Google lanza IA contra el lavado de dinero después de una exitosa prueba de HSBC
(Google launches Anti Money Laundering AI after successful HSBC trial)
Published: 2023-06-22
1. Google ha lanzado una herramienta de inteligencia artificial (IA) contra el lavado de dinero (AML) después del exitoso juicio con HSBC. La herramienta utiliza el método de detección de anomalías para identificar patrones en grandes volúmenes de datos para detectar transacciones inusuales que podrían indicar lavado de dinero, financiamiento del terrorismo u otras actividades financieras maliciosas.. La herramienta se proporcionará a los clientes de Google Cloud que deseen aprovecharla como parte de sus obligaciones de cumplimiento.. Se espera que la tecnología ayude a las empresas a cumplir con las mayores regulaciones establecidas por el Grupo de Acción Financiera..
2. El lanzamiento de la herramienta AML AI de Google es otra adición a la creciente tendencia de adopción de IA en la industria fintech, que tiene el potencial de revolucionar el sector.. La IA se está utilizando para identificar información oculta dentro de grandes conjuntos de datos y desarrollar modelos predictivos basados en estos conocimientos, que pueden ayudar a las empresas a mitigar los riesgos y pronosticar tendencias relacionadas con los mercados, los clientes y el desarrollo de productos.. La IA también se está utilizando para sistemas de recomendación personalizados, chatbots, detección de fraudes y muchas otras áreas en finanzas..
3. La necesidad de mejores soluciones de cumplimiento en la industria financiera La industria financiera enfrenta requisitos regulatorios cada vez mayores que pueden ser complejos, lentos y costosos de cumplir.. Por lo tanto, las empresas están buscando mejores soluciones de cumplimiento para mantenerse al día con las regulaciones y evitar sanciones.. El aumento de las soluciones fintech como la herramienta AML AI de Google podría proporcionar a las empresas formas más eficientes y efectivas de cumplir con estas regulaciones mientras se mantienen bajos los costos.. Sin embargo, también existen preocupaciones sobre los riesgos potenciales asociados con la IA cuando se trata de violaciones de privacidad y sesgos algorítmicos, que deben ser abordados por reguladores y desarrolladores.. .
1. Google's anti-money laundering AI Google has launched an anti-money laundering (AML) artificial intelligence (AI) tool after the successful trial with HSBC. The tool uses anomaly detection method to identify patterns in large volumes of data to detect unusual transactions that might indicate money laundering,terrorism financing,or other malicious financial activities. The tool will be provided to Google Cloud customers who want to avail it as part of their compliance obligations. The technology is expected to help businesses comply with the increased regulations set by the Financial Action Task Force.
2. The rising trend of AI adoption in fintech The launch of Google's AML AI tool is another addition to the rising trend of AI adoption in the fintech industry,which has the potential to revolutionize the sector. AI is being used to identify hidden insights within large data sets and develop predictive models based on these insights,which can help businesses mitigate risks and forecast trends related to markets,customers,and product development. AI is also being used for personalized recommendation systems,chatbots,fraud detection,and many other areas in finance.
3. The need for better compliance solutions in the financial industry The financial industry faces increasing regulatory requirements that can be complex,time-consuming,and costly to comply with. Hence,firms are looking for better compliance solutions to keep up with the regulations and avoid penalties. The rise of fintech solutions such as Google's AML AI tool could provide firms with more efficient and effective ways to comply with these regulations while keeping costs low. However,there are also concerns over the potential risks associated with AI when it comes to privacy violations and algorithmic biases,which need to be addressed by regulators and developers.
Reference:
cointelegraph.com