Kryptovaatimusten Tulevaisuus: AI:n Tehokkuus Tulisi Yhdistää Ihmisen Arviointiin

Kun ihmiset ajattelevat tekoälyä kryptovaluuttojen alalla, ensimmäinen asia, joka tulee mieleen, on kaupparobotit, jotka voivat tehdä sijoittajista rikkaita yön aikana. Kuitenkin jokainen, joka työskentelee läheisesti krypton parissa, ymmärtää, että AI voi tarjota enemmän apua rutiinitehtävissä, erityisesti vaatimustenmukaisuudessa. 

Lähes 70% rahoitusyrityksistä asettaa tekoälyn riskienhallinnan ja vaatimustenmukaisuuden prioriteetiksi, on selvää, että ala on matkalla innovaatioon. Mutta on ongelma: joskus AI-järjestelmät tekevät päätöksiä ilman selkeitä selityksiä, luoden niin sanotun mustan laatikon vaikutelman. Tämä voi johtaa eettisiin huoliin, saaden vaatimustenmukaisuuden vastaavat pohtimaan: Onko AI kryptovaatimustenmukaisuudessa eettinen pulma ratkaistavaksi, vai kyse siitä, kuinka käyttökelpoisia nämä työkalut todella ovat?

How can AI help in compliance?

Mielestäni on muutamia kohtia vaatimustenmukaisuudessa, joissa AI ei ole vain hyvä, vaan paras vaihtoehto. Ensimmäinen on KYC/KYB, eli Tunne Asiakkaasi/Tunnetko Yrityksesi -tarkastukset. Kun uusi asiakas rekisteröityy, hänen on suoritettava elävyyden vahvistus. Tämä tarkoittaa kameran käynnistämistä, kasvonsa ja passinsa skannaamista, ja AI tekee tässä tehtävässäkin erinomaista työtä. Se voi yhdistää kasvot henkilötodistuksiin ja havaita väärennetyt asiakirjat sekunneissa. 

Sama pätee, kun yritys haluaa liittyä, sillä heidän on toimitettava valtava määrä tarkistusdokumentteja, jotka vahvistavat toiminnan laillisuuden ja että saapuvat varat ovat peräisin ei-kielletyistä toimista. Mikään ihminen ei pysty käsittelemään tätä tietomäärää niin nopeasti ja tarkasti kuin AI.

Toinen alue on tapahtumien seuranta tai Tunne Transaktiosi (KYT). Kryptossa tämä tarkoittaa tarkastelua, mistä raha tulee ja minne se menee. Jos se on yhteydessä laittomaan, kuten terrorismin rahoitukseen, darknetiin, huumeisiin tai vielä pahempaan, vaatimustenmukaisuustiimin on tiedettävä se heti. Monet yritykset tekevät yhteistyötä ulkoisten toimittajien kanssa, jotka käyttävät AI:ta näiden yhteyksien seuraamiseen, koska on lähes mahdotonta, että ihmistiimi seuraisi jokaista yksittäistä lohkoketjutapahtumaa. AI on kuitenkin erittäin tehokas tässä ja pystyy seuraamaan epäilyttäviä kuvioita helposti ja sekunneissa, jakaen tarkat prosenttiosuudet siitä, mistä raha tulee.

Viimeisenä, mutta ei vähäisimpänä, on AI:n soveltaminen raportointiprosesseihin. Me kaikki tiedämme, että tietojen kerääminen ja järjestäminen sääntelijöille vie normaalisti paljon aikaa ja voi sisältää paljon pieniä virheitä, kun se tehdään käsin. AI-pohjaiset työkalut voivat tehdä tämän automaattisesti, tarjoten nopeita ja tarkkoja raportteja sekä selkeät tiedot. Nämä tarkastukset toimivat nopeammin ja vähemmän virheitä, mikä tekee raportointitiimien työstä paljon helpompaa. 

Bias vs. Usability

Tietenkin AI ei voi olla täydellinen, sillä se on suhteellisen uusi teknologia ja siinä on joitakin haittoja. Monet ihmiset yhdistävät tämän yleensä eettiseen dilemmaan väittäen, että AI on vinoutunut ja osaa syrjiä. Kuitenkin mielestäni he joskus syyttävät AI:ta ongelmista, jotka ovat oikeastaan vain huonon suunnittelun tai heikon käytettävyyden seurausta.

Esimerkiksi, jos AI-ohjelma hylkää jonkun passin skannauksen, se ei aina johdu siitä, että mallissa olisi ennakkoluuloja. Useimmissa tapauksissa syynä on se, että järjestelmä ei selkeästi kerro, millaista kuvaa tarvitaan, tai että käyttöliittymä tekee liian helpoksi ladata epätarkka kuva. Tämä voidaan helposti ratkaista parantamalla käyttäjäkokemusta selkeämpien ohjeiden avulla.

Toinen syy siihen, miksi AI:lla ei ole eettistä ongelmaa, on se, että AI-järjestelmät oppivat ja toimivat niiden saamien tietojen perusteella. Jos syötettävät tiedot sisältävät jo olemassa olevia ihmisten vinoumia tai puutteellista informaatiota, AI toistaa nämä mallit, ei siksi että se olisi luontaisesti vinoutunut, vaan koska se heijastaa opittua. Tämä tarkoittaa, että ongelma on usein ensimmäisessä vaiheessa, miten tiedot kerättiin tai valittiin, eikä AI:ssa itsessään.

Siitä huolimatta joissakin tapauksissa AI voi tehdä päätöksiä, joita vaatimustenmukaisuustiimi ei pysty selittämään sen monimutkaisten algoritmien ja läpinäkyvyyden puutteen vuoksi. Toisin sanoen AI-ohjelma voi tehdä päätöksen, mutta se ei aina kerro meille miksi tai miten se päätyi siihen. Tämä on turhauttavaa, mutta se ei välttämättä tarkoita eettistä rikkomusta. Tällaisista tilanteista välttämiseksi ratkaisu on seuraava.

The need of human touch

Sen sijaan, että näemme AI:n eettisenä uhkana, meidän tulisi nähdä se voimakkaana työkaluna, joka parantaa ihmisen kykyjä. Parhaat tulokset saadaan hybridijärjestelmistä, joissa AI yhdistetään ihmisen valvontaan ja harkintaan. Tämä tarkoittaa, että AI:n tulisi hoitaa dataintensiivisiä, toistuvia tehtäviä ja merkitä epäilyttävät tapaukset tarkkaan manuaaliseen tarkasteluun. Tämä yhteistyö lisää vastuullisuutta, vaikka emme täysin ymmärtäisi, mitä AI tarkalleen tekee.

Yhä useampi on tietoinen siitä, että vaatimustenmukaisuus menee pidemmälle kuin pelkkä ruutujen rastittaminen ja säädösten täyttäminen. Jokainen vaatimustenmukaisuuden vastaava tietää, että luottamuksen rakentaminen ja asiakkaan kokemuksen vilpitön ymmärtäminen ovat erittäin tärkeitä. Vaikka AI voi analysoida dataa ja tunnistaa malleja, sillä ei ole kykyä tuntea tunteita tai ymmärtää täysin asiakkaan tilanteen kontekstia.

Siksi todelliset ihmiset ovat edelleen erittäin tärkeitä tehtävissä, jotka vaativat tarkkaa huomiota ja empatiaa. Todennäköisesti tulevaisuudessa AI oppii lukemaan kaikki nyanssit, mutta toistaiseksi yhteistyö on paras strategia. 

Final words

Lopulta, vaikka haasteita kuten mustan laatikon luonne onkin, en luovuttaisi AI:sta vaatimustenmukaisuudessa. Päinvastoin, on asioita, jotka se pystyy tekemään nopeammin ja paremmin, eikä ihmiset pysty pysymään perässä. Kukaan ei pysty skannaamaan satoja tapahtumia sekunnissa tai vertailemaan tuhansia henkilötunnuksia reaaliaikaisesti. AI ei väsy, se ei menetä keskittymistä, ja se soveltaa samaa standardia kaikkiin tapauksiin, joten teknologia painaa miinuksensa yli.

Silti AI ei voi korvata ihmisen ajattelua eikä pysty käymään todellista keskustelua asiakkaan kanssa hänen tilanteensa ymmärtämiseksi. Siksi paras tila, kuten aiemmin mainitsimme, on kumppanuus: AI:tä käytetään nopeuden ja datan vuoksi, ja ihmisiä lopullisiin päätöksiin ja viestintään asiakkaan kanssa.