Як миттєві платежі вплинуть на боротьбу з фінансовими злочинами

Гейбл пояснює, що за визначенням миттєві платежі вимагають реального часу, тому з точки зору фінансових злочинів перевірки безпеки мають бути дуже швидкими та точними. Якщо процес не проходить гладко, це призводить до перерв у взаємодії з клієнтами, втрати доброї волі клієнтів і негативного впливу на репутацію бренду. Приклади включають чек, який потрапляє в чергу на перевірку вручну, або якщо чеки неточні, що призводить до обману клієнта. Тому банки повинні стежити за своїми протоколами безпеки.

«Оскільки відбуваються перевірки, частина завжди потребуватиме розслідування. Це вимагає часу, що може зашкодити клієнтському досвіду». Гейбл заявив. «Існує також фактор витрат для банків, які, переходячи на миттєвий режим, повинні заздалегідь подумати про системи та процеси, які вони мають, готові до цього переходу».

Хаграс також описав спосіб, у який штучний інтелект стане чинником пом’якшення злочинності в миттєвих транзакціях, оскільки він використовуватиме автоматизацію для забезпечення безперебійної взаємодії з користувачем. Це поєднується з надійним аудиторським слідом, щоб полегшити банкам розширення масштабів. Штучний інтелект також може боротися з фінансовими злочинами за допомогою перевірки санкцій і процесів боротьби з відмиванням грошей, автоматично виявляючи, де відбувається шахрайство, дозволяючи при цьому автоматично обробляти помилкові спрацьовування, не перериваючи взаємодію з клієнтами.

[Вбудоване вміст]

«Шахрайство — це безперервна боротьба», — зауважив Хаграс.

Він додав: «ШІ відповідатиме за те, щоб вони створювали моделі, які можуть відповідати всім різним нормативним вимогам, дозволяючи банкам і фінансовим установам використовувати ШІ з довірою. Ключ до цього — використовувати зрозумілий ШІ. Створені моделі легко зрозуміти, проаналізувати та, що найголовніше, доповнити та перевірити бізнес-користувачі та вищий авторитет».

Непрозорі коробкові моделі не приймаються багатьма регуляторами, оскільки вони недостатньо пояснюють процеси прийняття рішень у моделі під час генерування результату. Він дійшов висновку, що зрозумілі процеси штучного інтелекту є ключовим напрямком для Temenos, і дотримання поточних і майбутніх правил «пояснюваності» штучного інтелекту буде дуже важливим.