Comment les paiements instantanés auront un impact sur l'atténuation de la criminalité financière

Gable explique que, par définition, les paiements instantanés exigent du temps réel, donc du point de vue de la criminalité financière, les contrôles de sécurité doivent être très rapides et précis. Si le processus ne se déroule pas correctement, cela entraîne des interruptions de l'expérience client, la perte de la clientèle et un impact négatif sur la réputation de la marque. Les exemples incluent un chèque qui se retrouve dans une file d'attente pour un examen manuel, ou si les chèques ne sont pas exacts, ce qui entraîne une fraude pour un client. Les banques doivent donc être au top de leurs protocoles de sécurité.

« Au fur et à mesure des contrôles, une proportion nécessitera toujours une enquête. Cela prend du temps, ce qui peut nuire à l'expérience client. Gable a déclaré. "Il existe également un facteur de coût pour les banques, qui, lors de la migration vers l'instantané, doivent réfléchir à l'avance aux systèmes et processus qu'elles ont mis en place pour cette migration."

Hagras a également décrit la manière dont l'IA sera un facteur d'atténuation de la criminalité dans les transactions instantanées, car elle tirera parti de l'automatisation pour offrir une expérience utilisateur transparente. Ceci est associé à une piste d'audit solide pour faciliter la mise à l'échelle des banques. L'IA peut également lutter contre la criminalité financière grâce à des processus de filtrage des sanctions et de lutte contre le blanchiment d'argent, en détectant automatiquement où se produit la fraude, tout en permettant le traitement automatique des faux positifs sans interrompre l'expérience client.

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"La fraude est une bataille continue", a fait remarquer Hagras.

Il a ajouté : « L'IA sera chargée de s'assurer qu'ils génèrent des modèles qui peuvent suivre tous les différents types d'exigences réglementaires, permettant aux banques et aux institutions financières d'utiliser l'IA en toute confiance. La clé pour y parvenir est d'utiliser une IA explicable. Les modèles générés sont facilement compréhensibles, analysés et, surtout, augmentés et audités par les utilisateurs professionnels et les grandes autorités. »

Les modèles de boîtes opaques ne sont pas acceptés par de nombreux régulateurs car ils n'expliquent pas suffisamment les processus de prise de décision du modèle lors de la génération d'un résultat. Il a conclu que les processus d'IA explicables sont un objectif clé pour Temenos, et qu'il sera essentiel de respecter les réglementations actuelles et futures en matière d'"explicabilité" de l'IA.