सर्जियो सिल्वेस्ट्री द्वारा संपादित

गूगल ने मनी लॉन्ड्रिंग विरोधी गतिविधियों से निपटने के लिए अपने खुद के एआई टूल्स का इस्तेमाल करने का भी फैसला किया है। दरअसल, गूगल क्लाउड ने एक नई पहल शुरू की है। एंटी मनी लॉन्ड्रिंग एआई (एएमएल एआई)।

इस पहल ने एक बहस छेड़ दी है: मनी लॉन्ड्रिंग गतिविधियों का पता लगाने में एआई-आधारित प्रणाली किस हद तक मानवीय हस्तक्षेप की जगह ले सकती है? मेरा व्यक्तिगत रूप से मानना ​​है कि निराधार संदिग्ध लेनदेन रिपोर्टों को बढ़ने से रोकने के लिए मानवीय निगरानी आवश्यक है, जो अंततः नियंत्रण प्रणाली को चरमरा देती हैं।

Oमनी लॉन्ड्रिंग विरोधी एआई के लिए गूगल का घोषित लक्ष्य अपने ग्राहकों को परिचालन लागत कम करने में मदद करना और साथ ही उनकी मनी लॉन्ड्रिंग विरोधी प्रणाली की प्रभावशीलता में सुधार करना है।

एएमएल एआई मालिकाना मशीन लर्निंग तकनीक के साथ-साथ गूगल क्लाउड तकनीकों का भी उपयोग करता है, जैसे कि वर्टेक्स ए.आई e बड़ी क्वेरी.

गूगल क्लाउड के भविष्य के लक्ष्यों में से एक यह है कि संभावित संदिग्ध गतिविधि की जांच करने में विश्लेषक द्वारा लगने वाले समय को कम करके कर्मचारियों की उत्पादकता को बढ़ाया जाए।

गूगल का कहना है कि एएमएल एआई से जोखिम का बेहतर पता लगाने, परिचालन लागत कम करने, शासन व्यवस्था सुधारने, सुरक्षा बढ़ाने और ग्राहक अनुभव बेहतर बनाने में मदद मिलेगी। यह मशीन लर्निंग द्वारा उत्पन्न समेकित ग्राहक जोखिम स्कोर प्रदान करके हासिल किया जाएगा, जो नियमों पर आधारित लेनदेन अलर्ट का एक विकल्प होगा।

जोखिम स्कोर बैंक की जानकारी, लेनदेन के पैटर्न, ऑनलाइन व्यवहार और डेटा पर आधारित है। केवाईसीयह स्कोर उच्च जोखिम वाले मामलों और ग्राहक समूहों की पहचान करता है।

Google Cloud यह सुनिश्चित करता है कि प्रस्तावित समाधान संदर्भ डेटा में होने वाले बदलावों के अनुकूल ढल सके और परिणाम प्रदान कर सके। अधिक अद्यतन और सटीक जो कार्यक्रम की समग्र प्रभावशीलता और उसकी परिचालन दक्षता में सुधार करते हैं।

गूगल क्लाउड के सीईओ थॉमस कुरियन ने कहा, "गूगल एआई का अग्रणी है और अब वित्तीय सेवा उद्योग की सबसे बड़ी और सबसे महंगी चुनौतियों में से एक को हल करने के लिए अपने उपकरणों, प्रौद्योगिकियों और विशेषज्ञता का लाभ उठा रहा है। एएमएल एआई के साथ, हम वित्तीय संस्थानों को मनी लॉन्ड्रिंग के जोखिमों का अधिक सटीक और प्रभावी ढंग से पता लगाने में मदद करेंगे, साथ ही व्यावसायिक संचालन और शासन में सुधार करेंगे।"

जिन कंपनियों ने अब तक एएमएल एआई का उपयोग किया है उनमें एचएसबीसी, हांगकांग और शंघाई बैंकिंग कॉर्पोरेशन, ब्रैडेस्को (ब्राजील के अग्रणी बैंकों में से एक) और लूनर (एक डिजिटल बैंक) शामिल हैं।

एचएसबीसी में वित्तीय अपराध जोखिम और अनुपालन की समूह प्रमुख जेनिफर कैलवेरी ने इस बात पर जोर दिया कि “एएमएल एआई ने मनी लॉन्ड्रिंग विरोधी गतिविधियों का पता लगाने की हमारी क्षमता में सुधार किया है। गूगल मॉडल पहले से ही उद्योग भर में वित्तीय अपराध को रोकने के समाधानों को बदलने के लिए मशीन लर्निंग की अपार क्षमता का प्रदर्शन कर रहे हैं। परिष्कृत एआई-आधारित समाधान के साथ अपनी निगरानी प्रणाली को बेहतर बनाकर, हम वित्तीय अपराध का पता लगाने की सटीकता में सुधार करने और अलर्ट की संख्या को कम करने में सक्षम हुए हैं, जिसके परिणामस्वरूप अनावश्यक सुरागों की खोज में लगने वाला जांच का समय कम हो गया है। हमने लाखों खातों में अरबों लेन-देन का विश्लेषण करने के लिए आवश्यक प्रसंस्करण समय को भी कई हफ्तों से घटाकर कुछ ही दिनों तक कम कर दिया है।”

हम इस अनुभव को रुचि से देखते हैं, लेकिन इस प्रकार के सत्यापन के लिए मनुष्य के पास मौजूद पांचों इंद्रियां और अंतर्ज्ञान अभी भी अपरिहार्य हैं।