Wykorzystanie sztucznej inteligencji w walce z praniem pieniędzy w bankach – technologia AI w AML

Upowszechnienie sztucznej inteligencji znacząco wpływa na wewnętrzne procesy bankowe, zwłaszcza w obszarze przeciwdziałania praniu pieniędzy (AML). Dzięki technologiom AI w AML, banki są w stanie natychmiast reagować na zagrożenia, które w tradycyjnych metodach detekcji mogłyby zostać przeoczone. Banki wykorzystują AI do bardziej efektywnej identyfikacji podejrzanych transakcji, co pozwala na lepszą ochronę ich klientów i zasobów.

W kontekście AML, główne zastosowanie AI to analiza ogromnych ilości danych w celu wykrywania anomalii i podejrzanych wzorców transakcyjnych. Automatyczne systemy oparte na sztucznej inteligencji nieustannie uczą się i dostosowują do nowych metod stosowanych przez osoby zajmujące się praniem pieniędzy, co pozwala na utrzymanie wysokiego poziomu bezpieczeństwa.

Rozwiązania AI w bankach przyczyniają się do poprawy zgodności z regulacjami AML oraz zwiększają efektywność działań operacyjnych. Przykłady zebranych przypadków pokazują, że AI skutecznie wspiera specjalistów ds. zabezpieczeń w identyfikacji zagrożeń i podejmowaniu natychmiastowych działań zapobiegawczych.

Celem tego artykułu jest przedstawienie, jak technologia AI wspiera procesy AML, jakie mechanizmy działania są stosowane oraz jakie korzyści przynosi automatyzacja analizy danych. Omówimy również współpracę człowieka z maszyną w identyfikacji podejrzanych transakcji, regulacje prawne dotyczące zastosowania AI w finansach oraz wyzwania związane z przestrzeganiem tych regulacji. Na koniec przyjrzymy się przyszłości technologii AI w walce z praniem pieniędzy oraz innowacjom, które mogą transformować sektor finansowy.

Podstawy AML i wpływ AI

W świecie finansów sztuczna inteligencja (AI) odgrywa coraz większą rolę w przeciwdziałaniu praniu pieniędzy (AML). Wykorzystanie zaawansowanych technologii do identyfikacji i eliminacji nielegalnych działań finansowych staje się kluczowym elementem strategii banków na całym świecie.

Znaczenie technologii AI w bankowości jest ogromne. Dzięki możliwości analizowania ogromnych zbiorów danych w czasie rzeczywistym, AI pozwala na:

• Skuteczniejsze wykrywanie podejrzanych transakcji.
• Redukcję liczby fałszywych alarmów.
• Automatyzację procesów monitorowania.

Rola sztucznej inteligencji w obszarze AML

Technologia AI w obszarze AML odgrywa kluczową rolę w nowoczesnym systemie bankowym. Jak AI wspiera procesy AML? Przede wszystkim, sztuczna inteligencja umożliwia automatyzację i usprawnienie procesów wykrywania oraz zapobiegania praniu pieniędzy.

Jak AI wspiera procesy AML?

Sztuczna inteligencja zastosowana w systemach AML (Anti-Money Laundering) pozwala na:

• Zwiększenie skuteczności wykrywania podejrzanych transakcji: Algorytmy AI potrafią analizować ogromne ilości danych w czasie rzeczywistym, co znacząco zwiększa efektywność systemów AML.
• Redukcję liczby fałszywych alarmów: Dzięki zaawansowanym algorytmom uczenia maszynowego, systemy AI mogą lepiej odróżniać prawdziwe zagrożenia od fałszywych alarmów, co pozwala na lepsze wykorzystanie zasobów ludzkich.

Systemy oparte na AI mogą przewidzieć i zablokować podejrzane operacje, zanim staną się one częścią większego schematu prania pieniędzy.

Mechanizmy działania technologii AI w analizie ryzyka prania pieniędzy

Sztuczna inteligencja wykorzystuje różnorodne mechanizmy do analizy ryzyka:

• Uczenie maszynowe: Algorytmy uczą się na podstawie historycznych danych, co pozwala im na identyfikowanie wzorców zachowań charakterystycznych dla prania pieniędzy.
• Analiza predykcyjna: Systemy AI mogą przewidywać przyszłe zagrożenia na podstawie analizy obecnych trendów i wzorców.
• NLP (Natural Language Processing): Technologia przetwarzania języka naturalnego umożliwia analizę nieustrukturyzowanych danych tekstowych, takich jak e-maile czy raporty, co jest szczególnie przydatne w identyfikacji potencjalnych oszustw finansowych.

Automatyzacja monitorowania transakcji

Automatyzacja monitorowania transakcji jest jednym z najważniejszych aspektów wykorzystania AI w obszarze AML:

• Ciągłe monitorowanie: Systemy oparte na AI są zdolne do ciągłego monitorowania transakcji 24/7, co minimalizuje ryzyko przeoczenia podejrzanych działań.
• Szybka reakcja: Wykorzystanie technologii AI pozwala na natychmiastową reakcję na wykryte anomalie, co jest kluczowe w przeciwdziałaniu praniu pieniędzy.
• Personalizacja algorytmów: Algorytmy mogą być dostosowywane do specyficznych potrzeb i ryzyk związanych z danym bankiem lub instytucją finansową.

Technologia AI w obszarze AML stanowi fundament nowoczesnych systemów zapobiegania praniu pieniędzy. Dzięki zaawansowanym mechanizmom analizy ryzyka oraz automatyzacji monitorowania transakcji, banki są lepiej przygotowane do wykrywania i przeciwdziałania nielegalnym działaniom finansowym.

Z biegiem czasu, regulacje związane z AML stają się bardziej zaawansowane i wymagające. Nowe przepisy wymagają od instytucji finansowych korzystania z najnowszych technologii do monitorowania i raportowania transakcji. W dużej mierze są to technologie oparte na AI.

Implementacja zaawansowanych systemów AI wymaga, aby instytucje finansowe były na bieżąco z aktualnymi przepisami i standardami. Zgodność z ustawodawstwem nie tylko minimalizuje ryzyko kar finansowych, ale także zwiększa zaufanie klientów oraz regulatorów do działalności instytucji.

Automatyzacja analizy danych w procesach AML

Zastosowanie AI do przetwarzania dużych zbiorów danych w kontekście AML

W dzisiejszym dynamicznie rozwijającym się świecie finansów, banki codziennie przetwarzają ogromne ilości danych. Sztuczna inteligencja (AI) odgrywa kluczową rolę w analizie tych danych, szczególnie w kontekście przeciwdziałania praniu pieniędzy (AML). Tradycyjne metody analizy nie są wystarczająco efektywne w obliczu rosnącej skali i złożoności transakcji finansowych.

Główne zalety zastosowania AI w przetwarzaniu danych obejmują:

• Skalowalność: AI może analizować miliony transakcji w czasie rzeczywistym, identyfikując wzorce wskazujące na potencjalne ryzyko.
• Prędkość: Algorytmy AI są zdolne do szybkiego przetwarzania i analizowania dużych zbiorów danych, co pozwala na natychmiastową reakcję na podejrzane działania.
• Precyzja: Dzięki zaawansowanym technikom maszynowego uczenia się, AI może dokładniej klasyfikować transakcje i wykrywać anomalie.

Redukcja liczby fałszywych alertów generowanych przez systemy AML dzięki zastosowaniu technologii AI

Jednym z głównych wyzwań związanych z tradycyjnymi systemami AML jest wysoka liczba fałszywych alertów. Systemy te często generują ostrzeżenia nawet przy niewielkich odchyleniach od normy, co prowadzi do znacznego obciążenia pracowników banków oraz marnotrawienia zasobów.

Zastosowanie AI w AML pozwala na:

• Lepszą klasyfikację transakcji: Algorytmy uczące się na podstawie historycznych danych mogą lepiej rozróżniać między rzeczywiście podejrzanymi a normalnymi działaniami.
• Zmniejszenie liczby fałszywych alarmów: Dzięki precyzyjnej analizie wzorców zachowań klientów, AI jest w stanie znacząco ograniczyć liczbę nieuzasadnionych alertów.
• Zwiększenie efektywności operacyjnej: Automatyzacja procesów analitycznych pozwala pracownikom skupić się na bardziej skomplikowanych przypadkach, wymagających ludzkiej oceny.

Przykładowo, algorytmy AI mogą monitorować regularne schematy płatności klientów oraz wykrywać nietypowe działania poprzez porównanie z danymi historycznymi. W ten sposób, zamiast generować ostrzeżenie za każdym razem, gdy pojawia się odstępstwo od normy, system może bardziej precyzyjnie określić, które działania rzeczywiście wymagają dalszej analizy.

Regulacje prawne dotyczące zastosowania AI w finansach

Przegląd regulacji dotyczących zastosowania AI w finansach

W ostatnich latach technologia sztucznej inteligencji (AI) zyskała na znaczeniu w sektorze finansowym. W związku z tym pojawiły się nowe regulacje mające na celu zapewnienie odpowiedniego wykorzystania technologii AI oraz ochrony interesów klientów. Unijny AI Act jest kluczowym rozporządzeniem, które reguluje zastosowanie AI w różnych sektorach, w tym w finansach.

Rozporządzenie to wprowadza:

• Kategoryzację systemów AI, która obejmuje podział na systemy niskiego, średniego i wysokiego ryzyka.
• Wymogi dotyczące przejrzystości działania algorytmów oraz ich wpływu na decyzje podejmowane przez instytucje finansowe.
• Obowiązek monitorowania i raportowania działań systemów AI, aby zapobiec nieetycznym praktykom oraz zapewnić zgodność z przepisami prawa.

Wpływ Unijnego AI Act na instytucje finansowe i ich obowiązki

Implementacja Unijnego AI Act ma istotny wpływ na funkcjonowanie instytucji finansowych. Nowe przepisy nakładają na te instytucje szereg obowiązków, które mają na celu zwiększenie bezpieczeństwa i przejrzystości procesów opartych na technologii AI. Kluczowe wymogi prawne obejmują:

1. Ocena ryzyka – Instytucje finansowe muszą przeprowadzać regularną ocenę ryzyka związanego z wykorzystaniem systemów AI. Ma to na celu identyfikację potencjalnych zagrożeń i wdrożenie środków zaradczych.
2. Audyt i certyfikacja – Systemy AI wykorzystywane przez instytucje finansowe muszą przejść audyt oraz uzyskać certyfikację zgodności z wymaganiami rozporządzenia. Zapewnia to, że algorytmy działają zgodnie z obowiązującymi normami prawnymi.
3. Raportowanie incydentów – Instytucje są zobowiązane do raportowania wszelkich incydentów związanych z działaniem systemów AI, które mogą mieć wpływ na klientów lub stabilność finansową.
4. Edukacja i szkolenia – Pracownicy instytucji finansowych muszą być odpowiednio przeszkoleni w zakresie obsługi i monitorowania systemów AI oraz świadomi regulacji prawnych dotyczących ich stosowania.
5. Ochrona danych osobowych – Zastosowanie technologii AI wiąże się z przetwarzaniem dużej ilości danych osobowych. Instytucje muszą zapewnić zgodność swoich działań z przepisami dotyczącymi ochrony danych osobowych, takimi jak RODO (GDPR).

Regulacje te mają na celu zwiększenie transparentności działania systemów sztucznej inteligencji oraz minimalizację ryzyka związanego z ich stosowaniem w sektorze finansowym. Przestrzeganie wymogów prawnych jest kluczowe dla utrzymania zaufania klientów oraz stabilności całego sektora bankowego.

Zgodność regulacyjna i wyzwania związane z przestrzeganiem regulacji w obszarze wysokiego ryzyka

Zgodność regulacyjna w sektorze finansowym stanowi kluczowy element działalności banków, zwłaszcza w kontekście przeciwdziałania praniu pieniędzy (AML). Implementacja systemów AI, szczególnie tych uznawanych za wysokiego ryzyka, wymaga przestrzegania rygorystycznych norm prawnych.

Wyzwania związane z przestrzeganiem regulacji

Wykorzystanie technologii AI niesie ze sobą różne wyzwania związane z zgodnością regulacyjną:

• Interpretacja przepisów: Regulacje dotyczące stosowania AI często są skomplikowane i wymagają precyzyjnej interpretacji, co może prowadzić do trudności w ich wdrażaniu.
• Aktualizacja systemów: Systemy AI muszą być ciągle aktualizowane, aby spełniały bieżące wymagania prawne. Proces ten jest kosztowny i czasochłonny.
• Transparentność algorytmów: Aby systemy AI mogły być zgodne z regulacjami, ich algorytmy muszą być transparentne i zrozumiałe dla osób sprawujących nadzór. Brak transparentności może prowadzić do problemów z audytami i kontrolami.

Szczególne przypadki systemów wysokiego ryzyka

Systemy uznawane za wysokiego ryzyka w kontekście AML obejmują technologie o dużym potencjale wpływu na decyzje finansowe:

• Algorytmy decyzyjne: Systemy te podejmują decyzje o znaczeniu finansowym, np. identyfikacja podejrzanych transakcji, co wymaga ścisłego nadzoru.
• Złożone modele predykcyjne: Modele wykorzystujące uczenie maszynowe do przewidywania wzorców prania pieniędzy mogą być podatne na błędy oraz fałszywe alarmy, co stawia wyzwanie przed bankami w zakresie ich kalibracji i monitorowania.
• Systemy samouczące się: Te systemy adaptują swoje działanie na podstawie nowych danych. Wymaga to stałego monitorowania ich efektywności oraz zgodności z obowiązującymi regulacjami.

Technologie AI oferują ogromny potencjał w walce z praniem pieniędzy, jednak ich implementacja musi być starannie zarządzana, aby zapewnić pełną zgodność z przepisami prawa.

Konsekwencje prawne stosowania technologii AI w przeciwdziałaniu praniu pieniędzy

Potencjalne zagrożenia związane z wykorzystaniem technologii AI w procesach AML

Przy wdrażaniu technologii AI w procesach przeciwdziałania praniu pieniędzy (AML), instytucje finansowe muszą być świadome potencjalnych zagrożeń. Manipulacja AI stanowi jedno z głównych ryzyk. Algorytmy mogą być celowo manipulowane przez osoby trzecie, aby obejść mechanizmy wykrywania podejrzanych transakcji. Przykładem może być modyfikacja danych wejściowych do algorytmu w taki sposób, aby wyniki analizy były błędne lub niekompletne.

Innym zagrożeniem jest błąd algorytmiczny, który może prowadzić do fałszywych alarmów lub pominięcia istotnych sygnałów ostrzegawczych. Błędy w kodowaniu, niewłaściwe dane treningowe czy błędne założenia modelu mogą wpłynąć na skuteczność systemu AML.

Odpowiedzialność instytucji finansowych za decyzje podejmowane przez algorytmy

Instytucje finansowe korzystające z technologii AI muszą brać pod uwagę odpowiedzialność prawną za decyzje podejmowane przez algorytmy. Pomimo automatyzacji procesów, to banki i inne instytucje pozostają odpowiedzialne za ewentualne błędy i ich konsekwencje.

• Odpowiedzialność za wyniki: Instytucje muszą zapewnić, że wyniki generowane przez systemy AI są zgodne z obowiązującymi regulacjami prawnymi oraz standardami branżowymi.
• Audyt i nadzór: Wymagane jest regularne audytowanie i monitorowanie działania algorytmów, aby zapobiegać błędom oraz manipulacjom.
• Szkolenie personelu: Kluczowe jest również szkolenie pracowników w zakresie obsługi systemów AI oraz interpretacji ich wyników, co przyczynia się do lepszego zarządzania ryzykiem.

Banki muszą także być przygotowane na przypadki, gdzie decyzje podejmowane przez algorytmy mogą być kwestionowane prawnie. W takich sytuacjach, konieczne staje się posiadanie jasnej dokumentacji i transparentnych procedur wyjaśniających działanie algorytmów oraz podstawy podejmowanych decyzji.

AI w identyfikacji i ocenie ryzyka AML

Wykorzystanie sztucznej inteligencji (AI) do identyfikacji i oceny ryzyka w bankach umożliwia precyzyjne wykrywanie działań związanych z praniem pieniędzy. AI analitycznie przetwarza dane i przewiduje ryzyka, poprawiając nadzór nad transakcjami.

Analiza ryzyka klienta i automatyzacja procesów KYC

Machine learning wspomaga analizę ryzyka klienta, wykorzystując dane zebrane podczas procesów Know Your Customer (KYC). AI przetwarza historyczne dane transakcyjne oraz informacje dotyczące działalności klienta.

Dzięki analizie danych, systemy potrafią określić wzorce zachowań wskazujące na potencjalne zagrożenie. Algorytmy AI uwzględniają czynniki takie jak częstotliwość transakcji, ich wysokość, oraz geografię operacji. Automatyczne alerty są generowane w przypadku wykrycia nieprawidłowości.

Automatyzacja procesów KYC z użyciem AI pozwala na efektywniejsze i szybsze weryfikowanie tożsamości klientów. Systemy te mogą natychmiastowo porównywać dane klienta z danymi w bazach publicznych i prywatnych, co skraca czas potrzebny na przeprowadzenie procedur zgodności z regulatorami. Automatyzacja zmniejsza także ryzyko błędów ludzkich, co przekłada się na zwiększenie bezpieczeństwa i zgodności operacji bankowych.

Monitoring transakcji i zachowań klientów

AI nadzoruje bieżące transakcje klientów, wykrywając podejrzane wzorce i anomalie. Oparte na AI systemy są w stanie identyfikować nietypowe zachowania finansowe poprzez analizę w czasie rzeczywistym.

Systemy machine learning uczą się na bieżąco i dostosowują swoje modele ryzyka do nowych danych. To podejście minimalizuje fałszywe alarmy i poprawia skuteczność w wykrywaniu rzeczywistych zagrożeń. Parametry ryzyka są aktualizowane dynamicznie, co pozwala na precyzyjniejsze prognozy.

Nadzór i właściwa ocena ryzyka

AI umożliwia efektywny nadzór nad systemami wysokiego ryzyka, integrując wiele źródeł danych i stosując zaawansowane techniki analizy. Dzięki temu zapewnia, że każda operacja jest śledzona i oceniana pod kątem ryzyka.

Systemy sztucznej inteligencji wspierają procesy zgodności i raportowania, dostarczając precyzyjne dane na temat spełniania wymogów regulacyjnych. Nadzór oparty na AI redukuje błędy ludzkie i zwiększa efektywność procesów oceny ryzyka. Kluczowe przewagi technologii AI obejmują zwiększenie niezawodności i dokładności procesów AML.

Przyszłość technologii AI w walce z praniem pieniędzy

Trendy rozwoju technologii AI w sektorze finansowym

Technologia sztucznej inteligencji (AI) dynamicznie rozwija się w sektorze finansowym. Zastosowanie AI obejmuje analizę danych, automatyzację procesów oraz przewidywanie zagrożeń. Algorytmy uczenia maszynowego (ML) i sztuczne sieci neuronowe są wykorzystywane do wykrywania wzorców w dużych zbiorach danych, co jest kluczowe w przeciwdziałaniu praniu pieniędzy (AML).

• Rozwijające się algorytmy ML: Algorytmy są coraz bardziej zaawansowane, potrafiąc uczyć się na podstawie historycznych danych transakcyjnych.
• Zwiększona moc obliczeniowa: Nowoczesne komputery umożliwiają szybsze przetwarzanie ogromnych ilości danych, co jest niezbędne do skutecznego działania systemów AML opartych na AI.
• Integracja z Big Data: Wykorzystanie technologii Big Data pozwala na łączenie i analizowanie informacji z różnych źródeł, takich jak dane transakcyjne, informacje o klientach oraz wiadomości publiczne.

Prognozy dotyczące przyszłości zastosowań technologii AI w przeciwdziałaniu praniu pieniędzy

Prognozy wskazują na rosnące znaczenie AI w obszarze AML.

• Personalizacja modeli ryzyka: Modele ryzyka będą coraz bardziej dostosowane do specyfiki działalności poszczególnych instytucji finansowych.
• Zwiększenie precyzji predykcji: Dzięki zaawansowanym algorytmom możliwe będzie dokładniejsze przewidywanie podejrzanych działań.
• Rozwój systemów samouczących się: Systemy będą mogły samodzielnie ulepszać swoje modele na podstawie nowych danych, co zwiększy ich skuteczność.

Innowacyjne rozwiązania IT wspierające procesy AML

Innowacyjne rozwiązania IT odgrywają kluczową rolę w skutecznym wdrażaniu strategii AML.

• Systemy analizy behawioralnej: Analiza zachowań klientów może pomóc w identyfikacji nietypowych wzorców transakcyjnych.
• Technologie biometryczne: Weryfikacja tożsamości za pomocą biometrii (np. odciski palców, rozpoznawanie twarzy) zwiększa poziom bezpieczeństwa transakcji.
• Sztuczne sieci neuronowe: Wykorzystanie głębokiego uczenia do analizy sekwencji transakcji umożliwia wykrywanie skomplikowanych schematów prania pieniędzy.

Rekomendacje dla instytucji finansowych dotyczące wdrażania technologii AI w AML

• Ocena potrzeb i możliwości: Przed wdrożeniem technologii AI, banki powinny dokładnie ocenić swoje potrzeby oraz możliwości technologiczne. Kluczowe jest zrozumienie, jakie konkretne problemy ma rozwiązać technologia AI.
• Inwestycja w odpowiednią infrastrukturę: Skuteczne przeciwdziałanie praniu pieniędzy wymaga zaawansowanej infrastruktury IT. Instytucje finansowe powinny inwestować w nowoczesne systemy, które są zdolne do przetwarzania dużych zbiorów danych.
• Szkolenie pracowników: Wdrożenie technologii AI to nie tylko zmiana sprzętu i oprogramowania, ale również konieczność przeszkolenia personelu. Pracownicy powinni być zaznajomieni z nowymi narzędziami oraz procedurami.
• Współpraca z ekspertami: Partnerstwo z firmami specjalizującymi się w technologii AI może znacząco zwiększyć skuteczność wdrożenia. Eksperci mogą dostarczyć niezbędnej wiedzy i wsparcia technicznego.
• Monitorowanie i optymalizacja: Procesy AML oparte na sztucznej inteligencji powinny być regularnie monitorowane i optymalizowane. Ważne jest ciągłe dostosowywanie algorytmów do zmieniających się warunków rynkowych i regulacyjnych.
• Zgodność regulacyjna: Banki muszą upewnić się, że wdrożone technologie są zgodne z obowiązującymi regulacjami prawnymi. Warto konsultować się z działami prawnymi oraz regulatorami rynku.

Efektywne zastosowanie sztucznej inteligencji w przeciwdziałaniu praniu pieniędzy wymaga strategicznego podejścia oraz zaangażowania na wielu poziomach organizacji.

Podsumowanie i rekomendacje dla instytucji finansowych dotyczące skutecznego wdrażania technologii AI w AML

Implementacja technologii AI w przeciwdziałaniu praniu pieniędzy niesie ze sobą zarówno szanse, jak i wyzwania związane z odpowiedzialnością prawną oraz potencjalnymi zagrożeniami manipulacyjnymi. Instytucje finansowe muszą dokładnie zarządzać tymi aspektami, aby skutecznie korzystać z nowoczesnych narzędzi technologicznych.

Wykorzystanie sztucznej inteligencji w obszarze przeciwdziałania praniu pieniędzy (AML) w bankach przynosi znaczne korzyści. AI pozwala na znaczący wzrost wydajności, dzięki automatyzacji skomplikowanych procesów analizy danych.

Zaawansowane algorytmy mogą realizować zadania w czasie rzeczywistym, identyfikując nieprawidłowości i potencjalne zagrożenia.

Jakość wyników osiąganych dzięki AI jest znacznie wyższa. Systemy AI mogą analizować ogromne ilości danych z większą precyzją niż tradycyjne metody. To pozwala na szybsze i bardziej efektywne wykrywanie podejrzanych transakcji.

Wdrożenie AI przyczynia się również do poprawy zgodności (compliance) z regulacjami prawnymi. Banki mogą lepiej sprostać rosnącym wymaganiom regulacyjnym, minimalizując ryzyko kar i sankcji.

AI umożliwia również tworzenie spersonalizowanych raportów i analiz, co z kolei pozwala menedżerom na podejmowanie bardziej świadomych decyzji. Monitoring finansowy staje się bardziej dokładny i wszechstronny.

W efekcie banki stosujące sztuczną inteligencję mogą nie tylko lepiej chronić się przed praniem pieniędzy, lecz także podnosić standardy operacyjne w całym sektorze finansowym. Poprzez ciągłe doskonalenie systemów AI, wzrasta ich efektywność i zdolność do adaptacji w dynamicznie zmieniającym się środowisku regulacyjnym.

Często zadawane pytania dotyczące AI w AML

Sztuczna inteligencja w obszarze AML (Anti-Money Laundering) w bankach jest dynamicznie rozwijającym się narzędziem, które ma na celu poprawę bezpieczeństwa finansowego oraz efektywności wykrywania nielegalnych transakcji.