Training: AI in Anti Money Laundering

Hoe Articial Intelligence helpt bij Anti Money Laundering. Over de mogelijkheden en beperkingen van AI in AML.

Inleiding

In deze specifieke training zullen we ons richten op de toepassing van kunstmatige intelligentie (AI) en GPT-technologieën bij het bestrijden van witwassen (Anti-Money Laundering, AML). Deelnemers zullen inzicht krijgen in de voor- en nadelen van AI in AML-processen en leren hoe ze deze technologieën op een ethische en verantwoorde manier kunnen gebruiken.

Op maat

Deze training is meerdaags en wordt gebruikelijk op maat samengesteld wanneer deze in-company gegeven wordt.

Basisbegrippen van AI en GPT

In dit onderdeel zullen de deelnemers kennismaken met de basisbegrippen van AI en GPT-technologieën. We zullen uitleggen wat AI is, hoe het werkt en welke soorten AI er zijn, zoals machine learning en deep learning. Daarnaast zullen we de GPT-architectuur en de ontwikkeling van GPT-modellen bespreken. Uiteraard zal er ingegaan worden op kenmerken van Money Laundering en hoe AI tools toepasbaar zijn binnen de organisatie. Ook wordt ingegaan op de juridisiche aspecten; wat mag wel en wat mag niet?

De docent

De docent, B.N van der Laan, heeft voor zijn Masteropleiding uitgebreid onderzoek gedaan naar Artificial Intelligence in Anti Money Laundering, met oog voor technische, juridische en etische aspecten.

AML: de ontwikkelingen binnen het vakgebied

Voordat we ingaan op de toepassing van AI bij Anti-Money Laundering (AML), zullen we eerst de definities van witwassen bespreken. We zullen de definities en de belangrijkste methoden van witwassen uitleggen, evenals de regelgeving en wetgeving die van toepassing is op financiële instellingen om witwassen te voorkomen en te bestrijden.

AML: de ontwikkelingen binnen het vakgebied

Voordat we ingaan op de toepassing van AI bij AML, zullen we eerst de definities van witwassen en AML bespreken. AML staat voor 'Anti-Money Laundering', wat in het Nederlands vertaald kan worden als 'anti-witwas'. Het is een reeks procedures, wetten en regelgevingen die zijn ontworpen om illegale activiteiten te identificeren, te voorkomen en te melden die winsten genereren uit illegale activiteiten.

Witwassen is het proces waarbij de opbrengsten van criminele activiteiten worden 'gereinigd' zodat het lijkt alsof ze uit legitieme bronnen komen. Dit kan gedaan worden door middel van een reeks transacties die de oorsprong van het geld verbergen, waardoor het moeilijk te traceren is.

De afgelopen jaren heeft het vakgebied van AML zich sterk ontwikkeld. Dit komt mede door de toename van internationale transacties en de groeiende complexiteit van financiële systemen. Daarnaast hebben financiële schandalen en grote witwasoperaties de noodzaak voor strengere regelgeving en betere controlemechanismen benadrukt.

Financiële instellingen zijn nu verplicht om uitgebreide due diligence controles uit te voeren op hun klanten, hun transacties te monitoren op verdachte activiteiten en verdachte transacties te melden bij de relevante autoriteiten. De technologische vooruitgang, waaronder de opkomst van AI, biedt nieuwe tools en methoden om de Anti-Money Laundering taken efficiënter en effectiever uit te voeren.

In deze context zullen we verder ingaan op de definities en de belangrijkste methoden van witwassen, evenals de regelgeving en wetgeving die van toepassing is op financiële instellingen om witwassen te voorkomen en te bestrijden.

AI in AML-processen

AML-controles: de uitdagingen en de oplossing door AI

Handmatige AML-controles vormen vaak een essentieel onderdeel van het complianceproces binnen financiële instellingen. Echter, deze Anti-Money Laundering controles kunnen zeer tijdrovend zijn. Medewerkers moeten vaak enorme hoeveelheden transactiedata doorzoeken, op zoek naar verdachte patronen of onregelmatigheden. Dit proces is niet alleen arbeidsintensief, maar ook vatbaar voor menselijke fouten, gezien de complexiteit en de omvang van de data die geanalyseerd moet worden.

Kunstmatige intelligentie (AI) biedt hier een oplossing. AI-systemen kunnen grote datasets snel en efficiënt analyseren, patronen herkennen en verdachte transacties identificeren met een nauwkeurigheid die vaak de menselijke capaciteit overtreft. Bovendien kunnen AI-gestuurde systemen leren van eerdere analyses, waardoor ze in de loop van de tijd steeds effectiever worden in het detecteren van witwasactiviteiten.

In onze training bij AIpersoneelstraining behandelen we uitgebreid hoe AI kan worden ingezet voor betere en snellere AML-controles. We bespreken de technologische fundamenten achter AI-gedreven AML-oplossingen en bieden praktische inzichten in hoe deze technologieën kunnen worden geïntegreerd in bestaande complianceprocessen. Daarnaast leren deelnemers hoe ze AI-tools effectief kunnen gebruiken, terwijl ze zich bewust blijven van de ethische en regelgevende overwegingen die komen kijken bij het gebruik van geautomatiseerde systemen in de financiële sector. Het doel is om financiële professionals uit te rusten met de kennis en vaardigheden die ze nodig hebben om de voordelen van AI te benutten, terwijl ze de risico's minimaliseren en de integriteit van hun AML-processen waarborgen.

In dit deel van de training zullen we de toepassing van AI in AML-processen bespreken. We zullen ingaan op hoe AI kan worden ingezet bij het identificeren van verdachte transacties, het analyseren van grote hoeveelheden gegevens en het genereren van risicobeoordelingen. Ook zullen we enkele best practices en succesvolle implementaties van AI in AML-processen presenteren.

Voordelen van AI bij het bestrijden van witwassen

We zullen de voordelen van het gebruik van AI in AML-processen benadrukken, zoals efficiëntie, nauwkeurigheid en tijdsbesparing. Daarnaast zullen we bespreken hoe AI financiële instellingen kan helpen om te voldoen aan de steeds strengere regelgeving op het gebied van witwassen en terrorismefinanciering.

Risico's en uitdagingen van AI in AML

AI is niet zonder risico's en uitdagingen. In dit deel van de training zullen we ingaan op de mogelijke nadelen en risico's van het gebruik van AI in AML-processen, zoals het risico op discriminatie, privacykwesties en het vertrouwen op onjuiste of onvolledige gegevens. We zullen bespreken hoe deze risico's kunnen worden beperkt en hoe financiële instellingen zich kunnen voorbereiden op mogelijke problemen.

Ethische overwegingen en verantwoord gebruik van AI

Het gebruik van AI in AML-processen roept ook ethische vragen op. We zullen ingaan op de ethische principes die van toepassing zijn op het gebruik van AI, zoals transparantie, veranwoordelijkheid en eerlijkheid. We zullen bespreken hoe financiële instellingen deze principes kunnen toepassen in hun AI-gestuurde AML-processen en hoe ze een verantwoorde en ethische aanpak van AI kunnen waarborgen.

Praktische implementatie, toepassing en samenwerking

In dit laatste deel van de training zullen we ons richten op de praktische implementatie en toepassing van AI in AML-processen en de samenwerking tussen verschillende belanghebbenden. We zullen best practices en aanbevelingen delen voor het implementeren van AI-systemen in financiële instellingen, en bespreken hoe samenwerking tussen instellingen, regelgevende instanties, technologiebedrijven en andere belanghebbenden kan bijdragen aan een effectievere bestrijding van witwassen.

Overzicht

De training "De kracht van AI bij het bestrijden van witwassen (AML)" van AI Personeelstraining is ontworpen om medewerkers van financiële instellingen inzicht te geven in de toepassing van AI en GPT-technologieën bij het bestrijden van witwassen.

Door het volgen van deze training zullen de deelnemers een beter begrip krijgen van de voor- en nadelen van AI in AML-processen, en leren hoe ze deze technologieën op een ethische en verantwoorde manier kunnen inzetten. De training behandelt onderwerpen zoals basisbegrippen van AI en GPT, AML-regelgeving, toepassing van AI in AML-processen, risico's en uitdagingen, ethische overwegingen en praktische implementatie.

Prijs:

€ 695,- (excl. BTW)

duur: 2 dagen

Locaties: Inhouse of 3 locaties in Nederland

maximaal aantal deelnemers: 12