Google Cloud lancia AML AI per combattere il riciclaggio di denaro

Il riciclaggio di denaro è un problema globale che minaccia la stabilità finanziaria e la sicurezza nazionale. Si stima che ogni anno vengano riciclati tra i 2 e i 4 trilioni di dollari, il che equivale al 2-5% del PIL mondiale. Per contrastare questo fenomeno, le banche e le altre istituzioni finanziarie devono sottostare a rigide normative e monitorare costantemente le transazioni sospette dei loro clienti.

Tuttavia, il processo di monitoraggio e segnalazione è spesso inefficiente, costoso e soggetto a errori umani. Inoltre, i metodi tradizionali basati su regole fisse e soglie predefinite non sono in grado di adattarsi alla crescente complessità e varietà dei modelli di riciclaggio, che sfruttano le nuove tecnologie e i nuovi canali di pagamento.

Per aiutare le banche a migliorare la loro capacità di rilevare e prevenire il riciclaggio di denaro, Google Cloud ha lanciato un nuovo tool basato sull’intelligenza artificiale: Anti-Money Laundering AI (AML AI).

Cos’è AML AI e come funziona?

AML AI è una soluzione cloud che utilizza algoritmi di apprendimento automatico per analizzare le transazioni finanziarie e identificare quelle anomale o potenzialmente fraudolente. A differenza dei sistemi tradizionali, AML AI non si basa su regole predefinite, ma apprende dai dati storici e dalle retroazioni degli esperti per creare modelli dinamici e personalizzati per ogni cliente.

AML AI offre diversi vantaggi rispetto ai metodi convenzionali:

• Riduce il numero di falsi positivi, ovvero le transazioni legittime segnalate erroneamente come sospette, che richiedono tempo e risorse per essere verificate.
• Aumenta il numero di veri positivi, ovvero le transazioni effettivamente fraudolente segnalate correttamente come tali, che permettono di intervenire tempestivamente e limitare i danni.
• Migliora l’efficienza operativa, riducendo i costi e il carico di lavoro degli analisti finanziari.
• Migliora la conformità normativa, facilitando il rispetto delle leggi e delle regole vigenti in materia di antiriciclaggio.

Quali sono i casi d’uso e i benefici di AML AI?

AML AI può essere utilizzato da diverse tipologie di istituzioni finanziarie, come banche, assicurazioni, società di investimento, società di trasferimento di denaro e altre. Alcuni esempi di casi d’uso sono:

• Rilevamento del riciclaggio di denaro attraverso il commercio internazionale, che consiste nell’utilizzo di fatture false o gonfiate per nascondere il movimento di fondi illeciti tra paesi diversi.
• Rilevamento del riciclaggio di denaro attraverso le criptovalute, che consiste nell’utilizzo di monete digitali per trasferire fondi illeciti in modo anonimo e difficilmente tracciabile.
• Rilevamento del riciclaggio di denaro attraverso le organizzazioni non governative (ONG), che consiste nell’utilizzo di enti caritatevoli o umanitari per deviare fondi illeciti verso gruppi criminali o terroristici.

I benefici di AML AI sono molteplici:

• Per le istituzioni finanziarie, significa una maggiore protezione dal rischio reputazionale, legale e finanziario derivante dal coinvolgimento in attività illecite.
• Per i regolatori, significa una maggiore trasparenza e collaborazione tra gli attori del settore finanziario per contrastare il riciclaggio di denaro a livello globale.
• Per la società, significa una maggiore sicurezza e stabilità, prevenendo il finanziamento di attività criminali o terroristiche che minacciano la pace e il benessere delle persone.

Come accedere a AML AI e quali sono i requisiti?

AML AI è una soluzione cloud che può essere integrata con le piattaforme esistenti delle istituzioni finanziarie tramite API. Per accedere a AML AI, è necessario:

• Avere un account Google Cloud e attivare il servizio AML AI.
• Fornire i dati storici delle transazioni finanziarie da analizzare, in formato CSV oppure JSON, tramite Cloud Storage o BigQuery.
• Configurare i parametri e le preferenze della soluzione, come il livello di rischio, il tipo di transazione, il paese di origine e destinazione, ecc.
• Ricevere i risultati dell’analisi, che includono un punteggio di anomalia per ogni transazione, una spiegazione delle ragioni dell’anomalia e una raccomandazione di azione.