Johan Bryssinck, líder do programa de IA/ML da Swift, Chalapathy Neti, chefe da plataforma de IA/ML da Swift, e Tobias Hann, CEO da Mostly AI - Global Financial Crime Prevention

A discussão se concentra nos desafios significativos do setor de serviços financeiros, principalmente no que diz respeito a crimes financeiros, fraudes e combate à lavagem de dinheiro. Estima-se que esses problemas custem cerca de $480 bilhões em todo o mundo. O enfrentamento desses problemas em escala requer inovação colaborativa, principalmente porque o data está disperso em vários silos.

O data sintético surge como um facilitador crucial para essa inovação colaborativa. A Swift, uma empresa dominante de trilhos de pagamento, facilita um volume significativo de transações globais do PIB e colabora com várias instituições em todo o mundo. Para combater o crime financeiro de forma eficaz, a Swift colabora com parceiros para utilizar o data sintético para inovação de forma responsável.

Johan discorre sobre a questão persistente da fraude, enfatizando a necessidade de colaboração para combater esse problema. Apesar dos avanços tecnológicos, a fraude continua a aumentar, em parte devido à fragmentação dos métodos de pagamento e à existência de silos de data. A Swift, em colaboração com o Future of Financial Intelligence Service, observou melhorias significativas na detecção e prevenção de fraudes por meio de iniciativas de compartilhamento de data.

A ambição da Swift é criar um modelo avançado de detecção de anomalias para o monitoramento de transações em tempo real. A colaboração com os bancos e o aproveitamento da IA nos serviços de controle de pagamentos já mostraram resultados promissores, como uma redução de 40% nas taxas de falsos positivos. A próxima etapa envolve a integração da detecção de anomalias nos serviços de validação de pagamentos para aumentar a segurança das transações antes do início.

A computação confidencial é destacada como uma tecnologia fundamental para a colaboração data segura, permitindo a proteção data durante todos os estágios do processamento. A Swift pretende expandir essa tecnologia globalmente, trabalhando com hiperescaladores para alcançar sua ampla base de clientes.

Toby, da Mostly AI, discute a importância do data sintético para permitir uma colaboração data segura e eficaz. O data sintético, que é totalmente anônimo, ajuda em vários casos de uso, como desenvolvimento de software, pesquisa e treinamento de modelos de IA. Ele também aborda as preocupações com a privacidade do data e ajuda a criar modelos de IA mais robustos e imparciais.

A discussão também aborda o impacto da IA no emprego e o surgimento de novas empresas de pagamento como concorrentes em potencial. A Swift continua a inovar, integrando novas tecnologias e expandindo seus trilhos de pagamento para se adaptar às mudanças nos cenários financeiros.

A conversa ressalta a importância da inovação colaborativa, da IA e do data sintético no combate ao crime financeiro global. Os esforços contínuos da Swift em detecção de anomalias, colaboração segura data e utilização de data sintético são fundamentais para melhorar a integridade e a eficiência do ecossistema financeiro.