Johan Bryssinck, jefe de programa de AI/ML en Swift, Chalapathy Neti, jefe de la plataforma AI/ML en Swift, y Tobias Hann, director general de Mostly AI - Global Financial Crime Prevention.

El debate se centra en los importantes retos a los que se enfrenta el sector de los servicios financieros, especialmente en lo que respecta a la delincuencia financiera, el fraude y la lucha contra el blanqueo de dinero. Se calcula que estos problemas cuestan unos 480.000 millones de dólares en todo el mundo. Abordar estos problemas a gran escala requiere innovación colaborativa, principalmente porque la data está dispersa en múltiples silos.

data sintéticos data como un factor clave para esta innovación colaborativa. SWIFT, una Compañia líder en el sector de los sistemas de pago, gestiona un volumen significativo de transacciones a nivel mundial y colabora con numerosas instituciones de todo el mundo. Para combatir eficazmente la delincuencia financiera, SWIFT colabora con sus socios para utilizar data sintéticos de forma responsable data la innovación.

Johan profundiza en el persistente problema del fraude y destaca la necesidad de colaborar para combatirlo. A pesar de los avances tecnológicos, el fraude sigue aumentando, en parte debido a la fragmentación de los métodos de pago y a la existencia de data . Swift, en colaboración con el Future of Financial Intelligence Service, ha observado mejoras significativas en la detección y prevención del fraude gracias a iniciativas data .

El objetivo de Swift es desarrollar un modelo avanzado de detección de anomalías para la supervisión de transacciones en tiempo real. La colaboración con los bancos y el uso AI los servicios de control de pagos ya han dado resultados prometedores, como una reducción del 40 % en las tasas de falsos positivos. El siguiente paso consiste en integrar la detección de anomalías en los servicios de prevalidación de pagos para reforzar la seguridad de las transacciones antes de su ejecución.

La computación confidencial se destaca como una tecnología clave para data segura data , ya que permite data en todas las fases del procesamiento. Swift tiene como objetivo expandir esta tecnología a escala mundial, colaborando con los hiperescaladores para llegar a su amplia base de clientes.

Toby, de Mostly AI la importancia de data sintéticos data facilitar data segura y eficaz data . data sintéticos, que son totalmente anónimos, resultan útiles en diversos ámbitos, como el desarrollo de software, la investigación y el entrenamiento AI . Además, abordan las preocupaciones relacionadas data y contribuyen a crear AI más sólidos e imparciales.

El debate también aborda el impacto de AI el empleo y la aparición de nuevas empresas de pagos como posibles competidores. Swift sigue innovando mediante la integración de nuevas tecnologías y la ampliación de sus canales de pago para adaptarse a los cambios en el panorama financiero.

La conversación pone de relieve la importancia de la innovación colaborativa, AI y data sintéticos data combatir la delincuencia financiera a escala mundial. Los esfuerzos continuos de Swift en materia de detección de anomalías, data segura data y data sintéticos son fundamentales para mejorar la integridad y la eficiencia del ecosistema financiero.