De kracht van AI bij het bestrijden van witwassen (AML)

In het steeds voortdurende kat-en-muisspel tussen financiële instellingen en witwassers, zou AI wel eens de beste muizenval ooit kunnen zijn. De integratie van kunstmatige intelligentie in AML-processen opent nieuwe deuren naar efficiëntie snelheid en meer nauwkeurigheid in de financiële sector. AI Personeelstraining is uw partner daarbij.

Op het vlak van digitalisering is de financiële sector in Nederland duidelijk een voorloper. Maar zomaar AI-oplossingen inzetten? Dat ligt binnen die sector en in de maatschappij soms gevoelig. "Alsof de computer mag bepalen of ik een lening krijg", is een veelgehoorde klacht. Er is dus een behoedzame aanpak vereist.

Inhoudsopgave

Introductie

Witwassen van geldstromen is een groeiend probleem dat wereldwijd economische en sociale gevolgen heeft. Traditionele anti-witwaspraktijken (AML) zijn vaak zeer arbeidsintensief en ontoereikend om de complexiteit en schaal van deze enorme uitdaging aan te pakken. Kunstmatige intelligentie (KI of AI ) biedt een veelbelovende oplossing om de effectiviteit van AML-inspanningen te verbeteren. In dit artikel onderzoeken we de rol van AI bij het bestrijden van geldwitwassen, de verschillende AI-gedreven AML-oplossingen en de voordelen van deze technologie voor financiële instellingen. Verder komt het belang van educatie aan bod. Het is cruciaal dat AML officers adequaat zijn getraind in AI om met de nieuwste technologieën te kunnen werken, maar ook om een ethisch kader te hebben.

De Uitdagingen van Anti-Witwaspraktijken

Geld witwassen is een complexe en dynamische vorm van misdaad die voortdurend evolueert om detectie te ontwijken. Enkele uitdagingen waarmee financiële instellingen worden geconfronteerd bij het bestrijden van geldwitwassen zijn:

• Er zijn vaak een hoog aantal valse positieven en inefficiënties in het proces van transactiemonitoring
• Beperkte capaciteit en hoge kosten van menselijke analisten om grote hoeveelheden gegevens te verwerken
• Verouderde technologieën kunnen moeite hebben met het bijhouden van nieuwe witwasmethoden
• Compliance met steeds veranderende regelgeving is ingewikkeld
• Het trainen van medewerkers om up-to-date te blijven met regelgeving
• Het trainen van medewerkers om te leren omgaan met AI systemen en ethiek, ook in het kader van de EU AI Act.

Training in AI is cruciaal.

Naast de implementatie van AI-gedreven oplossingen is het trainen van AML-medewerkers van cruciaal belang om ervoor te zorgen dat financiële instellingen effectief kunnen omgaan met de uitdagingen rondom witwassen. AI Personeeltraining biedt gespecialiseerde trainingen voor AML-professionals, gericht op het verbeteren van hun kennis en vaardigheden op het gebied van regelgeving, risicobeoordeling en het identificeren van verdachte transacties. Door te investeren in de opleiding van hun medewerkers, kunnen financiële instellingen zorgen voor een sterke basis om op verantwoorde wijze te werken met AI-systemen en een holistische benadering te hanteren in de strijd tegen geldwitwassen.

De Rol van Kunstmatige Intelligentie in AML

Kunstmatige intelligentie speelt een cruciale rol bij het aanpakken van de uitdagingen in AML. De geavanceerde algoritmen en data-analyse van AI stellen financiële instellingen beter in staat om:

• Patronen van criminele activiteiten in data te identificeren
• Verdachte transacties beter en sneller te detecteren en te voorspellen
• Valse positieven te verminderen
• Risicobeoordelingen te automatiseren
• Sneller te reageren op nieuwe witwasmethoden
• Compliance met regelgeving te waarborgen

AI-gedreven AML-oplossingen

Er zijn verschillende AI-gedreven oplossingen die financiële instellingen helpen om hun AML-inspanningen te verbeteren:

1. Machine Learning

Machine learning-algoritmen kunnen grote hoeveelheden historische en realtime gegevens verwerken om patronen en anomalieën te identificeren die op witwaspraktijken kunnen wijzen. Deze algoritmen verbeteren voortdurend hun nauwkeurigheid door te leren van nieuwe gegevens en feedback van menselijke analisten.

2. Natuurlijke Taalverwerking (NLP)

NLP stelt systemen in staat om menselijke taal te begrijpen en analyseren. Het wordt gebruikt om grote hoeveelheden ongestructureerde gegevens, zoals e-mails, sociale media en nieuwsartikelen, te verwerken om waardevolle inzichten te verkrijgen over mogelijke witwasactiviteiten.

3. Netwerkanalyse

Netwerkanalyse maakt gebruik van grafentheorie en algoritmen om de relaties tussen entiteiten, zoals personen, organisaties en bankrekeningen, te analyseren. Dit helpt bij het identificeren van complexe netwerken en het blootleggen van verborgen witwaspraktijken. Grafentheorie is een deelgebied van de wiskunde en een graaf is een soort netwerk dat bestaat uit:

• Knopen (punten): Deze representeren objecten waar je naar kijkt.
• Verbindingen (lijnen): Deze laten de relaties zien tussen de objecten.

Hoe werkt Grafentheorie?

Stel je bijvoorbeeld een social media platform voor. De knopen kunnen de gebruikers zijn en de verbindingen kunnen vriendschappen of volg-relaties weergeven. Met grafentheorie kun je dan dit netwerk analyseren om te zien hoeveel vrienden gemiddeld elke gebruiker heeft, of er groepjes vrienden zijn die sterker met elkaar verbonden zijn dan met de rest van het platform.

Grafentheorie heeft toepassingen in allerlei realistische situaties, zoals:

• Computerwetenschappen: Het wordt gebruikt om netwerken te modelleren, zoals het internet en social media.
• Logistiek: Het wordt gebruikt om transportroutes te optimaliseren.
• Roosterplanning: Het wordt gebruikt om roosters te maken waarin afspraken elkaar niet in de weg zitten.
• Anti-Money Laundering: Grafentheorie kan heel specifiek toegepast worden in AML om verbanden te leggen en patronen te ontdekken.

4. Anomaliedetectie

Anomaliedetectietechnieken identificeren afwijkingen van normaal gedrag, wat kan wijzen op verdachte activiteiten. Dit helpt bij het verminderen van valse positieven en het verbeteren van de efficiëntie van AML-processen.

De Voordelen van AI in AML

Het gebruik van AI in anti-witwaspraktijken biedt verschillende voordelen voor financiële instellingen:

1. Efficiëntie: AI kan grote hoeveelheden gegevens sneller verwerken dan menselijke analisten, wat leidt tot een efficiëntere identificatie van verdachte transacties en een vermindering van valse positieven.
2. Nauwkeurigheid: AI-algoritmen verbeteren voortdurend hun nauwkeurigheid door te leren van nieuwe gegevens, waardoor de kans op het detecteren van witwaspraktijken toeneemt.
3. Kostenbesparing: Door het automatiseren van routinematige taken kunnen financiële instellingen kosten besparen op personeel en middelen die nodig zijn voor AML-processen.
4. Regelgevingsnaleving: AI helpt bij het bijhouden van veranderende regelgeving en zorgt voor naleving, waardoor de kans op boetes en sancties wordt verminderd.

De risico’s van AI in AML

Er zijn echter ook risico's. Naast de implementatie van AI-gedreven oplossingen is het trainen van AML-medewerkers van cruciaal belang om ervoor te zorgen dat financiële instellingen effectief kunnen omgaan met de uitdagingen in de strijd tegen witwassen.

Toekomstperspectieven

De toepassing van KI in AML zal naar verwachting in de toekomst blijven groeien. Enkele veelbelovende ontwikkelingen zijn:

• Het gebruik van AI voor het voorspellen en voorkomen van witwaspraktijken
• De integratie van AI met blockchain-technologie om de transparantie van financiële transacties te verbeteren
• De ontwikkeling van AI-gestuurde regelgevingstechnologie (RegTech) om naleving te waarborgen en risico's te beheren
• Samenwerking tussen financiële instellingen en regelgevende instanties om de effectiviteit van KI in AML te vergroten en best practices te delen

De oplossing is een combinatie van mens en machine

Hoewel kunstmatige intelligentie een belangrijke rol speelt bij het verbeteren van anti-witwaspraktijken, is het essentieel om te benadrukken dat de ultieme oplossing voor AML niet uitsluitend in AI ligt. Een effectieve aanpak van witwaspraktijken vereist een combinatie van mens en machine, waarbij getrainde AML-medewerkers samenwerken met geavanceerde AI-systemen.

Getrainde medewerkers zijn in staat om efficiënter en sneller te werken, en zich snel aan te passen aan veranderende regelgeving. Hun kennis en ervaring in combinatie met gezond verstand spelen een cruciale rol bij het analyseren van complexe situaties en het nemen van weloverwogen beslissingen. AI-systemen kunnen menselijke analisten ondersteunen door tijdrovende en routinematige taken te automatiseren, waardoor analisten zich kunnen concentreren op het oplossen van ingewikkelde zaken en het toepassen van hun expertise.

Synergie tussen mens en machine

De synergie tussen mens en machine zorgt voor een holistische benadering van AML, waarbij menselijke intuïtie en inzicht worden gecombineerd met de kracht en snelheid van AI-algoritmen. Deze samenwerking resulteert in een effectievere en efficiëntere aanpak van witwaspraktijken, waarbij zowel financiële instellingen als regelgevende instanties profiteren van de voordelen die zowel menselijke expertise als AI-technologie te bieden hebben.

Conclusies over AI en AML

• Kunstmatige intelligentie speelt een cruciale rol bij het verbeteren van anti-witwaspraktijken en het aanpakken van de uitdagingen waarmee financiële instellingen worden geconfronteerd. Door geavanceerde algoritmen en data-analyse in te zetten, kan AI patronen van criminele activiteiten identificeren, verdachte transacties detecteren, valse positieven verminderen en bijdragen aan een efficiëntere en effectievere aanpak van geldwitwassen.
• De toekomst van AI in AML ziet er veelbelovend uit, met nieuwe ontwikkelingen en samenwerkingsverbanden die zowel financiële instellingen als regelgevende instanties ten goede komen. Door te investeren in AI-technologie en samen te werken met andere belanghebbenden, kunnen financiële instellingen een belangrijke rol spelen bij het bestrijden van geldwitwassen en het waarborgen van de integriteit van het wereldwijde financiële systeem. Voorwaarde is wel dat medewerkers voldoende getraind worden in het omgaan met AI technologie.
• AI-gedreven oplossingen zijn geen antwoord op alle uitdagingen rondom AML. Het trainen van AML-medewerkers blijft van cruciaal belang om ervoor te zorgen dat financiële instellingen effectief kunnen omgaan met de uitdagingen van geldwitwassen.

Training De kracht van AI bij het bestrijden van witwassen (AML)

Een training op maat voor medewerkers van instellingen, waarbij de focus ligt op de voor- en nadelen van het gebruik van Artificial Intelligence in AML. Ook aspecten als ethiek en risico's worden uitvoerig behandeld.

Vertel mij meer

Veelgestelde vragen over AI en AML

Bronnen

De mogelijkheden van Artificial Intelligence bij transactiemonitoring - AMLC

Financiële instellingen spelen een cruciale rol bij het voorkomen en melden van financiële misdrijven. In dit kader is men de afgelopen jaren het belang van effectieve transactiemonitoring zowel vanuit de optiek van de toezichthouder als vanuit de financiële instellingen steeds meer gaan benadrukken…

AMLCmoolb00

DNB - Van herstel naar balans Een vooruitblik naar een meer risicogebaseerde aanpak van het voorkomen en bestrijden van witwassen en terrorismefinanciering

https://www.dnb.nl/media/2ambmvxt/van-herstel-naar-balans.pdf

IBM introduceert real-time AI voor transactieverwerking

IT-bedrijf IBM wil de kracht van Artificial Intelligence inzetten om banken te helpen om op grote schaal transactiefraude te bestrijden.

Banken.nl