{"id":8222,"date":"2024-11-18T12:55:05","date_gmt":"2024-11-18T11:55:05","guid":{"rendered":"https:\/\/www.sgrcompliance.com\/insight-salone-aml-roma-2024-copy\/"},"modified":"2024-11-19T14:08:52","modified_gmt":"2024-11-19T13:08:52","slug":"intelligenza-artificiale-aml","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.dataware.link\/it\/intelligenza-artificiale-aml\/","title":{"rendered":"Intelligenza Artificiale e AML.<\/span>"},"content":{"rendered":"

Il contesto normativo e l\u2019esigenza di automazione<\/strong><\/h3>\n

Negli ultimi anni, le le normative europee in ambito antiriciclaggio e contrasto al finanziamento del terrorismo sono diventate sempre pi\u00f9 stringenti. Il Regolamento (UE) 2024\/1624, parte del pacchetto “AML Package”, introduce ad esempio importanti indicazioni in ambito antiriciclaggio, tra cui una gestione rafforzata della ciclicit\u00e0 delle verifiche sulla clientela. Basato su un approccio di rischio, prevede che i soggetti obbligati, come banche e altre entit\u00e0 finanziarie, effettuino verifiche periodiche e continuative dei clienti in funzione del rischio associato. La frequenza delle verifiche \u00e8 modulata sulla base della valutazione del rischio e della natura della relazione d’affari.<\/p>\n

Gli obblighi di monitoraggio continuo sono rafforzati per individuare eventuali variazioni significative nei profili di rischio dei clienti. Ci\u00f2 include la raccolta e l’aggiornamento di dati relativi al titolare effettivo e altre informazioni necessarie per garantire una due diligence costante.<\/p>\n

Questo ha posto una forte pressione sugli operatori, che devono gestire volumi crescenti di controlli e garantire la conformit\u00e0 a regole sempre pi\u00f9 complesse. In tale contesto, l\u2019automazione appare come l\u2019unico approccio efficiente per affrontare i processi complessi e ripetitivi.<\/p>\n

L\u2019applicazione di tecnologie avanzate, come l\u2019Intelligenza Artificiale (IA), nell\u2019ambito dell\u2019antiriciclaggio (AML) e della compliance, pu\u00f2 rappresentare una svolta significativa per le aziende che operano in un contesto normativo sempre pi\u00f9 esigente e stringente.<\/p>\n

Anche se l\u2019intelligenza artificiale sembra essere strategica nel processo di ottimizzazione delle procedure AML, \u00e8 essenziale comprendere i suoi limiti e i suoi punti di forza. Affinch\u00e9 questi strumenti possano esprimere il loro pieno potenziale, \u00e8 fondamentale comprendere i ruoli distinti e complementari di database e IA, nonch\u00e9 adottare una strategia basata sulla qualit\u00e0 dei dati e sull\u2019automazione mirata.<\/p>\n

Il parlamento europeo definisce l\u2019IA come<\/p>\n

\u201c[\u2026]abilit\u00e0 di una macchina di mostrare capacit\u00e0 umane quali il ragionamento, l\u2019apprendimento, la pianificazione e la creativit\u00e0. L\u2019intelligenza artificiale permette ai sistemi di capire il proprio ambiente, mettersi in relazione con quello che percepisce e risolvere problemi, e agire verso un obiettivo specifico. Il computer riceve i dati (gi\u00e0 preparati o raccolti tramite sensori, come una videocamera), li processa e risponde. I sistemi di IA sono capaci di adattare il proprio comportamento analizzando gli effetti delle azioni precedenti e lavorando in autonomia.\u201d<\/p><\/blockquote>\n

Quando parliamo di IA nel contesto della compliance, dobbiamo partire da un presupposto fondamentale gi\u00e0 menzionato nella definizione del parlamento europeo: l\u2019AI agisce verso un obiettivo specifico ricevendo dati gi\u00e0 preparati. l\u2019AI non inventa nuove informazioni. Essa si limita a processare, esaminare, analizzare e correlare i dati gi\u00e0 esistenti all\u2019interno di un perimetro definito quale per esempio un catalogo o database.<\/p>\n

Il Ruolo Distinto e Complementare di Database e Intelligenza Artificiale<\/strong><\/h3>\n

I database che contengono informazioni per la verifica della clientela (o di fornitori e partner) e la valutazione dell\u2019esposizione al rischio sono l\u2019ossatura della gestione delle informazioni: archiviano, organizzano e proteggono i dati, assicurandone accessibilit\u00e0 e persistenza nel tempo.<\/p>\n

L\u2019IA, invece, si distingue per la capacit\u00e0 di analizzare grandi volumi di dati, identificare pattern e fornire analisi quasi in tempo reale, sfruttando le informazioni strutturate nei database per rispondere a esigenze specifiche come il monitoraggio delle transazioni o l\u2019individuazione di irregolarit\u00e0, aggiungendo valore attraverso la ricerca di schemi e la segnalazione di anomalie.<\/p>\n

Questa complementarit\u00e0 \u00e8 essenziale. Un database ben strutturato garantisce che i dati siano sempre disponibili e aggiornati, condizione imprescindibile per un\u2019analisi precisa da parte dell\u2019IA. In assenza di dati di alta qualit\u00e0, i sistemi AI rischiano di produrre risultati inaccurati, sprecando risorse e aumentando il rischio di errori.<\/p>\n

L\u2019Impatto della Qualit\u00e0 dei Dati sull\u2019Efficienza<\/strong><\/h3>\n

L\u2019efficacia di qualsiasi tecnologia, inclusa l\u2019AI, dipende dalla qualit\u00e0 dei dati. Il principio \u201cQuality in, quality out\u201d \u00e8 il cardine di qualsiasi processo tecnologico in ambito AML. Dati di input incompleti o non aggiornati compromettono l\u2019intero ciclo di analisi, aumentando i falsi positivi e rallentando l\u2019identificazione di rischi reali.<\/p>\n

SGR \u00e8 leader nella creazione, sviluppo e fornitura di database specifici per l\u2019adeguata verifica, progettati per supportare le esigenze normative delle aziende. Ogni database sviluppato da SGR segue rigorosi principi di accuratezza, aggiornamento e strutturazione, garantendo una base solida per l\u2019integrazione con soluzioni di intelligenza artificiale.<\/p>\n

L\u2019integrazione di informazioni precise, come identificatori completi (es. nome, data e luogo di nascita, codici fiscali) e aggiornamenti costanti, non solo migliora l\u2019efficienza nella fase di onboarding o di verifica delle controparti in una transazione, ma riduce il carico operativo sugli analisti, che possono concentrarsi su attivit\u00e0 a maggior valore aggiunto.<\/p>\n

Automazione per l\u2019Efficientamento della Compliance<\/strong><\/p>\n

L\u2019adozione dell\u2019IA consente di automatizzare processi ripetitivi e complessi, ottimizzando tempi e risorse. Come avviene ad esempio nel Monitoraggio automatizzato: l\u2019IA esamina migliaia di operazioni giornaliere, identificando anomalie e segnali di allarme in tempo reale. Sistemi come il name monitoring<\/em> e il transaction monitoring<\/em>. Grazie a processi di matching avanzati, \u00e8 possibile esaminare costantemente liste di sanzioni, PEP, e watchlists, con notifiche immediate su cambiamenti rilevanti. In questo caso l\u2019approccio proattivo aiuta le organizzazioni a gestire tempestivamente i cambiamenti nelle dinamiche di rischio, evitando di non intercettarle per mancanza di risorse, oltre che prevenendo problemi prima che si evolvano in situazioni pi\u00f9 gravi, riducendo oltretutto drasticamente i tempi di reazione.<\/p>\n

Funzioni gi\u00e0 presenti nel Daily Control<\/strong>: la soluzione sviluppata da SGR che permette di centralizzare la gestione delle anagrafiche e monitorare fonti globali, oltre a gestire dati societari come bilanci, visure e variazioni societarie. Utilizzando la nostra piattaforma i nostri clienti possono intervenire rapidamente di fronte a segnali di allarme, come cambiamenti sospetti nella struttura di una societ\u00e0 o modifiche agli organi amministrativi.<\/p>\n

\u00a0<\/strong><\/p>\n

Un Approccio Ibrido tra tecnologia e supervisione umana<\/strong><\/h3>\n

L\u2019IA non pu\u00f2 sostituire il giudizio umano nelle decisioni complesse, ma pu\u00f2 affiancare gli analisti, migliorando la qualit\u00e0 operativa e permettendo loro di concentrarsi su attivit\u00e0 ad alto valore aggiunto. La sinergia tra IA e il know-how umano, insieme alla qualit\u00e0 dei database forniti da SGR, consente alle aziende di affrontare con successo le sfide normative, garantendo conformit\u00e0 e competitivit\u00e0 in un ambiente in continua evoluzione.<\/p>\n

Ad esempio, spetta a un esperto valutare se eventuali transazioni segnalate sono effettivamente sospette o se hanno una giustificazione, come una transazione commerciale legittima. In questo contesto, l’IA fornisce uno strumento potente per filtrare e analizzare grandi volumi di dati, mentre l’esperto umano esamina il contesto, la storia del cliente e le implicazioni legali o reputazionali prima di prendere una decisione finale.<\/p>\n

Le decisioni finali, come la segnalazione di operazioni sospette (SOS) o la valutazione del rischio, richiedono competenze solide per contestualizzare i dati e valutare le implicazioni legali e reputazionali. L\u2019integrazione dell\u2019IA non ha l\u2019obiettivo di sostituire l\u2019elemento umano, ma creare un sistema ibrido dove la tecnologia potenzia la velocit\u00e0 e la precisione delle analisi.<\/p>\n

Valorizzare la Human Intelligence in compliance, antiriciclaggio, anti-financial crime e antifrode<\/strong><\/h3>\n

Per valorizzare la human intelligence in questi ambiti, \u00e8 fondamentale integrare le competenze umane con strumenti tecnologici avanzati, creando una sinergia efficace.<\/p>\n

    \n
  • Formazione specializzata<\/strong>: aggiornare costantemente gli esperti su normative, trend di rischio e best practice attraverso programmi mirati e partecipazione a convegni di settore come il Salone Antiriciclaggio (leggi gli interventi dei relatori su AML Package e VI Direttiva).<\/li>\n
  • Supporto informativo e tecnologico<\/strong>: disporre di database affidabili e strumenti analitici avanzati, come quelli sviluppati da SGR, per ottimizzare i processi di analisi e le verifiche rafforzate.<\/li>\n
  • Focus su attivit\u00e0 critiche<\/strong>: ridurre l\u2019impiego di risorse su attivit\u00e0 ripetitive e frequenti, delegando l\u2019intelligenza umana all\u2019interpretazione di schemi complessi e alla valutazione delle situazioni di rischio, dove l\u2019intuito e l\u2019esperienza sono essenziali.<\/li>\n<\/ul>\n

    \u00a0<\/strong><\/p>\n

    Conclusione<\/strong><\/h3>\n

    Per affrontare le sfide normative in modo efficace, le organizzazioni devono adottare un approccio integrato, basato su:<\/p>\n

      \n
    1. Dati di alta qualit\u00e0<\/strong>, validati e costantemente aggiornati.<\/li>\n
    2. Automazione dei processi<\/strong> per ridurre il carico operativo e migliorare la tempestivit\u00e0 delle risposte.<\/li>\n
    3. Supervisione umana<\/strong> per garantire interpretazioni accurate e decisioni informate.<\/li>\n<\/ol>\n

      Questa combinazione di tecnologia avanzata e competenze umane permette di trasformare le crescenti complessit\u00e0 normative in un\u2019opportunit\u00e0 per ottimizzare la gestione dei rischi, migliorare l\u2019efficienza operativa e mantenere un vantaggio competitivo.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

      Integrazione tra Intelligenza Artificiale, intelligenza umana e qualit\u00e0 dei dati per migliorare l’efficienza dell’AML.<\/p>\n","protected":false},"author":8,"featured_media":8232,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[1112,999,1057],"tags":[],"class_list":["post-8222","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-best-practices-it","category-company-news-it","category-sector-insights-it-2"],"acf":[],"yoast_head":"\nIntelligenza Artificiale e AML. | Dataware<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Integrazione tra Intelligenza Artificiale, intelligenza umana e qualit\u00e0 dei dati per migliorare l'efficienza dell'AML.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" 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