Van rule-based naar risk-based: hoe AI en Governance zorgen voor een slimmere bestrijding van financiële criminaliteit
In de strijd tegen financieel-economische criminaliteit is de traditionele regelgebaseerde aanpak van KYC-processen zowel arbeidsintensief als inefficiënt gebleken, zowel in het gebruik van menselijk kapitaal als ondersteunende IT-systemen. De sector beweegt zich richting een meer risicogebaseerde benadering, die een slimmere inzet van menselijke en technologische middelen mogelijk maakt.
Het gebruik van intelligente, datagedreven innovaties zal deze overgang verder ondersteunen. Door structureel in te zetten op deze innovaties kan de sector efficiënter worden in het detecteren en uiteindelijk bestrijden van financiële criminaliteit.
Valcon gelooft dat een centrale rol voor AI Governance een van de succesfactoren is die deze innovaties mogelijk maakt. In dit artikel legt het consulting-, technologie- en databedrijf uit waarom.
AI als katalysator voor risicogebaseerd werken
Kunstmatige Intelligentie (AI) biedt tal van mogelijkheden om de effectiviteit en efficiëntie van risicogebaseerd werken binnen én buiten KYC te verbeteren. De regelgebaseerde aanpak gaat uit van de aanname dat de klantpopulatie homogeen is, met vaste regels om risico’s toe te wijzen. Deze vaste regels blijken echter beperkt effectief, wat leidt tot te veel false positives of juist te weinig true positives.
Door gebruik te maken van geavanceerde analyses en machine learning kan AI enorme hoeveelheden data en variabelen analyseren. Hierdoor kan AI complexe, verborgen patronen ontdekken en afwijkingen detecteren – iets wat waardevol is binnen een risicogebaseerde aanpak van Customer Due Diligence (CDD), Transactie Monitoring (TM) en het optimaliseren van de Systematische Integriteitsrisicoanalyse (SIRA) van banken.
Binnen CDD kan AI zorgen voor een nauwkeurigere segmentatie van de klantpopulatie. In de toekomst biedt dit zelfs mogelijkheden voor dynamische monitoring en bijstelling van klantprofielen, waardoor de afhankelijkheid van periodieke handmatige beoordelingen afneemt.
Bovendien maakt AI’s vermogen om patronen en afwijkingen te herkennen het zeer geschikt voor TM. Het kan het aantal true positives verhogen door criminele activiteiten te identificeren die statische regels over het hoofd zien en het aantal false positives verlagen door een hogere nauwkeurigheid.
Toch zal het ongecontroleerd inzetten van AI leiden tot vooroordelen, onverklaarbare resultaten en potentiële reputatieschade.
Navigeren door het regelgevend landschap
Gezien de potentiële voordelen van AI is het logisch dat organisaties deze mogelijkheden willen benutten. Toch moet de financiële sector rekening houden met de bijbehorende regelgevende uitdagingen. Sinds de financiële crisis geldt binnen compliance een nultolerantiebenadering, wat heeft geleid tot risicomijdend advies en interpretaties van regelgeving – en dus tot regelgebaseerd werken om fouten te voorkomen.
De regelgeving ontwikkelt zich echter om de complexiteit van AI het hoofd te bieden. Zo categoriseert AI Act van de Europese Unie AI-toepassingen op basis van risiconiveau en stelt deze strenge eisen aan hoogrisicosystemen, waaronder die in de financiële sector. Om aan deze regelgeving te voldoen, zijn de volgende aspecten essentieel:
- Audittrails & monitoring: Het bijhouden van gedetailleerde documentatie over AI-systeemontwerp, databronnen en besluitvormingsprocessen.
- Risicobeoordelingen: Het identificeren en mitigeren van potentiële risico’s die samenhangen met AI-toepassingen.
- Menselijk toezicht: Waarborgen dat menselijke oordeelsvorming integraal blijft in besluitvormingsprocessen, vooral in risicovolle situaties.
AI biedt enorme efficiëntievoordelen voor datagedreven organisaties zoals banken. Sterke AI Governance binnen de organisatie helpt om AI effectief in te zetten voor KYC-processen en vergemakkelijkt de integratie van AI binnen het zogeheten three lines of defence-model van financiële instellingen.
Het belang van AI Governance binnen FEC-preventie
In domeinen zoals CDD en TM, waar beslissingen directe gevolgen hebben voor klanten en gevoelige data worden verwerkt, is toezicht cruciaal. Risico’s rondom dataprivacy, bevooroordeelde uitkomsten en gebrek aan transparantie vereisen specifieke beheersmaatregelen.
Duidelijke governance rond het gebruik van AI helpt hier aanzienlijk bij – en versterkt bovendien het vertrouwen en de acceptatie van AI, zowel binnen de organisatie als bij de klant.
Neem bijvoorbeeld TM: de modellen die afwijkend gedrag signaleren, moeten controleerbaar en uitlegbaar zijn. Wanneer een klant wordt gemarkeerd wegens verdachte activiteit, moeten financiële instellingen kunnen uitleggen waarom – om discriminatie, vooringenomen beslissingen en onnodige obstakels voor klanten te voorkomen.
Hiervoor is bewijs nodig, wat het belang onderstreept van goede governance. Die zorgt ervoor dat AI op de juiste, betrouwbare en effectieve manier wordt toegepast. Een gebrek aan governance introduceert nieuwe risico’s die adoptie kunnen belemmeren, vertrouwen kunnen schaden en de blootstelling aan regelgeving kunnen vergroten.
AI Governance biedt het raamwerk en de structuur om deze risico’s te beheren. Het waarborgt dat AI-systemen eerlijk, betrouwbaar en ethisch worden beheerd. Dit omvat het opstellen van beleid en richtlijnen voor verantwoordelijkheid, modeltraceerbaarheid, monitoring en auditing. Ook worden criteria voor datagebruik vastgelegd, modelprestaties in de tijd gevolgd en menselijk toezicht ingebouwd.
Zonder deze basis verloopt de overgang van pilot naar productie traag en onzeker. Compliance- en risicoteams blokkeren vaak implementatie vanwege zorgen over uitlegbaarheid, verantwoordelijkheid en naleving.
AI Governance biedt het kader om deze zorgen vooraf aan te pakken, zodat organisaties AI op schaal kunnen toepassen met vertrouwen. Het creëert de juiste balans tussen innovatie en verantwoordelijkheid, waardoor AI een enabler wordt in plaats van een risico.
Meer weten over de rol van Valcon bij de verantwoorde implementatie van AI in de transitie van Rule-Based naar Risk-Based werken? Klik hier voor meer informatie.
