Google uruchamia sztuczną inteligencję do przeciwdziałania praniu pieniędzy po udanym procesie HSBC
(Google launches Anti Money Laundering AI after successful HSBC trial)
Published: 2023-06-22
1. Google AI do przeciwdziałania praniu pieniędzy Google uruchomił narzędzie sztucznej inteligencji (AI) do przeciwdziałania praniu pieniędzy (AML) po udanym procesie z HSBC. Narzędzie wykorzystuje metodę wykrywania anomalii do identyfikowania wzorców w dużych ilościach danych w celu wykrycia nietypowych transakcji, które mogą wskazywać na pranie pieniędzy, finansowanie terroryzmu lub inne złośliwe działania finansowe. Narzędzie zostanie udostępnione klientom Google Cloud, którzy będą chcieli z niego korzystać w ramach swoich obowiązków w zakresie zgodności. Oczekuje się, że technologia pomoże firmom dostosować się do zaostrzonych przepisów ustanowionych przez Grupę Specjalną ds. Przeciwdziałania Praniu Pieniędzy.
2. Rosnący trend adopcji AI w fintech Uruchomienie narzędzia Google AML AI jest kolejnym dodatkiem do rosnącego trendu wdrażania sztucznej inteligencji w branży fintech, która może zrewolucjonizować ten sektor. Sztuczna inteligencja jest wykorzystywana do identyfikowania ukrytych spostrzeżeń w dużych zbiorach danych i opracowywania modeli predykcyjnych opartych na tych spostrzeżeniach, które mogą pomóc firmom w ograniczaniu ryzyka i prognozowaniu trendów związanych z rynkami, klientami i rozwojem produktu. Sztuczna inteligencja jest również wykorzystywana do spersonalizowanych systemów rekomendacji, chatbotów, wykrywania oszustw i wielu innych obszarów w finansach.
3. Potrzeba lepszych rozwiązań w zakresie zgodności w branży finansowej Branża finansowa stoi w obliczu rosnących wymogów regulacyjnych, które mogą być złożone, czasochłonne i kosztowne w spełnieniu. Dlatego firmy szukają lepszych rozwiązań w zakresie zgodności, aby nadążyć za przepisami i uniknąć kar. Rozwój rozwiązań fintech, takich jak narzędzie Google AML AI, może zapewnić firmom bardziej wydajne i skuteczne sposoby przestrzegania tych przepisów przy jednoczesnym utrzymaniu niskich kosztów. Istnieją jednak również obawy dotyczące potencjalnych zagrożeń związanych ze sztuczną inteligencją, jeśli chodzi o naruszenia prywatności i błędy algorytmiczne, którymi muszą zająć się organy regulacyjne i programiści.. .
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