In che modo i pagamenti istantanei influiranno sulla mitigazione della criminalità finanziaria

Gable spiega che, per definizione, i pagamenti istantanei richiedono tempo reale, quindi dal punto di vista della criminalità finanziaria, i controlli di sicurezza devono essere molto rapidi e accurati. Se il processo non funziona senza intoppi, ciò si traduce in interruzioni nell’esperienza del cliente, nella perdita di buona volontà del cliente e in un impatto negativo sulla reputazione del marchio. Gli esempi includono un assegno che finisce in coda per la revisione manuale o se gli assegni non sono accurati comportano una frode del cliente. Le banche devono quindi essere al passo con i loro protocolli di sicurezza.

“Mentre vengono effettuati i controlli, una parte avrà sempre bisogno di indagini. Ciò richiede tempo e può danneggiare l’esperienza del cliente”. ha dichiarato Gable. “C’è anche un fattore di costo per le banche, che quando migrano all’istantaneo devono pensare in anticipo ai sistemi e ai processi che hanno in atto per questo passaggio”.

Hagras ha anche descritto il modo in cui l’intelligenza artificiale sarà un fattore nel mitigare la criminalità nelle transazioni istantanee, poiché sfrutterà l’automazione per fornire un’esperienza utente fluida. A ciò si aggiunge una solida pista di controllo per facilitare l’espansione delle banche. L’intelligenza artificiale può anche combattere la criminalità finanziaria attraverso lo screening delle sanzioni e processi antiriciclaggio, rilevando automaticamente dove si sta verificando la frode e consentendo al tempo stesso l’elaborazione automatica dei falsi positivi senza interrompere l’esperienza del cliente.

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"La frode è una battaglia continua", ha osservato Hagras.

Ha proseguito: “L’intelligenza artificiale avrà la responsabilità di garantire che vengano generati modelli in grado di seguire tutti i diversi tipi di requisiti normativi, consentendo alle banche e agli istituti finanziari di utilizzare l’intelligenza artificiale con fiducia. La chiave per farlo è utilizzare un’intelligenza artificiale spiegabile. I modelli generati sono facilmente comprensibili, analizzabili e, soprattutto, ampliati e controllati dagli utenti aziendali e dalle autorità maggiori”.

I modelli a scatola opaca non sono accettati da molti regolatori poiché non spiegano sufficientemente i processi decisionali del modello quando genera un output. Ha concluso che i processi di intelligenza artificiale spiegabili sono un obiettivo chiave per Temenos e che il rispetto delle normative attuali e future sulla “spiegabilità” dell’intelligenza artificiale sarà essenziale.