Jak Big Data usprawnia procesy AML?

Technologia Big Data jest dziś ważnym narzędziem w wielu sektorach gospodarki, w tym w obszarze AML, czyli przeciwdziałaniu praniu pieniędzy i finansowaniu terroryzmu. Działania podejmowane w ramach AML są niezbędne do ochrony systemów finansowych przed przestępczością, a technologia Big Data może znacząco usprawnić realizację tych zadań zarówno w ujęciu rządowym i instytucjonalnym, jak również na poziomie instytucji obowiązanych. Kluczową korzyścią płynącą z zastosowania rzetelnych rozwiązań Big Data w AML jest większa skuteczność zapobiegania przestępstwom. Można to osiągnąć m.in. przez analizę i harmonizację dużych ilości danych, identyfikację wzorców i anomalii, a także przewidywanie ryzyka i zarządzanie nim.

Korzyści z wykorzystania Big Data w procesach AML

Tradycyjne podejście do realizacji procesów AML często wymaga ręcznego przeglądu dużej liczby źródeł, dokumentów, transakcji i innych informacji. Jest to nie tylko czasochłonne, ale również podatne na ryzyko wystąpienia błędów wynikających ze żmudnej pracy manualnej. Automatyzacja procesów AML z użyciem technologii Big Data może znacząco zwiększać efektywność i precyzję działań. Analizy przeprowadzane przez dobrze przygotowane systemy Big Data mogą być rzetelne i dokładne, a przy tym mogą pozwolić znacząco skrócić czas potrzebny na przykład na wykrycie podejrzanych transakcji czy zidentyfikowanie nierzetelnych podmiotów.

Regulacje prawne dotyczące przeciwdziałania praniu pieniędzy i finansowaniu terroryzmu są coraz bardziej skomplikowane i rygorystyczne. Zaś kary i sankcje za naruszenia w obszarze AML mogą być dla przedsiębiorstw niezwykle dotkliwe. Wykorzystanie rzetelnych technologii Big Data w procesach AML może pomóc firmom działać w pełni zgodnie z obowiązującymi przepisami – między innymi monitorować podejmowane działania, weryfikować klientów czy identyfikować i raportować do właściwych organów transakcje podejrzane oraz transakcje ponadprogowe.

Jednym z wyzwań w procesach AML jest ryzyko wystąpienia wyników fałszywie pozytywnych i fałszywie negatywnych, które obciążają systemy kontroli i mogą prowadzić do wielu zagrożeń. Analizując korzyści, nie można więc pominąć jeszcze jednej istotnej kwestii – faktu, że odpowiednio przygotowane systemy Big Data mogą pomagać zredukować liczbę wyników typu false positives i false negatives w procesie weryfikacji klientów i beneficjentów rzeczywistych. Wykorzystanie technologii Big Data, właściwa konfiguracja algorytmów analitycznych oraz odpowiednie zarządzanie danymi mogą pomagać w wyodrębnianiu i koncentrowaniu się na rzeczywiście podejrzanych sytuacjach.

Rola oraz specyfika Big Data w procesach AML

Wymienione powyżej korzyści są możliwe do osiągnięcia dzięki specyfice działania technologii Big Data, która umożliwia szybką i dokładną analizę dużej ilości danych pochodzących z różnych źródeł, a także ich harmonizację oraz przetwarzanie. Co istotne, rozwiązania bazujące na Big Data nie tylko umożliwiają analizę danych historycznych i obecnych. W kontekście AML ważne jest też to, że mogą pomagać również przewidywać przyszłe zagrożenia, a zatem mogą zwiększać skuteczność zarządzania ryzykiem AML.

Zastosowanie Big Data może pomóc monitorować wiele podmiotów i transakcji w niezwykle krótkim czasie, identyfikując te, które mogą być związane z procederami prania pieniędzy lub finansowania terroryzmu. Algorytmy mogą porównywać ogromną ilość danych historycznych z napływającymi nowymi informacjami, a przez to wykrywać wzorce oraz wychwytywać niespójności, anomalie oraz zmiany aktywności podmiotów. Systemy AML mogą integrować dane pochodzące z różnych źródeł, aby ułatwiać i zwiększać wiarygodność oceny ryzyka związanego z konkretnymi podmiotami.

Ryzyka związane z wykorzystaniem Big Data w AML

Rozważając wykorzystanie Big Data w AML trzeba mieć świadomość, że nawet najbardziej zaawansowana technologia nie przyniesie oczekiwanych rezultatów i korzyści, jeśli na przykład systemy nie są odpowiednio przygotowane, nie uwzględniają właściwych źródeł danych, a same dane są niewiarygodne lub niekompletne.

Technologia Big Data może znacząco wspierać codzienną pracę w obszarze AML i KYC, jednak jej efektywność zależy od wielu czynników. Kluczowe znaczenie ma jakość – zarówno systemów, jak też źródeł danych oraz samych danych. Systemy analityczne muszą być na przykład odpowiednio skonfigurowane, aby skutecznie przetwarzać ogromne ilości danych i właściwie wnioskować na ich podstawie. Źródła danych powinny być między innymi wiarygodne, zweryfikowane, różnorodne, dokładne i aktualność. Zaś dane muszą być sprawdzone i precyzyjne.

Dbając o rzetelność procesów AML, warto wspomagać się systemami Big Data lub podobnymi. Trzeba jednak mieć na uwadze to, że obecnie nie mogą one w pełni zastąpić procesu decyzyjnego w ramach procedur KYC i AML. Choć mogą między innymi ograniczyć dużą część wyszukiwania informacji, to zazwyczaj nie zastąpią całego procesu analizy danych. Nowoczesne technologie, takie jak Big Data, mogą więc stanowić istotne wsparcie dla działów AML, o ile ich pracownicy rozumieją i wiedzą, jak działa cały proces oraz czego można spodziewać się po danym systemie.

Bazy danych to kluczowe narzędzia w procesach AML

Bazy danych odgrywają bardzo ważną rolę w AML – szczególnie w procesach Know Your Customer (KYC). Dzięki nim instytucje obowiązane mogą weryfikować i analizować dane dotyczące swoich klientów i ich beneficjentów rzeczywistych, co jest niezbędne do skutecznego zarządzania ryzykiem AML.

Z jednej strony, bazy danych to zewnętrzne źródła, na podstawie których można dokonywać weryfikacji osób i podmiotów na przykład na listach PEP czy listach sankcyjnych. Ale z drugiej strony, są to też wewnętrzne zestawienia pozwalające na tworzenie szczegółowych profili klientów, które są następnie wykorzystywane do monitorowania ich działań i wykrywania ewentualnych nieprawidłowości.

Narzędzia analityczne stosowane w procesach KYC i AML umożliwiają zaawansowaną analizę danych, wykrywanie wzorców czy identyfikowanie podejrzanych transakcji. Aby jednak narzędzia te były skuteczne, muszą być zasilane danymi ze źródeł o należytej jakości (wiarygodnych, aktualnych i maksymalnie kompletnych), a dane powinny być dokładnie sprawdzone oraz odpowiednio zharmonizowane i zintegrowane.

Rzetelność i spójność danych są kluczowe dla efektywności procesów KYC i AML. Niewłaściwe dane mogą bowiem prowadzić do błędnych wniosków, pominięcia rzeczywistych zagrożeń lub fałszywych alarmów. Nie bez znaczenia jest także właściwy sposób zorganizowania baz danych oraz łatwa nawigacja i intuicyjny sposób używania zaawansowanych systemów korzystających z baz danych.

Skuteczny sposób na wyzwania związane z użyciem Big Data w AML

Nowoczesne technologie są niezwykle użyteczne, ale też wiążą się z pewnymi ryzykami. Rozważając wdrożenie systemu AML, trzeba zadbać między innymi o kwestie takie jak zapewnienie bezpieczeństwa oraz prywatności danych, zgodność działań AML z RODO, dostęp do wiarygodnych i zweryfikowanych źródeł danych, stałą aktualizację oprogramowania od strony technicznej i prawnej, odpowiednią konfigurację algorytmów czy dostosowanie kryteriów oceny do indywidualnej sytuacji konkretnej firmy.

Aby uniknąć problemów związanych z implementacją i stosowaniem nowych technologii oraz Big Data w procesach AML, warto sięgać po sprawdzone rozwiązania takie jak:

• Listy restrykcyjne iAML – kompleksowe, na bieżąco aktualizowane i intuicyjne w użyciu narzędzie do weryfikacji osób i podmiotów w CRBR oraz na listach PEP i RCA, listach sankcyjnych, liście ostrzeżeń KNF, liście PKD podwyższonego ryzyka oraz liście krajów podwyższonego ryzyka.
• System analityczno-raportujący iAML – eksperckie narzędzie, dzięki któremu można łatwo, szybko oraz sprawnie analizować podmioty i transakcje z użyciem spersonalizowanych kryteriów oceny, identyfikować ryzykowne podmioty oraz transakcje podejrzane i ponadprogowe, a także automatycznie generować raporty AML.