Google lance Anti Money Laundering AI après un essai réussi sur HSBC
(Google launches Anti Money Laundering AI after successful HSBC trial)
Published: 2023-06-22
1. L’IA anti-blanchiment d’argent de Google Google a lancé un outil d’intelligence artificielle (IA) anti-blanchiment d’argent (AML) après l’essai réussi avec HSBC. L’outil utilise une méthode de détection des anomalies pour identifier les tendances dans de grands volumes de données afin de détecter les transactions inhabituelles qui pourraient indiquer le blanchiment d’argent, le financement du terrorisme ou d’autres activités financières malveillantes.. L’outil sera fourni aux clients Google Cloud qui souhaitent l’utiliser dans le cadre de leurs obligations de conformité.. La technologie devrait aider les entreprises à se conformer aux réglementations accrues établies par le Groupe d’action financière..
2. La tendance à la hausse de l’adoption de l’IA dans la fintech Le lancement de l’outil d’IA AML de Google est un autre ajout à la tendance croissante de l’adoption de l’IA dans l’industrie de la fintech, qui a le potentiel de révolutionner le secteur. L’IA est utilisée pour identifier les informations cachées dans de grands ensembles de données et développer des modèles prédictifs basés sur ces informations, ce qui peut aider les entreprises à atténuer les risques et à prévoir les tendances liées aux marchés, aux clients et au développement de produits.. L’IA est également utilisée pour les systèmes de recommandation personnalisés, les chatbots, la détection des fraudes et de nombreux autres domaines de la finance..
3. Le besoin de meilleures solutions de conformité dans le secteur financier Le secteur financier est confronté à des exigences réglementaires croissantes qui peuvent être complexes, longues et coûteuses à respecter. Par conséquent, les entreprises recherchent de meilleures solutions de conformité pour suivre les réglementations et éviter les pénalités.. L’essor des solutions fintech telles que l’outil d’IA AML de Google pourrait fournir aux entreprises des moyens plus efficients et efficaces de se conformer à ces réglementations tout en maintenant les coûts bas. Cependant, les risques potentiels associés à l’IA en ce qui concerne les violations de la vie privée et les biais algorithmiques suscitent également des inquiétudes, qui doivent être abordés par les régulateurs et les développeurs.. .
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