Die wichtigsten Erkenntnisse aus der Podiumsdiskussion mit Johan Bryssinck, Program Lead für 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 AI-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 im Bereich Software, data und maschinelles Lernen.

Über Chalapathy Neti: Bei Swift entwickelt er AI im Unternehmensmaßstab. Er verfügt über umfassende Erfahrung in den Bereichen AI und cloud und war in leitenden Positionen bei IBM tätig, u. a. als VP von IBM Watson Education und Director of Healthcare Transformation.

Einführung

Im Mittelpunkt der Diskussion stehen 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 Dollar. Die Bewältigung dieser Probleme in großem Maßstab erfordert kollaborative Innovation, vor allem weil data über mehrere Silos verteilt ist.

Die Rolle der synthetischen data

Synthetische data ist ein entscheidender Wegbereiter für diese kollaborative Innovation. Swift, ein führendes Unternehmen im Bereich der Zahlungsverkehrsschienen, ermöglicht ein erhebliches Volumen an globalen BIP-Transaktionen und arbeitet mit zahlreichen Institutionen auf der ganzen Welt zusammen. Um Finanzkriminalität wirksam zu bekämpfen, arbeitet Swift mit Partnern zusammen, um synthetische data für Innovationen verantwortungsvoll zu nutzen.

Ansatz zur Bekämpfung der 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 Betrugsaufdeckung und -prävention durch data gemeinsame Initiativen beobachtet.

Aufdeckung von Anomalien und AI

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 AI in Zahlungskontrolldiensten haben bereits vielversprechende Ergebnisse gezeigt, wie z. B. eine Reduzierung der Falsch-Positiv-Raten um 40 %. Der nächste Schritt ist die Integration der Anomalieerkennung in die Zahlungsprävalidierungsdienste, um die Transaktionssicherheit vor der Auslösung zu erhöhen.

Vertrauliche Datenverarbeitung

Confidential Computing wird als Schlüsseltechnologie für eine sichere data Zusammenarbeit hervorgehoben, die den Schutz von data in allen Phasen der Verarbeitung ermöglicht. Swift beabsichtigt, diese Technologie weltweit zu skalieren und mit Hyperscalern zusammenzuarbeiten, um seinen umfangreichen Kundenstamm zu erreichen.

Bedeutung der Synthetik data

Toby von Mostly AI erörtert die Bedeutung von synthetischen data für eine sichere und effektive data Zusammenarbeit. Synthetische data, die vollständig anonym ist, hilft in verschiedenen Anwendungsfällen wie Softwareentwicklung, Forschung und Training AI Modelle. Es geht auch auf data Datenschutzbedenken ein und hilft bei der Erstellung robusterer und unvoreingenommener AI Modelle.

Herausforderungen und künftige Richtungen

Die Diskussion berührt auch die Auswirkungen von AI auf die Beschäftigung und das Auftauchen neuer Zahlungsunternehmen als potenzielle Wettbewerber. Swift setzt seine Innovationstätigkeit fort, indem es neue Technologien integriert und seine Zahlungssysteme erweitert, um sich an die veränderte Finanzlandschaft anzupassen.

Schlussfolgerung

Das Gespräch unterstreicht die Bedeutung von kollaborativer Innovation, AI und synthetischer data bei der Bekämpfung der globalen Finanzkriminalität. Die laufenden Bemühungen von Swift um die Erkennung von Anomalien, die sichere Zusammenarbeit data und die Nutzung von synthetischen data sind von zentraler Bedeutung für die Verbesserung der Integrität und Effizienz des Finanzökosystems.