Posted by A Associação de Especialistas Certificados contra a Lavagem de Dinheiro (ACAMS), em parceria com a KPMG e com o SAS entrevistou mais de 850 profissionais responsáveis por combater lavagem de dinheiro nas empresas para entender os desafios da adoção de Inteligência Artificial e Machine Learning na luta contra esse tipo de crime e detectar até que ponto a pandemia de Covid-19 impactou a governança das empresas.
O resultado do estudo mostra que o investimento na aplicação de Inteligência Artificial e Machine Learning por parte das instituições financeiras foi impulsionado durante o período, com um terço delas aderindo a essas tecnologias, principalmente para melhorar a qualidade das investigações e resposta às autoridades regulatórias (40%) e também para reduzir falsos positivos e custos operacionais (38%). Na pesquisa, 60% dos respondentes já adotaram ou planejam adotar IA nos próximos 12 a 18 meses.
As principais conclusões incluem:
- 57% dos entrevistados já implantaram Inteligência Artificial ou Machine Learning em seus processos de aderência contra lavagem de dinheiro, possuem projetos-piloto de Inteligência Artificial ou planejam implementá-las nos próximos 12-18 meses.
- 49% dos entrevistados se identificaram como os principais usuários de IA, líderes de IA ou inovadores, ou “seguidores rápidos”. Outros 29% adotam a tecnologia assim que ela atinge um grande número de pessoas e as indústrias, enquanto apenas 22% dos entrevistados se declararam usuários tardios;
- 66% dos que responderam consideram os reguladores dos processos de lavagem de dinheiro como apoiadores das tecnologias IAI/ML.
Não são apenas as maiores instituições financeiras que lideram a carga sobre a adoção de tecnologia: 28% das grandes instituições financeiras, aquelas com ativos superiores a US$ 1 bilhão, consideram-se inovadoras e adotaram rapidamente inteligência artificial. Mas 16% das instituições financeiras menores (aquelas avaliadas abaixo de US$ 1 bilhão) também se consideram como líderes do setor na adoção da tecnologia IA.
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