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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 a lavagem de dinheiro nas empresas para entender os desafios da adoção de IA e Machine Learning na luta contra esse tipo de crime.

O resultado do estudo mostra que durante a pandemia um terço das instituições financeiras aderiram a essas tecnologias principalmente para melhorar as investigações e as respostas às autoridades regulatórias (40%) e também para reduzir os falsos positivos e os custos operacionais (38%). Mais da metade dos entrevistados (57%) já implantaram Inteligência Artificial e Machine Learning em seus processos ou planejam implementá-las nos próximos 12-18 meses. Entre os que aderem, também foi possível observar que muitos o fazem assim que essas tecnologias atingem um grande número de pessoas e indústrias (29%), enquanto outros se declaram como usuários tardios (22%).

A pesquisa ainda revela que não são apenas as maiores instituições financeiras que rapidamente inovam seus processos (28%) e sim que mesmo as menores, aquelas avaliadas abaixo de US$ 1 bilhão, também se consideram líderes do setor na adoção de IA (16%).

Segundo David Stewart, Diretor de Crimes Financeiros e Compliance da SAS, com a pandemia muitas instituições financeiras perceberam que os sistemas de decisão comportamental são estratégias mais precisas e adaptativas do que monitoramentos estáticos e baseados em regras. “As tecnologias de Inteligência Artificial e Machine Learning são dinâmicas por natureza, capazes de se adaptar inteligentemente às mudanças do mercado, aos riscos emergentes e podem ser integradas aos programas de conformidade existentes rapidamente, com o mínimo de interrupção”, completa Stewart.

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