De finansiella institutionernas enheter som arbetar med regelefterlevnad har ofta en försiktig inställning till användningen av artificiell intelligens och automatisering. Den främsta anledningen har varit osäkerhet om tekniken: Godkänner tillsynsmyndigheter maskinbaserat beslutsfattande och är maskininlärningslogik rättvis när det gäller att identifiera misstänkta aktiviteter?
Det finns dock ett tydligt behov av att använda teknik för regelefterlevnad när det kommer till ekonomisk brottslighet. Vi har under flera år sett en ökning av ekonomisk brottslighet, där intäkterna har tagit sig in i det finansiella systemet, ofta från internationella källor. Under 2019 uppskattade Ekobrottsmyndigheten att summan som tvättas i det svenska finansiella systemet varje år uppgår till cirka 130 miljarder kronor. Som ett resultat av detta har bankerna de senaste åren utökat antalet experter inom regelefterlevnad och de har även startat tekniska transformationsprojekt.
Funktioner för regelefterlevnad kring ekonomisk brottslighet ansvarar till exempel för ”know your customer”-processer (KYC) samt övervakning av kontotransaktioner och kundbeteenden som kan vara tecken på penningtvätt, finansiering av terrorism eller mutor. På grund av de finansiella institutionernas nuvarande system och processer innebär dessa uppgifter tidskrävande manuella och ofta återkommande åtgärder som tar upp en betydande del av personalens arbetstid.
Regulatorisk teknik, regtech, skulle kunna användas för att göra hanteringen av dessa rutinuppgifter mer effektiv. Maskininlärning och algoritmer kan ansvara för uppgifter såsom datainsamling och bearbetning, såväl som andra uppgifter tidigt i processen. Detta skulle frigöra analytikers tid för utredningar samt mer kvalificerade uppgifter som kräver datadriven bedömning och beslutsfattande.
På EU-nivå har det också skett den senaste tidens utveckling som uppmuntrar införandet av AI-baserad regtech. EU-kommissionen har betonat fördelarna med att använda AI-baserade plattformar för att hantera ekonomiska brott i regionen, och i april 2021 publicerade kommissionen sitt förslag till en ny AI-förordning, vilket var det första steget i att skapa världens första rättsliga ram för artificiell intelligens. I framtiden kommer lösningar med artificiell intelligens att klassas som lösningar med minimal, begränsad, hög eller oacceptabel risk. Dessa typer av riktlinjer baserade på reglering kommer att stödja ökad AI-användning även i regelefterlevnadsfunktioner.
Ett fåtal nordiska banker, främst i Danmark och Sverige, har redan börjat använda AI-drivna lösningar för att bekämpa ekonomisk brottslighet, medan de andra ännu inte har utforskat avancerad teknik på detta område. I och med att brotten i regionen blir alltmer komplexa, är det inte säkert att det hjälper med att enbart lägga till fler människor att arbeta med regelefterlevnadsfunktionen för att förhindra dem. Ett starkt försvar kräver en kombination av människor, processer och plattformar. Att bearbeta enorma mängder data för att upptäcka sofistikerade kriminella nätverk och följa pengaspår från brottslig verksamhet kommer att kräva att de finansiella institutionerna tar hjälp av AI-lösningar.
I Sverige har banker i allmänhet ett starkt förtroende från sina kunder och mycket har hänt på området de senaste fem åren för att ytterligare stärka det. Men för att den svenska finanssektorn ska behålla det förtroendet måste de vara med på tåget och dra nytta av alla fördelar som modern teknik har. Sverige har inte råd att ignorera de möjligheter som regtech erbjuder.
Sujata Dasgupta
Global chef för Financial Crime Compliance Advisory, Tata Consultancy Services
