La Bank of New Zealand si unisce al Programma Intel Saffron Early Adopter per accelerare l’adozione di tecnologie innovative di intelligenza artificiale nel mondo delle banche.

Punti principali

• Intel Saffron Anti-Money Laundering (AML) Advisor utilizza intelligenza artificiale spiegabile per ottimizzare il processo decisionale degli investigatori e degli analisti. L’intelligenza artificiale con memoria associativa individua e spiega i pattern multidimensionali in modo che gli investigatori e gli analisti possano analizzare le tendenze emergenti dai dati delle banche o delle società di assicurazione.
• Grazie ad un approccio di apprendimento senza supervisione, AML Advisor unifica dati strutturati e non strutturati di sistemi aziendali, e-mail, Web e altre fonti di dati per fornire informazioni strategiche sul modo in cui le connessioni sono state identificate.
• Inoltre, AML Advisor garantisce la trasparenza necessaria per rispondere agli standard normativi più stringenti.
• Il Programma Intel Saffron Early Adopter si basa sulla collaborazione con cinque partner selezionati per sfruttare gli sviluppi più recenti dell’intelligenza artificiale con memoria associativa per definire il futuro dei servizi finanziari.

Intel presenta Intel® Saffron™ Anti-Money Laundering (AML) Advisor, destinato a rilevare i crimini finanziari tramite una soluzione trasparente di intelligenza artificiale che impiega memoria associativa. Si tratta della  prima soluzione di intelligenza artificiale con memoria associativa sviluppata appositamente per rispondere alle esigenze delle istituzioni di servizi finanziari ed è ottimizzata per i processori scalabili Intel® Xeon®.

L’intelligenza artificiale con memoria associativa di Intel Saffron simula la naturale capacità dell’uomo di apprendere, ricordare e ragionare in tempo reale. Imita la memoria associativa del cervello umano per far emergere analogie e anomalie nascoste in fonti di dati dinamici ed eterogenei, accedendo al contempo a un set di dati infinitamente più ampio della controparte umana. AML Advisor evidenzia questi pattern in modo trasparente, preparando il terreno a un’“intelligenza artificiale white box” nelle applicazioni aziendali. Queste soluzioni sono progettate per migliorare i processi decisionali nelle attività molto complesse, e i risultati iniziali indicano la capacità di individuare chi ricicla denaro con una velocità e un’efficienza senza precedenti.

I crimini finanziari sono ormai sempre più diffusi. Secondo le Nazioni Unite, l’importo stimato di denaro riciclato a livello mondiale in un anno è compreso tra il 2 e il 5%  del PIL mondiale, ovvero un valore compreso tra 800 miliardi e 2 bilioni di dollari.¹ Inoltre, solo nel 2016 circa 15,4 milioni di consumatori sono stati vittime di un furto d’identità o di una frode, con perdite pari a 16 miliardi di dollari.²

“L’obiettivo di Intel Saffron è di ridurre al minimo il tempo e le energie richiesti per raggiungere decisioni consapevoli”, ha affermato Gayle Sheppard, Vice President e General Manager del Saffron AI Group di Intel. “Acceleriamo il percorso decisionale portando alla luce e spiegando i pattern dei dati con rapidità, precisione e accuratezza. La quantità di dati raccolta da banche e assicurazioni sta crescendo enormemente, raddoppiando ogni due anni. Se la quantità di dati cresce, lo stesso accade per i tipi e le fonti dei dati stessi, e ciò significa che oggi molti dati non sono investigabili per estrarre informazioni poiché, semplicemente, non sono accessibili su ampia scala con gli strumenti tradizionali. Investigatori e analisti dipenderanno da soluzioni trasparenti di intelligenza artificiale per soddisfare la crescente domanda di omogeneità ed efficienza dal punto di vista aziendale, normativo e di conformità”.

Spesso banche e organizzazioni finanziarie hanno 50 applicazioni o più che richiedono l’utilizzo degli stessi dati finanziari personali. Le banche necessitano di un modo più efficiente di gestire i dati, che non implichi il trasferimento e la replica dei dati, operazioni costose e rischiose. Hanno bisogno inoltre di avere visibilità sui dati raccolti attraverso molteplici fonti, per servire meglio i clienti. Intel Saffron AML Advisor utilizza intelligenza artificiale con memoria associativa per scoprire nuove informazioni per le aziende in crescita, soddisfacendo i requisiti di conformità e regolamentazione e contrastando il crimine finanziario con una suite di funzionalità, tra cui:

Indice di conoscenza: unifica dati strutturati e non strutturati connessi a una vista a 360 gradi a livello di singola entità, per cogliere il senso dei pattern individuati oltre i confini in cui i dati sono archiviati. Questo risultato deriva da una conoscenza difficile da acquisire a causa della proliferazione di soluzioni specifiche a livello di fornitore e database.

• Apprendimento continuo: a differenza dei metodi di apprendimento automatico tradizionali, Intel Saffron AML Advisor non richiede né modelli specifici di dominio né formazione continua, con un conseguente miglioramento dei tempi di estrazione delle informazioni strategiche. Il settore dei servizi finanziari si trova ad affrontare la sfida “Che cosa sarà importante domani?”. In questo panorama dinamico, la disponibilità di informazioni attuabili in ore o giorni (anziché settimane) risulta cruciale.
• Potenziamento del lavoro: Intel Saffron AML Advisor riduce l’onere cognitivo umano grazie all’automazione tramite processi che funzionano con e per gli investigatori, consentendo loro di focalizzarsi su attività di ad alto valore aggiunto.
• Validazione della conformità: le banche raccolgono i dati necessari per conformarsi a diverse normative, ma spesso devono pagare pesanti sanzioni per mancanza di conformità dovuta a errori umani o scadenze non rispettate. Intel Saffron AML Advisor spiega le motivazioni alla base delle raccomandazioni fornite, per aiutare le banche a soddisfare la conformità, ridurre le sanzioni e il tempo trascorso a rielaborare i report.

Intel ha inoltre presentato il Programma Intel Saffron Early Adopter (EAP), creato per le istituzioni che intendono guidare l’innovazione nel settore dei servizi finanziari sfruttando i progressi più recenti dell’intelligenza artificiale con memoria associativa. Consente ai suoi membri di sfruttare per primi il vantaggio rispetto alla concorrenza e di definire il futuro dell’intelligenza artificiale con memoria associativa nei servizi finanziari. Ampliando la collaborazione già esistente con Intel, la Bank of New Zealand* (BNZ) è entrata a far parte del programma Intel Saffron EAP.

“Siamo entusiasti di collaborare con Intel Saffron ad una tecnologia così avanzata, che ci consentirà di comprendere i nostri clienti molto meglio di quanto non abbiamo fatto finora, e ci permetterà di aiutarli a prendere decisioni più consapevoli”, ha affermato David Bullock, Director of Products and Technology della BNZ. “Essere all’avanguardia nel campo dell’intelligenza artificiale ci permette di accedere alle tecnologie innovative più recenti per migliorare il nostro business”.

Le soluzioni Intel Saffron consentono a BNZ di sfruttare la sua piattaforma di big data già esistente per estrarre informazioni sempre più sofisticate per un servizio clienti innovativo.