AI in KYC en AML, zo werkt dat

Key takeaways

• AI is een verzamelterm met drie belangrijke generaties voor KYC/AML: Analytische AI verbetert efficiëntie in detectie en risicobeoordeling. Generatieve AI ondersteunt menselijke onderzoekers met data-extractie en samenvattingen. Agentic AI biedt de grootste productiviteitswinst door autonome, end-to-end taakuitvoering.
• Agentic AI als gamechanger: Waar analytische en generatieve AI de mens ondersteunen, transformeert agentic AI processen door zelfstandig taken uit te voeren, met potentieel 200% tot 2000% productiviteitsverhoging.
• De verschuiving van menselijke rollen: Met de opkomst van agentic AI verschuift de menselijke rol naar uitzonderingsbehandeling, toezicht en het coachen van AI-agenten, wat diepgaande procesherontwerp vereist.
• Succesvolle implementatie vereist een brede aanpak: Focus ligt op een integrale aanpak die procesherontwerp, datakwaliteit, technologie-investering, risicobeheer en uitgebreid verandermanagement omvat, in plaats van geïsoleerde use cases.
• Data en risicobeheer zijn cruciaal: Goede datakwaliteit en een specifiek risicomanagementkader zijn essentieel om potentiële problemen zoals hallucinaties of inbreuk op intellectueel eigendom te voorkomen en de effectiviteit van AI te maximaliseren.

Waar staan we met KYC en AML

De wereld van financiële dienstverlening staat onder constante druk om effectief op te treden tegen witwassen, terrorismefinanciering en andere vormen van financiële criminaliteit. Know Your Customer (KYC) en Anti-Money Laundering (AML) zijn hierbij geen nieuwe concepten, maar de complexiteit en het volume van de te verwerken data nemen exponentieel toe. Hierdoor staan financiële instellingen voor de uitdaging om efficiënt en nauwkeurig te blijven voldoen aan de strenge regelgeving. Traditionele methoden schieten vaak tekort in deze snel veranderende omgeving.

Kunstmatige intelligentie (AI) biedt een krachtige oplossing om deze uitdagingen het hoofd te bieden. AI is echter geen eenduidige technologie, maar een breed spectrum aan mogelijkheden. In de context van KYC en AML manifesteren deze mogelijkheden zich in verschillende vormen, elk met een eigen niveau van autonomie en impact. Dit artikel duikt dieper in de drie generaties van AI – analytische AI, generatieve AI en agentic AI – en hun specifieke toepassingen binnen de financiële misdaadbestrijding. We verkennen hoe deze technologieën de processen kunnen stroomlijnen, de nauwkeurigheid kunnen verbeteren en uiteindelijk de strijd tegen financiële criminaliteit kunnen versterken. De lezer krijgt een helder beeld van de evolutie van AI en concrete handvatten voor de implementatie en het beheer van AI in KYC en AML. Het begrijpen van deze generaties is essentieel voor elke organisatie die vooruitstrevend wil zijn in het beheren van financiële risico's en het waarborgen van compliance.

AI in KYC en AML: de drie generaties van kunstmatige intelligentie

Kunstmatige intelligentie is een verzamelterm voor een reeks technologieën die taal kunnen begrijpen en genereren, beelden of spraak kunnen herkennen, beslissingen of voorspellingen kunnen doen, en in de loop van de tijd van data kunnen leren. In de context van KYC en AML komen deze capaciteiten tot uiting in drie generaties van AI-ontwikkeling: analytische AI, generatieve AI en agentic AI. Elke generatie vertegenwoordigt een duidelijke evolutie in taakafhandeling, van het versnellen van menselijke taken tot volledig autonome procesuitvoering.

Analytische AI vormt de eerste generatie en richt zich op het sneller en efficiënter uitvoeren van analytische taken dan mensen dat kunnen. Deze vorm van AI is uitermate geschikt voor het detecteren van patronen, afwijkingen en potentieel verdachte activiteiten in grote datasets. Belangrijke toepassingen zijn onder meer de detectie van fout-positieven in controles, zoals transactiemonitoring, sanctiedetectie, naamscreening en fraudedetectie. Door complexe algoritmen toe te passen, kan analytische AI de nauwkeurigheid van deze processen aanzienlijk verbeteren. Denk bijvoorbeeld aan het verscherpen van de nauwkeurigheid in transactiemonitoring door peergroupvergelijkingen en anomaliedetectie. Analytische AI kan ook dynamischere en geïntegreerde klantrisicoclassificatiemodellen produceren, bijvoorbeeld door een groter aantal gedragsfactoren (inclusief transactiegebaseerde factoren) op te nemen. Het kan ook beslisboomgebaseerde modellen, een type machine learning-algoritme, toepassen om onderpresterende regels te verbeteren. Deze technologie optimaliseert de bestaande processen door ze sneller en met minder menselijke tussenkomst uit te voeren, wat essentieel is voor effectieve AI in fraudedetectie en risicobeheer.

De tweede generatie is Generatieve AI (Gen AI). Deze leert van patronen in datasets en gebruikt die kennis om originele output te genereren. Binnen KYC en AML ondersteunt Gen AI menselijke onderzoekers bij diverse taken. Het kan bijvoorbeeld helpen bij onboarding en doorlopende klantbeoordelingen door zowel gestructureerde als ongestructureerde data te analyseren. Gen AI bespaart menselijke tijd bij het verzamelen en extraheren van data uit documenten, het samenvatten van grote hoeveelheden informatie (bijvoorbeeld over negatieve media) over individuen en entiteiten, en het versnellen van onderzoeken. Dit omvat de analyse van doel- en aardverklaringen, bron van fondsen of vermogen, en beschrijvingen van bedrijfsactiviteiten. Bij transactiemonitoring is Gen AI nuttig voor het genereren van alarconclusies en transactieanalyse-inzichten, het ondersteunen van het opstellen van verdachte activiteitenrapporten en het bijdragen aan kwaliteitscontrole en kwaliteitsborging (QA). Een praktisch voorbeeld is een bank die Gen AI inzette voor data-extractie ter ondersteuning van KYC, wat de efficiëntie voor analisten aanzienlijk verbeterde.

De derde generatie, Agentic AI, markeert een significante verschuiving. Deze technologie stelt individuele of meerdere AI-agenten in staat om taken autonoom uit te voeren en beslissingen te nemen (met menselijk toezicht). In de context van anti-financiële criminaliteit wordt agentic AI gebruikt voor het automatiseren van klant-onboarding activiteiten, inclusief KYC-controles en -verversingen, transactiemonitoring en sanctie- of fraudeonderzoeken van alert tot het sluiten van de zaak. Waar analytische en generatieve AI vooral de mens ondersteunen en de efficiëntie verhogen (wat leidt tot 15-20% productiviteitsverbetering), zorgt agentic AI voor een fundamentele transformatie. Het creëert een 'werkmacht' van AI-agenten die autonoom end-to-end taken kunnen uitvoeren. Mensen zijn hierbij alleen nodig voor uitzonderingsafhandeling, toezicht en coaching. De productiviteitswinst kan hierdoor aanzienlijk zijn: van 200% tot wel 2000%. Deze generatie van AI vertegenwoordigt een potentieel van twintig keer zoveel productiviteit.

Deze drie generaties van AI in KYC en AML laten een duidelijke evolutie zien in hoe technologie de financiële misdaadbestrijding kan ondersteunen en transformeren.

Problemen en uitdagingen in traditionele KYC en AML

Handmatig datawerk
Financiële instellingen verzamelen, analyseren en verwerken enorme hoeveelheden data handmatig. Dit leidt tot lange onboardingtrajecten, trage beoordelingsprocessen en hoge werklast voor compliance-medewerkers. Het extraheren van data uit documenten, samenvatten van informatie uit diverse bronnen en opstellen van rapporten kost veel tijd en is foutgevoelig.

Vals-positieve meldingen
Systemen voor transactiemonitoring en sanctiedetectie genereren veel vals-positieve alerts. Zelfs met analytical AI moeten mensen deze handmatig onderzoeken. Dit veroorzaakt inefficiëntie, hoge kosten en 'alert fatigue': analisten missen belangrijke signalen in de ruis. Het handmatig beoordelen van elke alert beperkt de schaalbaarheid van compliance-operaties. Eerste generaties AI ondersteunen mensen, maar transformeren de effectiviteit niet fundamenteel.

Inconsistente output
Verschillende analisten komen tot verschillende conclusies op basis van dezelfde data, afhankelijk van interpretatie en ervaring. Dit leidt tot inconsistente risicoclassificaties, variërende kwaliteit van rapporten en compliance-lacunes. Het bijhouden van veranderende regelgeving en implementeren van nieuwe richtlijnen vergt constante bijscholing.

Versnipperde datasilo's
Klantdata, transactiedata, externe databases en negatieve media-informatie zijn verspreid over verschillende systemen. Het samenbrengen en analyseren van deze data is cruciaal voor een compleet klantbeeld en accurate risicobeoordeling. Het ontbreken van geharmoniseerde infrastructuur belemmert een holistische benadering, waardoor risico's onopgemerkt blijven. Deze uitdagingen vragen om geavanceerde AI-oplossingen die verder gaan dan alleen ondersteuning.

Concrete oplossingen en strategieën met geavanceerde AI

Om de uitdagingen in traditionele KYC en AML het hoofd te bieden, bieden geavanceerde AI-vormen, met name agentic AI, concrete oplossingen en strategieën. De overgang naar een 'digitale fabriek' van AI-agenten is een paradigmaverschuiving die financiële instellingen in staat stelt om end-to-end taken autonoom uit te voeren. Dit betekent dat in plaats van menselijke medewerkers te ondersteunen, AI-agenten zelfstandig de gehele klantreis of specifieke processen afhandelen, van klant-onboarding tot het sluiten van een AML-onderzoek.

Een kernstrategie is het herontwerpen van het gehele domein, inclusief de klanttrajecten van begin tot eind, in plaats van individuele stappen te automatiseren. Dit omvat het overwegen van alle beschikbare middelen om een "straight-through processing" (STP) te maximaliseren. Denk hierbij aan procesherontwerp, workflowtools, regelgebaseerde automatisering voor eenvoudige stappen, analytische AI, generatieve AI-tools en agentic AI om het end-to-end traject te orkestreren. Door AI-agenten specifieke rollen te geven die menselijke rollen weerspiegelen, ontstaat een samenwerkend, rolgebaseerd ecosysteem dat vergelijkbaar is met een menselijk team. Een kwaliteitsborgingsagent (QA-agent) in elk agent-squad kan bijvoorbeeld controleren of elke AI-agent zijn taken volgens de vereiste standaard heeft voltooid.

De inzet van specifieke agent-squads biedt gestructureerde oplossingen:

• RAG-agenten (Retrieval-Augmented Generation): Deze agenten halen informatie op uit kennisbases, vectordatabases of documentcollecties om queries te beantwoorden met contextuele nauwkeurigheid. Ze kunnen winst- en verliesrekeningen, balansen en bedrijfsdocumentatie lezen om uiteindelijk belanghebbenden en belangrijke controleurs te identificeren, waardoor de betrouwbaarheid van de informatie, en daarmee de AI en datakwaliteit, significant verbetert.
• Data pipeline-agenten: Deze monitoren, orkestreren en troubleshooten ETL-processen (Extract, Transform, Load), voeren datakwaliteitscontroles uit en identificeren pijplijnfouten. Ze kunnen automatisch mislukte taken opnieuw proberen, anomalieën signaleren, resource-allocatie optimaliseren en entiteitsresolutie uitvoeren op basis van analyse van klantdata uit verschillende bronnen.
• Onderzoeks- en analyse-agenten: Deze verzamelen informatie uit meerdere bronnen, synthetiseren bevindingen, genereren rapporten en volgen opkomende trends. Ze kunnen concurrenten, marktomstandigheden of technische ontwikkelingen monitoren, inclusief de analyse van transacties, tegenpartijpatronen en alerthistorie.
• Criticus- of validatie-agenten: Deze beoordelen workflow-outputs, stellen verbeteringen voor op basis van menselijke instructies en waarborgen de kwaliteit tot voltooiing. Ze zijn in staat tot "zelfherstel en heruitvoering" bij kleine problemen.

Essentieel voor de effectieve implementatie van AI is een herontwerp van het operationele model, waarbij menselijke experts zich richten op validatie en coaching. Dat moet ook volgens de EU AI Act. Manuele interventie is alleen nodig voor de meest complexe uitzonderingen en escalaties (doorgaans minder dan 15-20% van het totaal). Controle moet er altijd zijn. Verandermanagement speelt hier een cruciale rol om medewerkers te begeleiden in hun nieuwe rollen als supervisors en coaches van de AI-werkmacht. Deze aanpak verhoogt niet alleen de efficiëntie, maar zorgt ook voor een significante verbetering van de kwaliteit en consistentie van de output, wat uiteindelijk resulteert in sterkere compliance en een gestroomlijnde klantervaring.

De impact en toekomstige trends van AI in KYC en AML

Impact op productiviteit
AI transformeert de efficiëntie van compliance-processen en de rol van menselijke experts. Analytical en generative AI verhogen de productiviteit met 15% tot 20% door taken te ondersteunen. Agentic AI gaat veel verder: 200% tot 2000% productiviteitswinst door autonome uitvoering van complete processen. Eén medewerker kan twintig of meer AI-agenten coachen. Dit verlaagt operationele kosten en maakt compliance-afdelingen robuuster tegen groeiende datavolumes en complexere regelgeving.

Kwaliteit en consistentie
AI-agenten voeren taken uit volgens vaste protocollen, wat menselijke fouten vermindert en uniforme aanpak garandeert. Dit is essentieel voor klantrisicobeoordelingen, transactiemonitoring en rapportages over verdachte activiteiten. Automatische data-extractie, samenvatting en analyse uit diverse bronnen zorgen voor een completer en accurater beeld van klanten en risico's.

Ontwikkeling van agentic squads
Agentic AI-squads zullen complexere en onderling afhankelijke taken uitvoeren, met meer zelfherstel en aanpassing. Compliance-agenten en audit-agenten binnen deze squads houden continu toezicht op naleving en procesintegriteit. De focus verschuift naar AI-systemen die proactief leren, anticiperen op nieuwe dreigingen en zich aanpassen aan veranderende regelgeving zonder uitgebreide menselijke interventie.

Volledige herontwerp met AI als kern
Financiële instellingen zullen klantreizen en operationele modellen opnieuw ontwerpen met AI centraal. Dit vergt een geïntegreerde aanpak: procesherontwerp, geavanceerde AI-tools en maximaal straight-through processing. De menselijke rol evolueert van uitvoerder naar supervisor, strateeg en coach. Dit vraagt nieuwe vaardigheden en herdefiniëring van organisatiestructuren om de synergie tussen mens en AI te benutten. Snelheid van adoptie en continu onderhoud bepalen de impact in een snel veranderend landschap van financiële criminaliteit.

Wetgeving en compliance in het tijdperk van AI

De opkomst van geavanceerde AI-toepassingen in KYC en AML brengt nieuwe overwegingen met zich mee op het gebied van wetgeving en compliance. Hoewel de input niet specifiek de EU AI Act noemt, benadrukt het wel de noodzaak om een specifiek risicomanagementkader en -systeem te creëren voor continue risicomonitoring. Dit omvat, maar is niet beperkt tot, databescherming, inbreuk op intellectueel eigendom en hallucinaties. Deze aspecten zijn direct relevant voor de compliance met bestaande en toekomstige wetgeving.

Databescherming en privacy
AI-systemen verwerken grote hoeveelheden gevoelige persoons- en financiële gegevens. Dit vereist strikte naleving van de AVG. Financiële instellingen moeten transparant zijn over welke data ze gebruiken, hoe ze deze opslaan en beveiligen, en hoe ze privacy waarborgen. AI helpt bij entiteitsresolutie – het herkennen van dezelfde klant in verschillende databronnen – maar dit moet binnen de privacywetgeving blijven. Modulaire AI-architecturen maken hergebruik van componenten mogelijk, wat consistentie in databescherming bevordert.

Hallucinaties en bias
Hallucinaties zijn een specifiek AI-risico: het model genereert plausibel klinkende maar onjuiste informatie. In KYC en AML leidt dit tot verkeerde risicobeoordelingen, onterechte sancties of gemiste verdachte activiteiten. Het risicomanagement moet robuuste validatiemechanismen bevatten. Bias, vaak onbedoeld ingebed in trainingsdata, veroorzaakt discriminerende uitkomsten en juridische en reputatieschade. Automatiseer geen slecht proces.

Transparantie en verklaarbaarheid
Regulatoren eisen steeds vaker inzicht in hoe AI tot beslissingen komt. Dit geldt vooral voor 'black box'-modellen. Financiële instellingen moeten kunnen uitleggen waarom een klant een hoog risico krijgt of een transactie als verdacht wordt gemarkeerd. Validatie-agenten en QA-agenten binnen agentic squads beoordelen en verbeteren AI-output, wat verklaarbaarheid vergroot.

Verantwoorde governance
Een robuust risicomanagementkader, goede databescherming, mitigatie van hallucinaties en heldere processen zijn essentieel. Financiële instellingen moeten proactief zorgen dat hun inzet van AI in KYC en AML niet alleen efficiënt, maar ook ethisch en legaal verantwoord is.

Praktijkvoorbeelden van AI in KYC en AML

De kracht van AI in KYC en AML komt het best tot uiting in concrete praktijkvoorbeelden. De achtergrondinformatie beschrijft diverse toepassingen, met name op het gebied van generatieve AI en de potentie van agentic AI. Deze voorbeelden illustreren hoe financiële instellingen AI inzetten om specifieke uitdagingen te overwinnen en aanzienlijke operationele voordelen te behalen.

Een treffend voorbeeld van generatieve AI komt van een bank die een door Gen AI gedreven data-extractiecapaciteit ontwikkelde ter ondersteuning van haar KYC-proces. De capaciteit werd in productie genomen en getest met meer dan 50 analisten gedurende een vier weken durende pilot. Tijdens deze oefening ontwikkelde de bank een herbruikbare Gen AI-architectuur en een gecodificeerd informatie-extractieproces voor meer dan 50 beleidsvragen en 300 onderliggende subtaken. De bank leerde dat een procesgerichte aanpak, gebaseerd op het begrijpen van het dagelijkse werk van analisten en het betrekken van de frontlinie bij ontwerp en testen, een uitstekende manier van werken was. Dit toont aan hoe Gen AI menselijke analisten aanzienlijk kan ontlasten van repetitieve, data-intensieve taken, waardoor zij zich kunnen richten op complexere analyses en besluitvorming. Dit versnelt het onboardingproces en verbetert de algehele efficiëntie van KYC.

Een ander voorbeeld van Gen AI is afkomstig van een grote bank die de technologie gebruikte om de generatie van doel- en aardverklaringen te stroomlijnen. Tegelijkertijd werd de kwaliteit van deze verklaringen verbeterd in lijn met de richtlijnen van de bank. De AI verwerkte output van zowel ruwe klantdata als handmatig gecreëerde documenten, wat de verwerkingstijden aanzienlijk verkortte. Deze toepassing toont de capaciteit van generatieve AI om gestandaardiseerde, kwalitatief hoogwaardige teksten te produceren op basis van uiteenlopende databronnen, wat cruciaal is voor de consistentie en compliance in KYC-documentatie.

De impact van agentic AI wordt geïllustreerd door de visie van banken die een 'werkmacht' van AI-agenten inzetten. Hoewel de input geen gedetailleerde case study van een specifieke bank voor agentic AI beschrijft, wordt wel verwezen naar een 'Case study: A global bank built an agentic AI factory'. Dit concept van een 'digitale fabriek' van AI-agenten is de volgende stap. Hierbij werken verschillende AI-agenten samen om end-to-end taken autonoom uit te voeren, zoals klant-onboarding, KYC-verversingen, transactiemonitoring en sanctie- of fraudeonderzoeken van alert tot afsluiting. Mensen fungeren dan als supervisors, die alleen ingrijpen bij uitzonderingen of om de agenten te coachen. Dit is de kern van de beloofde productiviteitswinst van 200% tot 2000%. Een dergelijke fabriek kan bijvoorbeeld RAG-agenten inzetten om informatie over uiteindelijke belanghebbenden te verzamelen, data pipeline-agenten om datakwaliteit te waarborgen, onderzoeks- en analyse-agenten om verdachte patronen te identificeren en criticus-agenten om de output van andere agenten te valideren. Deze gecombineerde inzet van AI in KYC en AML toont de weg naar een volledig geautomatiseerde, maar menselijk gecontroleerde, compliance-operatie.

Deze praktijkvoorbeelden en conceptuele toepassingen onderstrepen de brede inzetbaarheid van AI en de transformerende potentie, met name van agentic AI, om financiële misdaad effectiever te bestrijden en operationele processen te optimaliseren.

Veelgemaakte fouten en misvattingen bij de inzet van AI in KYC en AML

Veelgemaakte fouten en misvattingen bij de inzet van AI in KYC en AML

AI in KYC en AML biedt kansen, maar financiële instellingen maken fouten die succesvolle implementatie belemmeren.

Automatisering van slechte processen Veel organisaties automatiseren bestaande werkwijzen zonder deze eerst te verbeteren. Een inefficiënt proces blijft inefficiënt, ook met AI. Splits processen op in afzonderlijke taken voordat je AI-bots traint. Zonder deze voorbereiding blijft de impact beperkt en ontstaan nieuwe risico's.

Verandermanagement onderschat De adoptie van nieuwe werkmethoden en rollen duurt doorgaans twee keer zo lang als de technische implementatie. Medewerkers moeten leren coachen en prompten om AI-agenten te begeleiden. Dit vraagt aanpassing van organisatiestructuren, rollen en talentstrategieën. Geef tijdig toegang tot data, infrastructuur en testomgevingen. Wie dit negeert, krijgt weerstand en trage adoptie.

Datakwaliteit verwaarloosd AI-modellen presteren niet beter dan de data waarop ze trainen. Slechte data leidt tot onjuiste resultaten, meer vals-positieven en bias. Hoewel AI dataproblemen kan helpen oplossen, is een proactieve aanpak nodig: een routekaart voor ongestructureerde data en tools die kwaliteit monitoren en rapporteren. Zonder goede databasis blijft de potentie onbenut.

Geen specifiek risicomanagement voor AI AI brengt eigen risico's mee: hallucinaties bij generatieve modellen, inbreuk op intellectueel eigendom en dataprivacy. Bestaande risicoframes volstaan niet, want AI-systemen kennen unieke kwetsbaarheden. Ontwikkel een framework voor continue monitoring, test op bias en eerlijkheid, en detecteer oorzaken van hallucinaties of toxiciteit.

Samenvatting en conclusie

AI in KYC en AML doorloopt drie fases: Analytical AI versnelt fraudedetectie en risicobeoordeling. Generative AI helpt onderzoekers met data-extractie en samenvattingen. Agentic AI gaat het verst: deze systemen voeren complete processen zelfstandig uit en verhogen de productiviteit met factor twintig of meer.

De voordelen zijn groot: betere compliance, snellere doorlooptijden voor klanten en een voorsprong in een complex financieel landschap. Agentic AI verandert KYC en AML fundamenteel.

Succes vraagt meer dan technologie alleen. Zes aspecten bepalen het verschil: de juiste expertise, gestroomlijnde processen, schaalbare systemen, goede datakwaliteit, degelijk risicomanagement en verandermanagement. Vooral dat laatste is cruciaal: medewerkers worden coach van AI-agenten in plaats van uitvoerder. Die omslag vergt een culturele en organisatorische aanpassing.

Snelheid van invoering, een passend operationeel model en continu onderhoud bepalen de impact. Financiële instellingen die een 'digitale fabriek' van AI-agenten effectief opzetten, versterken hun compliance én verhogen hun efficiëntie fors. Toonaangevende instellingen tonen aan dat het kan. De volgende stap: gerichte pilotprojecten om impact te bewijzen, daarna opschalen.

Veelgestelde vragen (FAQ)

Wat is het fundamentele verschil tussen analytische AI, generatieve AI en agentic AI in de context van KYC en AML?
Het fundamentele verschil zit in hun capaciteiten en mate van autonomie. Analytische AI is de eerste generatie en richt zich op het efficiënter uitvoeren van analytische taken dan mensen, zoals het detecteren van fout-positieven in transactiemonitoring of sanctiedetectie. Het verbetert de snelheid en nauwkeurigheid van bestaande processen. Generatieve AI (Gen AI) is de tweede generatie en leert van data om originele output te genereren, zoals het samenvatten van documenten of het opstellen van rapporten. Deze AI ondersteunt menselijke onderzoekers, wat tijd bespaart en de kwaliteit verhoogt. Agentic AI is de derde en meest geavanceerde generatie. Het stelt AI-agenten in staat om taken en beslissingen autonoom uit te voeren, van begin tot eind, met menselijk toezicht. Waar de eerste twee generaties mensen ondersteunen, transformeert agentic AI processen door zelfstandig te werken en biedt het de grootste productiviteitswinst (200-2000%).

Hoe draagt agentic AI bij aan een hogere productiviteit in KYC en AML?
Agentic AI leidt tot een significant hogere productiviteit doordat het een 'werkmacht' van AI-agenten creëert die end-to-end taken autonoom kunnen uitvoeren. Dit betekent dat de AI-agenten de volledige stappen van bijvoorbeeld klant-onboarding, KYC-verversingen, transactiemonitoring of fraudeonderzoeken kunnen afhandelen, van het genereren van een alert tot het sluiten van de zaak. Mensen zijn hierbij alleen nodig voor de afhandeling van complexe uitzonderingen, het algemene toezicht en het coachen van de AI-agenten. Aangezien een menselijke practitioner doorgaans 20 of meer AI-agentmedewerkers kan overzien, kan de productiviteitswinst variëren van 200% tot 2000%, wat een fundamentele transformatie van de operationele efficiëntie mogelijk maakt.

Welke specifieke risico's moeten financiële instellingen beheren bij de implementatie van AI in KYC en AML?
Bij de implementatie van AI in KYC en AML moeten financiële instellingen een aantal specifieke risico's beheren. Een belangrijk risico is databescherming en privacy, aangezien AI-systemen grote hoeveelheden gevoelige informatie verwerken. Dit vereist strikte naleving van regelgeving zoals de AVG. Daarnaast is er het risico op 'hallucinaties' bij generatieve AI, waarbij de AI onjuiste, maar plausibel klinkende informatie genereert, wat kan leiden tot verkeerde beslissingen. Bias in trainingsdata kan ook leiden tot oneerlijke of discriminerende uitkomsten. Verder is inbreuk op intellectueel eigendom een overweging bij het gebruik van modellen en datasets. Een robuust risicomanagementkader, inclusief continue monitoring en validatie van AI-output, is essentieel om deze risico's te mitigeren en de integriteit van de compliance-processen te waarborgen.

Hoe belangrijk is datakwaliteit voor het succes van AI in KYC en AML, en hoe kan AI hierbij helpen?
Datakwaliteit is van cruciaal belang voor het succes van AI in KYC en AML; AI-modellen zijn immers alleen zo effectief als de data waarop ze zijn getraind. Slechte datakwaliteit leidt tot onnauwkeurige analyses, een hoger aantal vals-positieven en mogelijk gemiste risico's. AI kan echter ook een oplossing bieden voor datakwaliteitsproblemen. Het kan worden ingezet om datakwaliteitsissues snel te identificeren en te remediëren. Bijvoorbeeld, in het geval van sancties kan AI helpen bij entiteitsresolutie – het identificeren van dezelfde klant over verschillende databronnen heen, wat essentieel is voor accurate screening. Sommige banken bouwen ook frameworks die AI gebruiken om data automatisch te detecteren, beoordelen en verbeteren, zowel voor gestructureerde als ongestructureerde data, waardoor een constante hoge datakwaliteit gewaarborgd wordt.

Wat is de rol van verandermanagement bij de adoptie van agentic AI in een financiële organisatie?
Verandermanagement speelt een doorslaggevende rol bij de adoptie van agentic AI, vaak zelfs complexer en tijdrovender dan de technische implementatie zelf. De introductie van agentic AI transformeert de rollen en verantwoordelijkheden van menselijke medewerkers, die verschuiven van uitvoerders naar supervisors, coaches en uitzonderingsbehandelaars. Dit vereist een uitgebreide aanpak om medewerkers te begeleiden in hun nieuwe taken, hen de benodigde prompt- en coachingvaardigheden bij te brengen en de organisatiestructuur en talentmanagementstrategieën aan te passen. Zonder effectief verandermanagement kunnen er weerstand, onzekerheid en trage adoptie ontstaan, wat de voordelen van de AI-investering tenietdoet. Succesvolle implementatie vereist het opzetten van enabling pillars, zoals herontworpen processen, aangepaste rollen en verantwoordelijkheden, en een strategie voor talentontwikkeling.