Hitting the Books: Wie Südostasiens größte Bank KI zur Bekämpfung von Finanzbetrug einsetzt

Ja, die Roboter kommen, um unsere Jobs zu übernehmen. Es ist eine gute Sache, wir sollten froh sein, dass sie es sind, weil diese Jobs, die sie annehmen, irgendwie scheiße sind. Wollen Sie wirklich zurück zu den Tagen der manuellen Überwachung, Meldung und Untersuchung täglicher Banküberweisungen auf der ganzen Welt auf Finanzbetrug und Geldwäschesysteme? DBS Bank, Singapurs größtes Finanzinstitut, sicherlich nicht. Das Unternehmen hat Jahre damit verbracht, ein hochmodernes maschinelles Lernsystem zu entwickeln, das den mühsamen Prozess der „Deal-Überwachung“ stark automatisiert und menschliche Analysten für höherrangige Arbeiten entlastet, während es in einem heiklen Gleichgewicht mit alten Finanzvorschriften arbeitet die Industrie gebunden. . Es ist faszinierend. Working with AI von Thomas H. Davenport und Steven M. Miller ist voll von ähnlichen Fallstudien aus einer Vielzahl von Technologiebranchen, die die gemeinsame Zusammenarbeit zwischen Menschen und Computern untersuchen und Einblicke in die möglichen Auswirkungen geben dieser Wechselwirkungen.

MIT Press

Auszug aus Working with AI: Real Stories of Human-Machine Collaboration von Thomas H. Davenport und Steven M. Miller. Nachdruck mit freundlicher Genehmigung von The MIT Press. Copyright 2022.

Seit der Verabschiedung des Bank Secrecy Act, auch bekannt als Currency and Foreign Transactions Reporting Act, in den Vereinigten Staaten im Jahr 1970 werden Banken auf der ganzen Welt von Regierungen für die Verhinderung von Geldwäsche zur Rechenschaft gezogen. grenzüberschreitende Ströme großer Geldsummen und andere Arten von Finanzkriminalität. Die DBS Bank, die größte Bank in Singapur und Südostasien, konzentriert sich seit langem auf die Bekämpfung von Geldwäsche (AML) und die Aufdeckung und Verhinderung von Finanzkriminalität. Laut einem DBS-Compliance-Beauftragten „wollen wir sicherstellen, dass wir starke interne Kontrollen innerhalb der Bank haben, damit Täter, Geldwäscher und Sanktionshinterzieher nicht in das Finanzsystem eindringen, weder durch unsere Bank noch durch unser nationales System oder international. ”

Die Grenzen regelbasierter Systeme zur Überwachungskontrolle

Wie bei anderen großen Banken nutzt der DBS-Bereich, der sich auf diese Probleme konzentriert und als "Transaktionsüberwachung" bezeichnet wird, seit vielen Jahren KI, um diese Art von Arbeit zu erledigen. Personen in dieser Funktion werten Alerts aus, die von einem regelbasierten System ausgelöst werden. Die Regeln werten Transaktionsdaten aus vielen verschiedenen Systemen der Bank aus, darunter solche für Verbraucher, Vermögensverwaltung, institutionelle Banken und deren Zahlungen. Diese Transaktionen durchlaufen alle das regelbasierte Überprüfungssystem, und die Regeln kennzeichnen Transaktionen, die den Bedingungen entsprechen, die mit einer natürlichen oder juristischen Person verbunden sind, die verdächtige Transaktionen mit der Bank durchführt, die ein potenzielles Geldwäscheereignis beinhalten oder eine andere Art von Finanzbetrug. Regelbasierte Systeme, einst „Expertensysteme“ genannt, sind eine der ältesten Formen der KI, werden aber immer noch häufig im Banken- und Versicherungswesen sowie in anderen Branchen eingesetzt.

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Bei DBS und den meisten anderen Banken auf der ganzen Welt generieren regelbasierte Finanztransaktionsüberwachungssysteme dieser Art täglich eine große Anzahl von Warnungen. Der Hauptfehler regelbasierter Überwachungssysteme besteht darin, dass die meisten (bis zu 98 %) der generierten Warnungen falsch positive Ergebnisse sind. Bestimmte Aspekte der Transaktion lösen eine Regel aus, die bewirkt, dass die Transaktion auf der Warnliste gekennzeichnet wird. Nach einer Nachuntersuchung durch einen menschlichen Analysten stellt sich jedoch heraus, dass die gemeldete Transaktion tatsächlich nicht verdächtig ist.

Trade-Monitoring-Analysten sollten jeder Warnung nachgehen und alle relevanten Transaktionsinformationen überprüfen. Sie sollten auch die Profile der an der Transaktion Beteiligten, ihr früheres finanzielles Verhalten, alles, was sie in „Know your Customer“- und Kunden-Due-Diligence-Dokumenten offengelegt haben, und alles, was die Bank über sie wissen könnte, berücksichtigen. Das Verfolgen von Warnungen ist ein zeitaufwändiger Prozess.

Wenn der eine...