कैसे लड़ सकता है 'एआई' (आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस) मौद्रिक अपराधों के खिलाफ?

  जैसे-जैसे धोखाधड़ी के तरीके और आधुनिक होते जा रहे हैं, वैसे-वैसे क्षेत्र के सभी वित्तीय संस्थानों के लिए कैश लॉन्ड्रिंग के खिलाफ लड़ाई एक बड़ी चुनौती बनती जा रही है।  इसलिए, एएमएल (एंटी-मनी लॉन्ड्रिंग) उपायों को स्थापित करना महत्वपूर्ण हो गया है।  चूंकि एएमएल ग्राहकों के तथ्यों की एक बड़ी मात्रा को संबोधित करने के लिए कहता है, वे एआई और मशीन लर्निंग की ओर रुख कर रहे हैं, ताकि उन्हें मनी लॉन्ड्रिंग गतिविधियों को समझने और रोकने में मदद मिल सके।

  एआई मानव कार्यकर्ता की तुलना में एएमएल जिम्मेदारियों को जल्दी से निभाता है और साथ ही, डिवाइस के अध्ययन के माध्यम से नए खतरों को समायोजित करने और नए कैश लॉन्ड्रिंग गतिविधियों का पता लगाने की कार्यक्षमता रखता है।  यह गारंटी देता है कि आर्थिक संस्थान विशेष नियामक वातावरण में तेजी से विनियमित करने में सक्षम हैं।

  जब किसी खरीदार के लेन-देन के रिकॉर्ड को एएमएल एप्लिकेशन में शामिल किया जाता है, तो एआई और सिस्टम मास्टरिंग फैशन उस खरीदार के बारे में भविष्यवाणियां और धारणाएं बनाने के लिए व्यवहार का विश्लेषण करते हैं।

              👉 ग्राहक धारणा:

  एआई संरचनाएं सीडीडी (कस्टमर ड्यू डिलिजेंस) और केवाईसी (नो योर कस्टमर) संरचनाओं को तेज दर से और अधिक गहराई के साथ क्षेत्र लेने और प्राप्त करने में सक्षम बनाती हैं।  एआई-आधारित पूरी तरह से सीडीडी और केवाईसी तकनीकें मौद्रिक संगठन को अनुमति देती हैं।

  बाहरी संपत्तियों की एक अतिरिक्त विविधता से कुशलतापूर्वक जागरूक हो जाते हैं और डेटा जमा करते हैं जिसमें वॉच सूचियां, स्वीकृति सूचियां शामिल होती हैं, और क्लाइंट की वास्तविक प्रोफ़ाइल बनाती हैं। बाहरी जानकारी के उपयोग के माध्यम से जल्दी और अधिक प्रभावी ढंग से क्रेता संस्थाओं के मूल्यवान मालिकों को पहचानने में मदद करते हैं।

  प्रतिकृति और त्रुटियों को दूर करने और ग्राहकों के बीच एएमएल उपायों के घनत्व को तेज करने के लिए आंतरिक संरचनाओं में ग्राहक जानकारी इकठ्ठा करने और मिलान करने में अधिक मददगार साबित हुआ है।

  क्लाइंट मौका प्रोफाइल या बाहरी संसाधनों से रिकॉर्ड से उपयुक्त आंकड़ों के साथ संदिग्ध शगल रिपोर्ट को स्वचालित रूप से जानकारी सामने लाता है।

            👉 असंरचित डेटा:

  क्लाइंट डेंजर प्रोफाइल विकसित करने से पहले अन्य महत्वपूर्ण कदम हैं।  लेन-देन की निगरानी, ​​पीईपी की जांच, प्रतिबंधों की जांच और मीडिया पर नज़र रखने के एक भाग के रूप में, एएमएल प्रक्रिया असंरचित तथ्यों की पहचान करने और उनकी जांच करने की मांग करती है।  प्रत्येक मौद्रिक संगठन को अपने पेशेवर, सामाजिक और राजनीतिक जीवन को समझने के लिए असंरचित जानकारी का उपयोग करने के लिए समय निकालना चाहिए, जिसमें कई बाहरी संपत्तियों का निरीक्षण किया जाता है जिसमें सार्वजनिक डेटा, मीडिया, सामाजिक नेटवर्क आदि बातें शामिल हैं।  ऐसी परिस्थितियों में, AI समूह को उन असंरचित डेटा को समझने में मदद करता है।  एक बार जानकारी एकत्रित और विश्लेषण करने के बाद, एआई संस्थान को जोखिम प्रबंधन में सहायता के लिए तथ्यों को प्राथमिकता देने और वर्गीकृत करने में मदद करता है।

     👉 संदिग्ध गतिविधि की रिपोर्टिंग:

  एआई समीक्षाएं उत्पन्न करने और नियमित रूप से सही डेटा भरने के माध्यम से संदिग्ध शौक की रिपोर्टिंग में सहायता कर सकता है।  प्राधिकरण को कहानियां प्रस्तुत करने के बाद, एसएआर आंतरिक रिपोर्टिंग की प्रक्रिया से गुजरता हैं।  एआई पीढ़ी एसएआर प्रणाली को साफ कर सकती है क्योंकि एल्गोरिदम सही डेटा के साथ स्वचालित समीक्षा उत्पन्न कर सकता है और नौकरशाही घर्षण को दूर करने के लिए उस आँकड़ों को एक सुलभ, मानकीकृत भाषा में परिवर्तित कर सकता है।  मानकीकृत भाषा और शब्दावली के कारण, AI किसी संगठन की AML रिपोर्टिंग के वेग और दक्षता को बढ़ाता है।

            👉 शोर को कम करना:

  एएमएल प्रणाली जटिल है और एक समय लेने वाली प्रक्रिया है इसलिए एएमएल डिवाइस के भीतर एआई को शामिल करना एक बोनस है जो गति और दक्षता को जोड़ने की अनुमति देता है।  लेकिन प्रक्रिया के अंदर प्राथमिक बाधाओं में से एक शोर या झूठी सकारात्मकता की सीमा है जो अपूर्ण या अपर्याप्त जानकारी या एएमएल चरणों की अधिक संवेदनशीलता का अंतिम परिणाम है।  ऐसे मामलों में, एएमएल पद्धति के दौरान उत्पन्न शोर की सीमा तक एक बड़ा परिवर्तनकारी प्रभाव उत्पन्न करने के माध्यम से एआई सिस्टम एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं।  एआई संगठन को संरक्षक के लेनदेन पैटर्न में बेहतर धारणा प्रदान करने में सहायता करता है और उन्हें गलत और अमान्य अलर्ट से दूर करने की अनुमति देता है जो तकनीक को प्रतिष्ठानों के लिए अत्यधिक मूल्यवान और ग्राहकों के लिए असुविधाजनक बनाता है।  शोर को कम करके, एआई और सिस्टम स्टडी गियर एएमएल कर्मचारियों को उच्च प्राथमिकता देने और अधिकतम आवश्यक मनी लॉन्ड्रिंग अलर्ट को निर्देशित करने की अनुमति देता है।  ऐसा करने से एआई आर्थिक अपराध के खिलाफ लड़ाई में अधिक सही ढंग से योगदान देता है।

             👉 एआई की सीमाएं:

  आर्थिक अपराधियों और कैश लॉन्ड्रर्स के बढ़ते जोखिम और उन नए खतरों पर तेजी से प्रतिक्रिया करने की आवश्यकता के साथ गति पकड़ने के लिए, अक्सर नए एआई और गैजेट को जानने वाले मॉडल बाजार में बिना सही शिक्षा के धराशायी हो जाते हैं।  यह एआई और मशीन लर्निंग तकनीक के आसपास एक बड़ा संदेह पैदा करता है।  इसलिए, बैंकों को इस तथ्य को याद रखना चाहिए कि एआई प्रयोग कम रिटर्न के साथ आता है।  उन्हें कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि और लागत देने के लिए मानव टीमों के समानांतर रणनीतिक, उत्पादन-तैयार एआई सूक्ष्म कार्यों को करने पर मान्यता दे देनी चाहिए।