Virtual-IT.pl - data center cloud computing SDx AI storage network cybersecurity

Integracja AIOps w kompleksowym monitorowaniu IT: Site24x7
Integracja AIOps w kompleksowym monitorowaniu IT: Site24x7

Środowiska IT stają się coraz bardziej rozbudowane. Firmy korzystają z infrastruktury on-premise jak również z rozwiązań chmurowych, często z wielu chmur (multicloud). W takiej sytuacji kluczem dla zapewnienia niezawodnego działania systemów IT jest monitoring infrastruktury. Właściwe rozwiązanie do monit...

Czytaj więcej...

Chcielibyśmy, żeby chmura…, czyli oczekiwania wobec dostawcy
Chcielibyśmy, żeby chmura…, czyli oczekiwania wobec dostawcy

Wyniki badania PMR dla Polskiej Chmury wskazują, że ponad 2/3 firm korzysta z rozwiązań chmurowych, a około 1/3 jest w trakcie ich wdrażania. Tym samym chmura to już stały element ekosystemu i działalności przedsiębiorstw w Polsce. Rynek ten dojrzał i firmy szukają w chmurze korzyści oraz rozwiązań dopasowanych wprost ...

Czytaj więcej...

Brak wykwalifikowanej kadry i starzejące się systemy główną barierą cyfryzacji
Brak wykwalifikowanej kadry i starzejące się systemy główną barierą cyfryzacji

Według opublikowanego przez Veeam raportu Data Protection Trends Report 2022, największym wyzwaniem dla firm związanym z cyfryzacją są braki wykwalifikowanej kadry IT i starzejące się systemy. Aż 1/3 przedsiębiorstw w razie awarii i braku dostępu do zasobów planuje przywracać działanie serwerów w trybie r...

Czytaj więcej...

FRITZ!Box 6850 5G - router gotowy na sieć piątej generacji
FRITZ!Box 6850 5G - router gotowy na sieć piątej generacji

Przed kilkoma tygodniami w skromnych progach naszej Virtual-nej redakcji pojawiła się przesyłka zawierająca router FRITZ!Box 6850 5G od firmy AVM. Router wprowadzony na rynek latem ubiegłego roku, za pomocą wbudowanego modemu obsługuje zakresy 5G w paśmie poniżej 6 GHz, a także LTE Advanced Pro we wszystkich obecnie wy...

Czytaj więcej...

Historia oszukiwania ludzi przez sztuczną inteligencję
Historia oszukiwania ludzi przez sztuczną inteligencję

Wraz z rozwojem nowoczesnych technologii rozwijają się również złośliwe schematy. Od niedawna do długiej listy oszustw dołączyła sztuczna inteligencja (Artificial Intelligence, AI). Wykorzystanie technologii sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego (Machine Learning, ML) przenosi phishing i inne oszustwa cyb...

Czytaj więcej...

Broadcom upraszcza ofertę i model licencjonowania VMware
Broadcom upraszcza ofertę i model licencjonowania VMware

W ciągu ostatnich dwóch lat firma VMware podejmowała wysiłki mające na celu uproszczenie swojego portfolio rozwiązań i przejście z modelu licencji wieczystych na model subskrypcji, który branża przyjęła już jako standard korzystania z chmury. Firma zaznaczyła, że takie zmiany przyniosą klientom większe ko...

Czytaj więcej...

Aktualności

Banki wykorzystują sztuczną inteligencję do przeciwdziałania praniu pieniędzy

AIJak wynika z najnowszego badania SAS, ponad połowa instytucji finansowych wykorzystuje sztuczną inteligencję w projektach z zakresu przeciwdziałania praniu pieniędzy lub planuje to zrobić w niedalekiej przyszłości.

1/3 organizacji z sektora finansów potwierdziło, że pandemia COVID-19 miała wpływ na przyspieszenie wdrożenia sztucznej inteligencji (AI, Airtificial Intelligence) i uczenia maszynowego (ML) na potrzeby przeciwdziałania praniu pieniędzy (AML). Jednocześnie 39 proc. specjalistów ds. zgodności przyznaje, że projekty z tego zakresu, mimo zakłóceń spowodowanych pandemią, nie uległy spowolnieniu.
 
Raport „Acceleration Through Adversity: The State of AI and Machine Learning Adoption in Anti-Money Laundering Compliance” prezentuje wyniki badania przeprowadzonego wśród 850 członków Association of Certified Anti-Money Laundering Specialists (ACAMS), największej międzynarodowej organizacji zajmującej się rozwojem kompetencji specjalistów z zakresu wykrywania i zapobiegania przestępstwom finansowym. ACAMS przeprowadziło wśród nich ankietę na temat wykorzystania technologii w ich organizacjach do wykrywania przypadków prania pieniędzy. Szacuje się, że proceder ten stanowi 2-5 proc. globalnego produktu krajowego brutto, czyli od 800 miliardów do 2 bilionów USD rocznie. Wnioski z badania i poszczególne wartości procentowe zaprezentowano na portalu.

Rola sztucznej inteligencji w zwalczaniu prania pieniędzy staje się kluczowa. Ponad połowa respondentów (57 proc.) już wdrożyła AI/ML w procesy AML, pilotuje rozwiązania z tego zakresu lub planuje wdrożyć je w najbliższych 12-18 miesiącach.

"Podmioty regulacyjne na całym świecie coraz częściej oceniają działania instytucji finansowych w obszarze compliance na podstawie wiarygodności informacji przekazywanych organom ścigania. Nie dziwi zatem fakt, że 66 proc. respondentów uważa, że organizacje sprawujące nadzór oczekują od nich wykorzystania sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego" - mówi Kieran Beer, Chief Analyst and Director of Editorial Content w ACAMS. "Wiele podmiotów z branży finansowej coraz sprawniej wdraża zaawansowane technologie analityczne, które pomagają im w identyfikowaniu przestępców".

Prym we wdrażaniu nowych technologii wiodą nie tylko największe instytucje finansowe. Już 28 proc. dużych firm z tego sektora, które posiadają kapitał większy niż 1 miliard USD, określa siebie jako innowatorów, którzy szybko wdrażają technologię AI. Jednak, aż 16 proc. mniejszych firm (wycenianych poniżej 1 mld USD) również postrzega siebie w ten sposób. Mając na uwadze, że wszystkie organizacje finansowe muszą spełniać te same wymogi regulacyjne, konieczna jest powszechna implementacja technologii, niezależnie od wielkości przedsiębiorstwa.

Sprostanie wyzwaniom związanym z COVID-19 oraz zapewnienie skutecznych metod przeciwdziałania procederom prania pieniędzy nie jest możliwe bez wykorzystania zaawansowanych narzędzi analitycznych.

Zdaniem uczestników badania przeprowadzonego przez SAS, KPMG i ACAMS, przyczyniają się do tego również:
• możliwość poprawy jakości badania poszczególnych przypadków i spełnienia wymogów regulacyjnych (40 proc. odpowiedzi);
• możliwość ograniczenia liczby fałszywych zgłoszeń i związanych z nimi kosztów (38 proc. odpowiedzi).

"Radykalna zmiana zachowań konsumentów wywołana przez pandemię sprawiła, że wiele organizacji z sektora finansowego dostrzegło wady statycznych, opartych na regułach strategii, które nie gwarantują precyzji i nie zapewniają elastyczności porównywalnej do behawioralnych systemów decyzyjnych. Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe są z natury dynamiczne, inteligentnie dostosowują się do zmian rynkowych i pojawiających się zagrożeń. Ponadto technologie te mogą zostać szybko zintegrowane z działającymi programami compliance. Organizacje, które jako pierwsze wdrożyły rozwiązania AI i ML, dostrzegają znaczący wzrost wydajności, a jednocześnie łatwiej im spełnić rosnące wymogi regulacyjne" - mówi David Stewart, Director of Financial Crimes and Compliance w SAS.

Pełna wersja raportu SAS, KPMG i ACAMS: „Acceleration through adversity: The state of AI and machine learning adoption in AML compliance” znajdziesz pod tym adresem.

Źródło: SAS Institute

Logowanie i rejestracja