Оскільки штучний інтелект перевищує практику фінансової відповідності, регулятори по всій Латинській Америці та в усьому світі збільшують контроль за інструментами AML на базі AI. У цій статті досліджується зростаючий розрив аудиту та те, що установи можуть зробити, щоб закрити його.
Оскільки регуляторний тиск здійснює юрисдикції, фінансові установи повинні узгодити інновації з наглядом.
У межах фінансових установ Латинської Америки та в усьому світі інструменти моніторингу транзакцій, що працюють на AI, стають стандартними. Ці інструменти обіцяють ефективність, знижують помилкові позитиви та краще виявлення. Але вони також вводять критичний ризик: непрозорість. Багато установ – це розгортання систем, які вони не можуть повністю пояснити, аудит або узгоджуватись із очікуваннями відповідності.
Це новий розрив щодо відповідності, і закриття він починається з нагляду за готовим до аудиту AI.
Чому інструменти AML «Чорна коробка» піднімають червоні прапори
Багато сторонніх моделей AI проходять навчання за власними даними та пропонують обмежену прозорість. Для офіцерів з дотримання норм це створює дилему: як ви підтверджуєте рішення системи, якщо ви не можете побачити, як приймаються ці рішення?
Загальні проблеми, які ми чуємо від фінансових установ:
– «Ми не впевнені, чи припадає модель показники ризику, що стосуються регіону».
– “Ми не можемо перевірити або переоцінити пороги попередження”.
– “Ми не знаємо, чи припадає модель регіональні структури ризику”.
Регулятори не чекають ідеальних відповідей. Органи з питань примусового виконання вже ретельно вивчають, як вибираються, підтверджуються та задокументовані інструменти AI, особливо в юрисдикціях, узгоджених із законами FATF, CRS, CARF та місцевими законами про АМЛ.
Що робить аудит інструментів?
Щоб відповідати стандартам відповідності та задовольнити внутрішнє управління, інструменти AML повинні бути готовими до аудиту за допомогою дизайну, а не просто функціональним на поверхні.
Шукайте ці функції під час оцінки або модернізації платформи AML:
– Пояснення: Чітка логіка, що стоїть за сповіщеннями, балами та класифікаціями ризиків
– Конфігурація: Можливість коригувати моделі на основі місцевих ринку та регуляторних нюансів
– Журнал та документація: Повна історія змін правил, дрейфу моделі та переосмислення користувачів
– Незалежна перевірка: Механізми внутрішнього аудиту або стороннього огляду
– Калібрування попередження: Показники за помилковими позитивними/негативними показниками з часом
Прихований ризик: однозначні моделі AI AI
Показники ризику AML в США відрізняються від показників у LATAM. Якщо модель вашого постачальника навчається насамперед на даних про нас чи ЄС, ви можете пропустити типології, такі як:
– шаруваті грошові перекази через Венесуелу або Нікарагуа
-Операції позначені через місцевий контекст (наприклад, готівкові промисловості або урядові виплати)
– Тонке структурування крипто-фінішних бірж, не захоплених правилами за замовчуванням
Установи, які сліпо довіряють моделі, або надмірно покладені на при інформаційні панелі загальних постачальників, ризикуючи виявити локальні червоні прапори або надмірно звітувати доброякісну поведінку.
Контрольний список відповідності: ваш AML AI-Audit?
Регулятори та команди з питань внутрішньої відповідності задають наступні питання, переглядаючи системи AI на базі AI:
• Чи можете ви пояснити, чому транзакція була позначена чи очищена?
• Чи вирівнюються поріг настороженості з місцевими регуляторними очікуваннями?
• Чи можуть внутрішні команди перевірити, моделювати та підтвердити поведінку моделі?
• Чи підтримуєте ви журнали оновлень та переосмислення моделей?
• Чи існує процес постійного вдосконалення та зворотного зв'язку з аудиту?
Якщо ви відповіли “ні” на будь -яке з них, ваша система може не витримати під регуляторним контролем.
Чому це має значення для лідерів дотримання норм
Аудиторство – це не лише технічна деталь. Це регуляторне очікування та стратегічний диференціатор. Зі збільшенням зростання регламенту та контролю за АІ фінансові установи повинні показати, що їх техніка відповідності є ефективною, і пояснюваною.
Установи, які можуть продемонструвати готовність аудиту, краще розміщені для:
• Уникайте штрафу та пошкодження репутації
• Побудуйте довіру з кореспондентом банків та партнерів
• Навігуйте транскордонну звітність під FATF, CRS та CARF
• Інфраструктура відповідності майбутнім у міру розвитку регулювання AI розвивається
Ви готові?
Для подальшого вивчення того, як інститути можуть розвивати прозорість та нагляд на AI-керовані платформи AI-AML, підключитися до надійного радника або команди внутрішнього аудиту. Аудиторство вже не є необов’язковим; Це регуляторне очікування.
Ключові слова SEO: Готовність аудиту AML AI, інструменти відповідності AML, технологія фінансових злочинів LATAM, пояснювається AI для дотримання, технології FATF AML, регуляторна технологія для фінансових установ, управління AI в AML.