Die wichtigsten Erkenntnisse aus der Podiumsdiskussion mit Johan Bryssinck, Program Lead for AI/ML bei Swift, Chalapathy Neti, Head of AI/ML Platform bei Swift, und Tobias Hann, CEO von Mostly AI, auf dem AI for Financial Services Summit von Artefact - 12. Juni 2024.
Über Johan Bryssinck: Bei Swift leitet er die Einführung von artificial intelligence zur Verbesserung von Produkten und Dienstleistungen. Mit über 20 Jahren Erfahrung konzentriert er sich auf Unternehmensstrategie, Innovation und Technologie und treibt Partnerschaften voran, um die Herausforderungen der Branche mithilfe von KI zu lösen.
Über Tobias Hann: Er ist spezialisiert auf synthetische data und KI-gesteuerte Lösungen. Er hat einen Doktortitel von der Wirtschaftsuniversität Wien und einen MBA von der Haas School of Business, UC Berkeley, und verfügt über umfangreiche Erfahrung in den Bereichen Software, data und maschinelles Lernen.
Über Chalapathy Neti: Bei Swift entwickelt er KI-Plattformen im Unternehmensmaßstab. Er verfügt über umfangreiche Erfahrung im Bereich KI, cloud-Lösungen und hatte leitende Positionen bei IBM inne, darunter VP of IBM Watson Education und Director of Healthcare Transformation.
Einführung
Die Diskussion konzentriert sich auf die großen Herausforderungen in der Finanzdienstleistungsbranche, insbesondere in Bezug auf Finanzkriminalität, Betrug und Geldwäschebekämpfung. Diese Probleme verursachen weltweit schätzungsweise Kosten in Höhe von $480 Milliarden. Die Bewältigung dieser Probleme in großem Maßstab erfordert kollaborative Innovation, vor allem weil data über mehrere Silos verstreut ist.
Die Rolle des synthetischen data
Das synthetische data erweist sich als ein entscheidender Wegbereiter für diese kollaborative Innovation. Swift, ein führendes Unternehmen im Bereich Zahlungsverkehr, wickelt ein beträchtliches Volumen an globalen BIP-Transaktionen ab und arbeitet mit zahlreichen Institutionen auf der ganzen Welt zusammen. Um Finanzkriminalität wirksam zu bekämpfen, arbeitet Swift mit Partnern zusammen, um synthetisches data verantwortungsvoll für Innovationen zu nutzen.
Ansatz gegen Finanzkriminalität
Johan geht auf das anhaltende Problem des Betrugs ein und betont die Notwendigkeit der Zusammenarbeit bei der Bekämpfung dieses Problems. Trotz des technologischen Fortschritts nimmt der Betrug weiter zu, was teilweise auf die Fragmentierung der Zahlungsmethoden und die Existenz von data-Silos zurückzuführen ist. Swift hat in Zusammenarbeit mit dem Future of Financial Intelligence Service erhebliche Verbesserungen bei der Aufdeckung und Verhinderung von Betrug durch data-Austauschinitiativen beobachtet.
Erkennung von Anomalien und KI
Swift hat sich zum Ziel gesetzt, ein fortschrittliches Modell zur Erkennung von Anomalien für die Echtzeitüberwachung von Transaktionen zu entwickeln. Die Zusammenarbeit mit Banken und die Nutzung von KI in Zahlungskontrolldiensten haben bereits vielversprechende Ergebnisse gezeigt, wie z.B. eine Reduzierung der Falsch-Positiv-Raten um 40%. Der nächste Schritt besteht darin, die Anomalieerkennung in die Zahlungsprävalidierungsdienste zu integrieren, um die Transaktionssicherheit vor der Auslösung zu erhöhen.
Vertrauliches Rechnen
Confidential Computing wird als Schlüsseltechnologie für eine sichere data-Zusammenarbeit hervorgehoben, die einen data-Schutz in allen Phasen der Verarbeitung ermöglicht. Swift beabsichtigt, diese Technologie weltweit zu skalieren und mit Hyperscalern zusammenzuarbeiten, um seinen umfangreichen Kundenstamm zu erreichen.
Die Bedeutung von synthetischem data
Toby von Mostly AI spricht über die Bedeutung von synthetischem data für eine sichere und effektive data-Zusammenarbeit. Synthetisches data, das vollständig anonym ist, hilft bei verschiedenen Anwendungsfällen wie der Softwareentwicklung, der Forschung und dem Training von KI-Modellen. Außerdem werden data-Datenschutzbedenken ausgeräumt und robustere und unvoreingenommene KI-Modelle geschaffen.
Herausforderungen und zukünftige Richtungen
Die Diskussion berührt auch die Auswirkungen von KI auf die Beschäftigung und das Aufkommen neuer Zahlungsunternehmen als potenzielle Wettbewerber. Swift setzt seine Innovationen fort, indem es neue Technologien integriert und seine Zahlungssysteme erweitert, um sich an die sich verändernde Finanzlandschaft anzupassen.
Fazit
Das Gespräch unterstreicht die Bedeutung von kollaborativer Innovation, KI und synthetischem data im Kampf gegen die globale Finanzkriminalität. Die laufenden Bemühungen von Swift bei der Erkennung von Anomalien, der sicheren data-Zusammenarbeit und der Nutzung von synthetischem data sind von zentraler Bedeutung für die Verbesserung der Integrität und Effizienz des Finanzökosystems.
