Grupa Wolfsberg wzywa instytucje finansowe do wdrożenia sztucznej inteligencji w celu monitorowania podejrzanych działań

Grupa Wolfsberg w swoim najnowszym oświadczeniu wezwała banki do szybszego wykorzystania sztucznej inteligencji i systemów opartych na danych w celu monitorowania podejrzanej aktywności, zastępując przestarzałe narzędzia, które generują dużą liczbę fałszywych alertów, a jednocześnie nie są w stanie wychwycić działań o najwyższym ryzyku.

Wytyczne, opublikowane 9 września jako część II Oświadczenie Grupy Wolfsberg on Skuteczność poprzez monitorowanie podejrzanej aktywności określa ramy, w których instytucje finansowe mogą przejść od przestarzałych systemów opartych na regułach do innowacyjnych modeli wykorzystujących uczenie maszynowe i automatyzację w celu wykrywania podejrzanych działań i zapobiegania oszustwom finansowym.

13-osobowe stowarzyszenie globalnych banków stwierdziło, że zmiany są konieczne, ponieważ przestępcy ewoluują szybciej niż przepisy i tradycyjne zasady. Grupa powołała się na oświadczenie Amerykańskie agencje nadzorcze zachęcają do innowacji w przestępstwo finansowe modele dostosowane do tempa pojawiania się nowych zagrożeń. 

Podkreślili, że amerykańskie organy regulacyjne, 

"Wspierać wysiłki banków mające na celu wprowadzanie innowacji i aktualizację systemów i modeli [zwalczania przestępstw finansowych], aby mogły szybko dostosowywać się do zmieniającego się środowiska zagrożeń”.

Grupa zachęca banki do zaprzestania porównywania nowych systemów monitorowania ze starymi i zamiast tego do ich oceny przy użyciu nowoczesnych miar wydajności, takich jak dokładność, skuteczność wykrywania podejrzanej aktywności, uwzględnienie kluczowych ryzyk i przydatność raporty o podejrzanych działaniach (SAR-y) są przeznaczone dla organów ścigania. Podkreślono, że zamiast polegać na starych praktykach, takich jak równoległe kontrole, banki powinny skupić się na testowaniu koncepcji i ocenie danych historycznych.

Stowarzyszenie bankowe stwierdziło, że nie należy odrzucać niedoskonałych modeli, jeśli poprawiają one wykrywalność przestępstw, przestrzegając przed traktowaniem przeciwdziałanie praniu pieniędzy Narzędzia AML muszą spełniać te same standardy zarządzania, co modele ryzyka kredytowego lub rynkowego.

W wytycznych stwierdzono również, że instytucje finansowe muszą transparentnie informować o tym, jak działają modele, jak są kalibrowane i jak śledczy powinni interpretować alerty. Zalecane są podejścia hybrydowe, łączące systemy oparte na regułach z nadzorowanym i nienadzorowanym uczeniem maszynowym.

Grupa Wolfsberg wezwała banki do ograniczenia powielania audytów i nadzoru, ostrzegając, że nakładające się kontrole spowalniają nowe metody monitorowania. Zamiast tego zaapelowała o zapewnienie zarządzania odpowiadającego rzeczywistemu znaczeniu każdego modelu, w oparciu o czynniki takie jak zakres produktów, wolumen transakcji i ich wpływ na wykrywalność przestępstw.

Grupa Wolfsberg po raz pierwszy zajęła się kwestią skuteczności monitorowania podejrzanej aktywności w lipcu 2024 r. w Części I swojego oświadczenia, w której zaapelowała do banków o ocenę programów pod kątem ich wartości dla organów ścigania, a nie liczby alertów. Część II rozwija tę kwestię, przedstawiając szczegółowe wytyczne dotyczące innowacji i transformacji.

Stowarzyszenie banków podkreśla również, że skuteczny monitoring wymaga od banków akceptacji zmian w apetycie na ryzyko, dostosowania wewnętrznego nadzoru i przeszkolenia śledczych w zakresie obsługi spraw wspomaganych przez sztuczną inteligencję. Stwierdzenie: Innowacje muszą być zrozumiałe, oparte na ryzyku i zgodne z priorytetami krajowymi.

W skład Grupy wchodzą globalne banki, takie jak JPMorgan Chase, HSBC, Citigroup i UBS. Ramy Wolfsberga opierają się na trzech zasadach: transformacji i walidacji nowych systemów, równoważeniu ryzyka modeli z ryzykiem przestępstw finansowych oraz zapewnieniu przejrzystości. Zasady te są szeroko stosowane przez organy regulacyjne i instytucje finansowe przy kształtowaniu polityki przeciwdziałania praniu pieniędzy.