От монолитно към адаптивно: Преосмисляне на скрининга на списъците за наблюдение в Европа

В цяла Европа финансовите институции се справят с все по-сложна среда за съответствие. Ръстът на трансграничните плащания, съчетан с бързите иновации във финтех, доближава тези финансови институции до глобалните банкови мрежи и кореспондентски отношения. Но този достъп зависи от способността да се демонстрират стабилни възможности за борба с прането на пари (AML) и проверка за санкции. А за много европейски финансови играчи предизвикателството се увеличава от богатото езиково разнообразие на континента и сложната мрежа от припокриващи се регулаторни рамки. пише Седрик Иджоти, вицепрезидент „Продукти и прожекции“ в ThetaRay (на снимката по-долу).

Проверката на списъците за наблюдение, която открива транзакции, включващи санкционирани лица, организации или юрисдикции, е в центъра на това предизвикателство. И все пак системите, на които много институции все още разчитат, са проектирани за по-проста епоха. Монолитни, универсални платформи прилагат едни и същи правила и прагове за всички случаи и се затрудняват да се справят със съвременните изисквания. Резултатът е скъпи, неефективни и в някои случаи неефективни процеси за съответствие.

Изкуственият интелект като регионален инструмент за по-интелигентен скрининг

Изкушаващо е да се представи изкуственият интелект като готово решение. Инструментите, задвижвани от изкуствен интелект, особено тези, използващи машинно обучение и обработка на естествен език, предлагат значителен напредък в съпоставянето на имена, езиковото покритие и откриването на контекстуален риск. Но за практикуващите, които живеят под наблюдението на регулаторите, истината е по-нюансирана от „ИИ добър, наследство лошо“. ИИ в производствени условия не е нито безупречен, нито универсално приет като самостоятелен заместител на съществуващите методологии.

В контролирани тестови среди, добре обучен модел с изкуствен интелект може наистина да разпознае, че „Altaibi Khaled Aedh G.“, „Khalid Al OTAIBI“ и „Хаалд ал-Атиби„се отнасят до едно и също лице. В живи, многоезични и хаотични среди с данни обаче подобно разрешаване на обекти остава несъвършено. Резултатите зависят силно от предварителната обработка, нормализирането, качеството на данните за обучение и текущата настройка. Дори тогава, фалшиво отрицателните резултати остават риск, а в света на съответствието, един пропуснат резултат може да бъде много по-вреден от хиляда фалшиво положителни. Поради тази причина повечето внедрявания от регулаторен клас сега работят като адаптивни архитектури, които комбинират детерминистични правила, размито съвпадение и слоеве с изкуствен интелект по гъвкави начини. Това позволява на институциите да се възползват от силните страни на изкуствения интелект, без да губят прозрачността и обяснимостта, необходими за одити. 

Тази адаптивна промяна не е просто въпрос на технически предпочитания. Тя е регулаторно изискване. Европейските надзорници под ръководството на EBA, надзора на BaFin или нововъзникващата рамка за AMLA очакват незабавно приемане на списъка със санкции, ежедневна повторна проверка на клиентите и доказателство за обяснимост. Регламентът за незабавни плащания добавя допълнителен натиск, като изисква средствата да бъдат кредитирани в рамките на десет секунди. Монолитните системи трудно могат да отговорят на тези паралелни изисквания. Адаптивният скрининг, проектиран да бъде съобразен с контекста, може. Дисциплините за управление на риска на модела все още се прилагат, включително документирано управление, независима валидация, възпроизводими резултати, ясни одитни следи и строг контрол на версиите. 

Спазването на изискванията е повече от съпоставяне на имена. То обхваща лицензионни режими, правила за агрегиране на бенефициентната собственост, като например прага от 50% на OFAC, навременно приемане на актуализации на списъците, структурирано управление на случаите и възможност за доказване на вземането на решения години след като даден сигнал е бил отстранен.

Езиковата сложност не е абстрактен проблем. Имената в цяла Европа могат да се появяват на латиница, кирилица, арабски или амхарски език, с несъответствия в транслитерацията, фонетични вариации и местни конвенции, като например многокомпонентни патроними. Несъответствията в транслитерацията и местните конвенции за именуване означават, че институциите трябва да калибрират скрининга към множество писмености и варианти. Традиционните монолитни системи са склонни да третират тези предизвикателства по един и същи начин, прилагайки единни прагове и правила, независимо от писмеността, името, културата, вида на организацията или юрисдикцията. Адаптивният скрининг въвежда ситуационно-осъзнати стратегии. Логиката на съвпадение може да бъде коригирана за славянски спрямо арабски имена, лични имена спрямо корпоративни идентичности или високорискови спрямо нискорискови транзакции. Чрез адаптиране на правилата към качеството на данните и рисковия профил, институциите постигат по-добра разпознаваемост, без да претоварват анализаторите.

Проверката в икономики с голям обем и мобилно ориентирани икономики може да изисква обработка на десетки хиляди транзакции в минута. Добавянето на сложни слоеве за машинно обучение може да забави производителността, ако не е проектирано внимателно. Адаптивните системи позволяват на институциите да контролират къде изкуственият интелект трябва да допълва, а не да замества детерминистичните слоеве, настройвайки праговете въз основа на експозицията на риск и апетита. 

От регулаторна тежест до стратегическо предимство

Случаят с Travelex, която оперира в цяла Европа, илюстрира потенциалното въздействие на този подход. Чрез въвеждането на адаптивен, базиран на изкуствен интелект скрининг, компанията е намалила фалшивите положителни резултати до десет пъти в някои от юрисдикциите, в които оперира. Но подобни ползи зависят от повече от самия ИИ двигател. Когато се направи добре, адаптивният скрининг на списъци за наблюдение може да измести съответствието от възприеман разходен център към стратегическа възможност. По-бързото внедряване, намаленото натоварване на анализаторите и по-прецизните сигнали изграждат доверие на клиентите и отварят врати към нови партньорства. Но това не е решение „до ключ“. Това е инвестиция в управление, хора и процеси, която трябва да се поддържа дълго след внедряването.

Институциите, които ще зададат стандарта в Европа, са тези, които съчетават технологичната амбиция с регулаторната дисциплина. Тези, които признават границите на ИИ толкова открито, колкото и силните му страни, посочват точно режимите на санкции и устояват на изкушението да сведат една сложна, регулирана дисциплина до няколко опростени твърдения. При спазването на санкциите доверието се изгражда в детайлите и бъдещето ще принадлежи на онези, които надхвърлят монолитните системи и възприемат адаптивни архитектури, които могат да осигурят бързина, точност и прозрачност във все по-взискателния регулаторен пейзаж. 

Седрик Иджоти е вицепрезидент „Продукти и скрининг“ в ThetaRay, където ръководи продуктовата стратегия в областта на санкциите и скрининга на организации. Преди това е бил главен изпълнителен директор и съосновател на Screena, специализиран стартъп за скрининг, който сега е интегриран с ThetaRay.

Споделете тази статия: