即時支払いは金融犯罪の軽減にどのような影響を与えるか

ゲーブル氏は、即時支払いはその定義上、リアルタイム性を要求するため、金融犯罪の観点から、セキュリティチェックは非常に迅速かつ正確である必要があると説明しています。 プロセスがスムーズに実行されないと、顧客体験が中断され、顧客の信頼が失われ、ブランドの評判に悪影響が及びます。 例としては、小切手が手動レビューのキューに入ったり、小切手が正確でなく顧客が詐欺に遭ったりする場合などが挙げられます。 したがって、銀行はセキュリティ プロトコルを常に最新の状態に保つ必要があります。

「検査が行われているため、一部は常に調査が必要になります。 これには時間がかかり、顧客体験が損なわれる可能性があります。」 ゲーブル氏は述べた。 「銀行にとってはコスト要因もあります。銀行はインスタントに移行する際、この移行に備えて導入しているシステムとプロセスについて事前に検討する必要があります。」

Hagras 氏はまた、AI が自動化を活用してシームレスなユーザー エクスペリエンスを提供するため、インスタント トランザクションにおける犯罪を軽減する要素となる方法についても説明しました。 これに強固な監査証跡が組み合わされることで、銀行の規模拡大が容易になります。 AI はまた、顧客エクスペリエンスを中断することなく誤検知を自動的に処理できるようにしながら、詐欺が発生している場所を自動的に検出することで、制裁審査やマネーロンダリング対策プロセスを通じて金融犯罪と戦うこともできます。

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「不正行為は継続的な戦いだ」とハグラス氏は語った。

同氏はさらに、「AIはあらゆる種類の規制要件に準拠できるモデルを確実に生成する責任を負い、銀行や金融機関が信頼してAIを使用できるようにする」と述べた。 これを実現する鍵となるのは、説明可能な AI を使用することです。 生成されたモデルは、ビジネス ユーザーやより大きな当局によって容易に理解、分析され、そして最も重要なことに、拡張および監査されます。」

不透明なボックス モデルは、出力生成時のモデルの意思決定プロセスを十分に説明していないため、多くの規制当局に受け入れられていません。 同氏は、説明可能なAIプロセスがTemenosにとって重要な焦点であり、現在および将来のAIの「説明可能性」規制を満たすことが不可欠であると結論付けた。