In een wereld waarin financiële criminaliteit voortdurend toeneemt, worden organisaties geconfronteerd met de uitdaging om zich aan te passen aan de veranderende regelgeving en geschikte kaders te implementeren om zichzelf te beschermen tegen aanvallen.
Financiële misdrijven, zoals witwassen en fraude, leiden naar schatting jaarlijks tot meer dan 2 biljoen dollar verlies voor de economie; geld dat anders naar sociale welvaart en economische ontwikkeling had kunnen gaan. Om deze ontwikkelingen het hoofd te bieden te gaan, zijn wendbaarheid en aanpassingsvermogen vereist.
”Instellingen hebben een enorme taak om zichzelf te beschermen tegen de groei van financiële criminaliteit, terwijl ze tegelijkertijd moeten omgaan met de kosten van naleving en beperkte middelen”, zegt Josu Devasia, Country Head bij TCS Nederland. “Bij TCS helpen we onze klanten om voorop te lopen in de strijd tegen financiële criminaliteit door het toepassen van een risicogebaseerde aanpak, een van de meest effectieve methoden om deze bedreigingen te bestrijden. Dit stelt organisaties in staat om hun compliance-inspanningen te optimaliseren terwijl ze tegelijkertijd zorgen voor een waterdichte operationele beveiliging.”
Een risk-based approach legt de nadruk op het vroegtijdig identificeren van de grootste compliance-risico’s en richt expertise op potentiële schadelijke activiteiten. Deze strategie maakt het voor organisaties mogelijk om middelen effectief toe te wijzen door zich te concentreren op terreinen met een hoog risico, terwijl de kosten voor terreinen met een laag risico worden verminderd.
Risk-based approach
“De toekomst van compliancewerk ligt in hybride oplossingen, waarbij technologie de afwijkingen identificeert en mensen expertise leveren om financiële criminaliteit effectief te bestrijden”, aldus Sujata Dasgupta, Global Head of Financial Crime Compliance bij TCS. Dasgupta heeft 23 jaar ervaring en uitgebreide kennis van het gebied van regelgeving en fincrime compliance binnen de bank-, IT-services- en consultancysector voor toonaangevende banken. Ze legt uit dat AI en machine learning (ML) de risk-based approach kunnen versnellen op de volgende gebieden:
- Fraudedetectie: geautomatiseerde systemen aangedreven door AI en ML kunnen door grote hoeveelheden gegevens gaan, risico’s identificeren en classificeren, en afwijkingen markeren voor menselijke analisten.
- Anti-Money Laundering (AML): machine learning kan modellen creëren om transacties te identificeren die kenmerkend zijn voor het witwassen van geld. Deze modellen leren van eerdere gegevens en detecteren patronen die niet onmiddellijk duidelijk zijn voor menselijke analisten.
- KYC en customer due diligence: AI en machine learning kunnen Know Your Customer (KYC)-controles automatiseren. Door grote hoeveelheden gegevens te analyseren, kunnen AI-algoritmen snel hoog-risico-klanten identificeren en prioriteit geven aan manuele beoordeling door menselijke experts.
- Voldoen aan regelgeving: AI en machine learning kunnen ervoor zorgen dat instellingen zich houden aan de regelgeving. Zo kunnen machine learning-modellen worden getraind om transacties te identificeren die in strijd zijn met sancties of anticorruptiewetgeving.
Effectieve combinatie
Aangezien regelgeving voortdurend evolueert, vereist compliance wendbaarheid en aanpassingsvermogen. Het toepassen van een risicogebaseerde aanpak in combinatie met machine learning en AI versterkt menselijke expertise, versnelt processen en versterkt de capaciteit van een organisatie om financiële criminaliteit effectief te bestrijden. Door menselijke intelligentie en de intelligentie van computers te combineren, kunnen instellingen de nalevingsefficiëntie verhogen en het risico van financiële criminaliteit verminderen.
