Google Cloud lancia una soluzione antiriciclaggio per gli istituti finanziari alimentata dall'IA

Google Cloud ha annunciato il lancio di Anti Money Laundering AI o AML AI, un sistema alimentato dall'IA, ideato per supportare gli istituti finanziari globali nel rilevamento più efficace ed efficiente delle attività di riciclaggio di denaro.

Il riciclaggio di denaro è un problema complesso con un impatto globale crescente. Si stima che l'ammontare del denaro riciclato ogni anno sia pari al 2-5% del PIL mondiale, ovvero fino a 2 trilioni di dollari all'anno. I suoi proventi sono spesso collegati ad attività illegali che vanno dal traffico di droga e di esseri umani al finanziamento di operazioni terroristiche. A oggi i programmi antiriciclaggio assorbono risorse significative per gli istituti finanziari, molti dei quali operano attraverso una varietà di enti normativi globali e regionali. In effetti, i grandi istituti finanziari riferiscono di monitorare circa miliardi di transazioni all'anno2 per individuare comportamenti illeciti sempre più sofisticati.

La maggior parte dei sistemi di monitoraggio dell’antiriciclaggio tradizionali si basano su parametri impostati manualmente, che si traducono in una bassa efficacia nel rilevamento delle attività sospette. Anche nelle implementazioni più avanzate di questi sistemi basati su regole, i riciclatori di denaro possono apprendere come aggirarle ed evitare di essere identificati. In realtà, oltre il 95% delle segnalazioni generate da questi sistemi si rivelano dei "falsi positivi" già nella prima fase di revisione e circa il 98% di esse non sfocia mai nel rilevamento di un’attività sospetta (suspicious activity report o SAR). L’alto tasso di falsi positivi richiede una revisione manuale, che costa al settore miliardi di dollari all’anno in termini di tempo di indagine sprecato e distrae gli istituti dalle vere attività sospette.

AML AI di Google Cloud fornisce invece un punteggio di rischio cliente consolidato, generato dal machine learning (ML), come alternativa agli avvisi di transazione basati su regole. Il punteggio di rischio si basa sui dati della banca, inclusi i modelli di transazione, il comportamento in rete e i dati KYC (Know Your Customer), per identificare casi e gruppi di clienti commerciali e al dettaglio ad alto rischio. La soluzione è in grado di adattarsi alle variazioni dei dati di riferimento, fornendo risultati più aggiornati e accurati che migliorano l'efficacia complessiva del programma e la sua efficienza operativa.

AML AI di Google Cloud utilizza una tecnologia di ML proprietaria, nonché delle tecnologie Google Cloud, come Vertex AI e Big Query. Il sistema gestisce le complessità di esecuzione del ML su scala, fornendo al contempo spiegazioni arricchite dei risultati per consentire agli istituti finanziari di accelerare il flusso di lavoro delle indagini e ottimizzare la customer experience. A oggi, la soluzione è stata adottata in produzione in diverse giurisdizioni geografiche.

“Google è un pioniere dell'IA e ora mette a disposizione i suoi strumenti, le sue tecnologie e le sue competenze per risolvere una delle sfide più grandi e costose del settore dei servizi finanziari”, ha dichiarato Thomas Kurian, CEO di Google Cloud. “Sulla base del nostro impegno a portare l'innovazione basata sull'IA nel settore dei servizi finanziari, stiamo lanciando AML AI di Google Cloud per aiutare gli istituti finanziari a rilevare in modo più accurato ed efficiente il rischio di riciclaggio, migliorando al contempo le operazioni commerciali e la governance”.

La soluzione AML AI di Google Cloud offre i seguenti vantaggi:

• Rilevazione di rischi incrementata: AML AI può superare i sistemi attuali nel rilevamento del rischio di criminalità finanziaria. HSBC, cliente Google Cloud, è ora in grado di rilevare un numero di attività realmente sospette da 2 a 4 volte superiore5, migliorando la sua capacità di identificare e prevenire le attività di riciclaggio di denaro.
• Riduzione dei costi operativi: AML AI limita gli sprechi di tempo, riducendo il volume delle segnalazioni e fornendo risultati intuitivi che accelerano le singole indagini. In effetti, HSBC ha visto diminuire i volumi delle segnalazioni di oltre il 60%.
• Miglioramento della governance e della difendibilità: AML AI fornisce agli istituti finanziari risultati verificabili e spiegabili a supporto della gestione interna del rischio. Questo approccio è già stato adottato in produzione in diverse giurisdizioni geografiche, ciascuna con i propri requisiti normativi.
• Miglioramento della customer experience: aumentando la precisione e riducendo significativamente i falsi positivi, AML AI riduce al minimo la necessità di coinvolgere i clienti per ulteriori controlli di conformità.