SAS przeprowadziło badanie, z którego wynika, że ponad połowa instytucji finansowych wykorzystuje sztuczną inteligencję w projektach z zakresu przeciwdziałania praniu pieniędzy lub planuje to zrobić w niedalekiej przyszłości.

Jak podają eksperci SAS, 1/3 organizacji z sektora finansów potwierdziło, że pandemia COVID-19 miała wpływ na przyspieszenie wdrożenia sztucznej inteligencji (AI) i uczenia maszynowego (ML) na potrzeby przeciwdziałania praniu pieniędzy (AML). Jednocześnie 39 proc. specjalistów ds. zgodności przyznaje, że projekty z tego zakresu, mimo zakłóceń spowodowanych pandemią, nie uległy spowolnieniu.
Raport „Acceleration Through Adversity: The State of AI and Machine Learning Adoption in Anti-Money Laundering Compliance” prezentuje wyniki badania przeprowadzonego wśród 850 członków Association of Certified Anti-Money Laundering Specialists (ACAMS), największej międzynarodowej organizacji zajmującej się rozwojem kompetencji specjalistów z zakresu wykrywania i zapobiegania przestępstwom finansowym.
ACAMS przeprowadziło wśród nich ankietę na temat wykorzystania technologii w ich organizacjach do wykrywania przypadków prania pieniędzy. Szacuje się, że proceder ten stanowi 2-5 proc. globalnego produktu krajowego brutto, czyli od 800 miliardów do 2 bilionów USD rocznie. Wnioski z badania i poszczególne wartości procentowe zaprezentowano na portalu.
Rola sztucznej inteligencji w zwalczaniu prania pieniędzy staje się kluczowa. Ponad połowa respondentów (57 proc.) już wdrożyła AI/ML w procesy AML, pilotuje rozwiązania z tego zakresu lub planuje wdrożyć je w najbliższych 12-18 miesiącach.

Źródło: SAS Institute.