Wie sich Sofortzahlungen auf die Eindämmung von Finanzkriminalität auswirken werden

Gable erklärt, dass sofortige Zahlungen per Definition Echtzeit erfordern. Aus Sicht der Finanzkriminalität müssen Sicherheitsüberprüfungen daher sehr schnell und genau erfolgen. Wenn der Prozess nicht reibungslos abläuft, führt dies zu Unterbrechungen des Kundenerlebnisses, zum Verlust des guten Willens der Kunden und zu negativen Auswirkungen auf den Ruf der Marke. Beispiele hierfür sind ein Scheck, der in der Warteschlange zur manuellen Überprüfung landet, oder wenn die Schecks nicht korrekt sind, was dazu führt, dass ein Kunde betrogen wird. Banken müssen daher ihre Sicherheitsprotokolle im Auge behalten.

„Da Kontrollen stattfinden, muss ein Teil immer untersucht werden. Dies kostet Zeit und kann das Kundenerlebnis beeinträchtigen.“ Gable erklärte. „Es gibt auch einen Kostenfaktor für Banken, die bei der Umstellung auf Instant im Voraus darüber nachdenken müssen, welche Systeme und Prozesse sie für diesen Wechsel bereit haben.“

Hagras beschrieb auch die Art und Weise, in der KI ein Faktor bei der Eindämmung von Kriminalität bei Soforttransaktionen sein wird, da sie die Automatisierung nutzen wird, um ein nahtloses Benutzererlebnis zu bieten. Dies ist mit einem soliden Prüfpfad verbunden, um den Banken die Skalierung zu erleichtern. KI kann Finanzkriminalität auch durch Sanktionsprüfungen und Anti-Geldwäsche-Prozesse bekämpfen, indem sie automatisch erkennt, wo Betrug stattfindet, und gleichzeitig die automatische Verarbeitung von Falschmeldungen ermöglicht, ohne das Kundenerlebnis zu unterbrechen.

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„Betrug ist ein ständiger Kampf“, bemerkte Hagras.

Er fügte hinzu: „KI wird dafür verantwortlich sein, sicherzustellen, dass sie Modelle generieren, die alle Arten von regulatorischen Anforderungen erfüllen können, sodass Banken und Finanzinstitute KI vertrauensvoll nutzen können.“ Der Schlüssel dazu ist der Einsatz erklärbarer KI. Die generierten Modelle sind für Geschäftsanwender und die größeren Behörden leicht zu verstehen, zu analysieren und vor allem zu erweitern und zu prüfen.“

Undurchsichtige Boxmodelle werden von vielen Regulierungsbehörden nicht akzeptiert, da sie die Entscheidungsprozesse des Modells bei der Generierung eines Ergebnisses nicht ausreichend erklären. Er kam zu dem Schluss, dass erklärbare KI-Prozesse ein zentraler Schwerpunkt für Temenos sind und dass die Einhaltung aktueller und zukünftiger KI-Vorschriften zur „Erklärbarkeit“ von entscheidender Bedeutung sein wird.