Monitoraggio automatizzato: come ridurre il carico operativo.

Il Dott. Andrea Sabatino, CEO di SGR Compliance – principale patrocinatore dell’Evento – ha incentrato il proprio intervento sulla riduzione del carico operativo per via dell’integrazione di intelligenza artificiale applicata al monitoraggio automatizzato di nominativi e transazioni. L’automazione e l’intelligenza artificiale sono strumenti chiave per migliorare la precisione e la tempestività delle procedure antiriciclaggio, soprattutto in un contesto normativo sempre più articolato: l’intelligenza artificiale consente ai sistemi di analizzare variabili complesse, identifire potenziali soluzioni ai problemi, ed adattare il proprio comportamento in base ad azioni precedenti. Questi sistemi elaborano dati raccolti in appositi database e provenienti da diverse fonti, per analizzare ampi volumi di informazioni in tempi estremamente brevi, velocizzando significativamente le procedure di adeguata verifica della clientela o delle controparti in genere.
Il Dott. Sabatino ha, poi, rimarcato la differenza tra database tradizionali e sistemi basati su AI. Se i database – per la cui alimentazione risulta essere fondamentale sia l’apporto di solide competenze in termini di capitale umano, sia le tecnologie più all’avanguardia – gestiscono ed organizzano in modo strutturato i dati coerentemente con specifici impianti normativi, garantendo affidabilità e persistenza a lungo termine, l’intelligenza artificiale, dal canto suo, analizza dei dati già raccolti e strutturati, identifica schemi e tendenze, e fornisce elementi previsionali. Sebbene i due sistemi siano essenzialmente differenti, Dott. Sabatino ha evidenziato quanto essi stessi siano complementari: mentre i database garantiscono la raccolta, l’aggiornamento, l’archiviazione sicura e sistematica delle informazioni, l’AI offre interessanti capacità di analisi, rendendo l’intero sistema più efficiente: si può, dunque, affermare che tale sinergia tra banche dati ed intelligenza artificiale non si limiti a facilitare la fruizione delle informazioni, ma offra anche un supporto critico nelle decisioni operative.
Nella prassi, uno dei principali vantaggi dell’intelligenza artificiale potrebbe essere la capacità di incrementare il grado di automatizzazione del monitoraggio di nominativi e di transazioni. Una volta che le informazioni contenute entro un database vengano aggiornate e sottoposte a scansione continua da parte degli operatori dei soggetti obbligati, l’intervento di algoritmi di corrispondenza o di algoritmi analitici di indicatori di anomalia può contribuire ad agevolare l’evoluzione dell’approccio alle procedure di adeguata verifica da un modello statico, ossia fondato su di una logica scadenziario od orientata dagli eventi, ad uno dinamico e persistente, che ponga all’attenzione degli operativi le posizioni per le quali il profilo di rischio sia variato.
Il CEO di SGR Compliance, pertanto, ha descritto un processo in cui i nominativi vengono selezionati od aggiornati nel database, e l’AI effettua un matching automatico dei dati, riducendo l’effort di gestione dei falsi positivi, inviando notifiche automatiche: questo approccio contribuisce ad ottimizzare il carico di lavoro, e migliora la velocità di rilevazione e la tempestività delle procedure di revisione delle pratiche di adeguata verifica.