Jak płatności natychmiastowe wpłyną na łagodzenie przestępstw finansowych

Gable wyjaśnia, że ​​z definicji płatności natychmiastowe wymagają czasu rzeczywistego, więc z punktu widzenia przestępczości finansowej kontrole bezpieczeństwa muszą być bardzo szybkie i dokładne. Jeśli proces nie przebiega płynnie, powoduje to przerwy w obsłudze klienta, utratę dobrej woli klienta i negatywny wpływ na reputację marki. Przykłady obejmują czek, który trafia do kolejki do ręcznego sprawdzenia lub jeśli czeki nie są dokładne, co prowadzi do oszustwa klienta. Dlatego banki muszą być na bieżąco ze swoimi protokołami bezpieczeństwa.

„Ponieważ kontrole mają miejsce, część zawsze będzie wymagać dochodzenia. To wymaga czasu, który może zaszkodzić doświadczeniu klienta”. stwierdził Gable. „Istnieje również czynnik kosztowy dla banków, które migrując do rozwiązań natychmiastowych, muszą z wyprzedzeniem pomyśleć o systemach i procesach, które mają gotowe na ten krok”.

Hagras opisał również sposób, w jaki sztuczna inteligencja będzie czynnikiem ograniczającym przestępczość w transakcjach natychmiastowych, ponieważ wykorzysta automatyzację, aby zapewnić bezproblemową obsługę. Jest to połączone z solidną ścieżką audytu, aby ułatwić bankom zwiększanie skali. Sztuczna inteligencja może również zwalczać przestępstwa finansowe poprzez procesy sprawdzania sankcji i przeciwdziałania praniu brudnych pieniędzy, automatycznie wykrywając miejsca występowania oszustw, jednocześnie umożliwiając automatyczne przetwarzanie fałszywych alarmów bez zakłócania obsługi klienta.

[Osadzone treści]

„Oszustwo to ciągła walka” — zauważył Hagras.

Kontynuował: „AI będzie odpowiedzialna za zapewnienie, że generują modele, które mogą spełniać różne rodzaje wymogów regulacyjnych, umożliwiając bankom i instytucjom finansowym korzystanie z AI z zaufaniem. Kluczem do tego jest użycie zrozumiałej sztucznej inteligencji. Wygenerowane modele są łatwe do zrozumienia, analizy, a co najważniejsze, rozszerzane i kontrolowane przez użytkowników biznesowych i większe autorytety”.

Nieprzezroczyste modele pudełkowe nie są akceptowane przez wiele organów regulacyjnych, ponieważ nie wyjaśniają w wystarczającym stopniu procesów decyzyjnych modelu podczas generowania danych wyjściowych. Doszedł do wniosku, że możliwe do wyjaśnienia procesy sztucznej inteligencji są kluczowym elementem Temenos, a spełnienie obecnych i przyszłych przepisów dotyczących „wyjaśnialności” sztucznej inteligencji będzie miało kluczowe znaczenie.