Thanh toán ngay lập tức sẽ tác động như thế nào đến việc giảm thiểu tội phạm tài chính

Gable giải thích rằng theo định nghĩa, các khoản thanh toán tức thời đòi hỏi thời gian thực, do đó, từ góc độ tội phạm tài chính, việc kiểm tra an ninh cần phải rất nhanh chóng và chính xác. Nếu quy trình không diễn ra suôn sẻ, điều này sẽ dẫn đến trải nghiệm của khách hàng bị gián đoạn, mất thiện chí của khách hàng và ảnh hưởng tiêu cực đến uy tín thương hiệu. Các ví dụ bao gồm một tấm séc kết thúc trong hàng đợi để xem xét thủ công hoặc nếu séc không chính xác dẫn đến việc khách hàng bị lừa. Do đó, các ngân hàng cần phải đứng đầu trong các giao thức bảo mật của họ.

“Khi các cuộc kiểm tra đang diễn ra, một tỷ lệ sẽ luôn cần được điều tra. Điều này làm mất thời gian và có thể làm hỏng trải nghiệm của khách hàng.” Gable nói. “Ngoài ra còn có một yếu tố chi phí đối với các ngân hàng, những ngân hàng khi chuyển sang sử dụng ngay lập tức cần phải suy nghĩ trước về các hệ thống và quy trình mà họ có để sẵn sàng cho việc chuyển đổi này.”

Hagras cũng mô tả cách mà AI sẽ là một yếu tố giảm thiểu tội phạm trong các giao dịch tức thì, vì nó sẽ thúc đẩy quá trình tự động hóa để cung cấp trải nghiệm người dùng liền mạch. Điều này được kết hợp với một lộ trình kiểm toán vững chắc để giúp các ngân hàng dễ dàng mở rộng quy mô hơn. AI cũng có thể chống lại tội phạm tài chính thông qua quy trình sàng lọc trừng phạt và chống rửa tiền, bằng cách tự động phát hiện nơi gian lận đang xảy ra, đồng thời cho phép xử lý thông tin xác thực sai một cách tự động mà không làm gián đoạn trải nghiệm của khách hàng.

[Nhúng nội dung]

Hagras nhận xét: “Gian lận là một trận chiến liên tục.

Ông nói thêm: “AI sẽ chịu trách nhiệm đảm bảo rằng họ tạo ra các mô hình có thể tuân theo tất cả các loại yêu cầu quy định khác nhau, cho phép các ngân hàng và tổ chức tài chính tin tưởng sử dụng AI. Chìa khóa để làm điều này là sử dụng AI có thể giải thích được. Các mô hình được tạo dễ hiểu, dễ phân tích và quan trọng nhất là được tăng cường và kiểm tra bởi người dùng doanh nghiệp và các cơ quan có thẩm quyền cao hơn.”

Các mô hình hộp mờ không được nhiều cơ quan quản lý chấp nhận vì chúng không giải thích đầy đủ quy trình ra quyết định của mô hình khi tạo đầu ra. Ông kết luận rằng các quy trình AI có thể giải thích được là trọng tâm chính của Temenos và việc đáp ứng các quy định về 'khả năng giải thích' của AI hiện tại và tương lai sẽ là điều cần thiết.