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Intel Saffron AML Advisor traz recursos de inteligência artificial para o combate a crimes financeiros

Intel® Saffron™ Anti-Money Laundering (AML) Advisor é a nova solução para detectar crimes financeiros por meio inteligência artificial com uso de memória associativa. Esta é a primeira solução desta categoria desenvolvida pela Intel especificamente para atender às necessidades das instituições financeiras e otimizada para os processadores Intel® Xeon®.

A inteligência artificial de memória associativa do Intel Saffron simula a capacidade humana de aprender, lembrar e tirar conclusões em tempo real. Como um cérebro humano, é apta a identificar semelhanças e anomalias ocultas em fontes de dados dinâmicas e heterogêneas – só que em um volume infinitamente maior do que uma pessoa é capaz de processar. A descoberta desses padrões é transparente e ajuda no desenvolvimento de outras soluções corporativas de IA, projetadas para melhorar a tomada de decisões em tarefas altamente complexas. O resultado das primeiras aplicações mostra que o sistema pode identificar os responsáveis por crimes como lavagem de dinheiro com velocidade e eficiência sem precedentes.

Kit para a imprensa: Inteligência Artificial

Atingimos o nível mais alto de crimes financeiros de todos os tempos. De acordo com as Nações Unidas, a quantidade estimada de dinheiro lavado globalmente em um ano equivale de 2 a 5% do PIB global, algo entre US$ 800 bilhões e US$ 2 trilhões¹. Além disso, apenas em 2016, mais de 15 milhões de consumidores foram vítima de roubo ou fraude de identidade, resultando em US$ 16 bilhões em prejuízos².

“A missão do Intel Saffron é minimizar o tempo e o esforço necessários para tomar decisões com confiança”, disse Gayle Sheppard, vice-presidente e gerente geral do Saffron AI Group da Intel. “Aceleramos o caminho para essas decisões ao descobrir e explicar padrões em dados com velocidade e precisão. A quantidade de dados que os bancos e seguradoras coletam dobra a cada dois anos. Ao mesmo tempo em que a quantidade de dados está crescendo, crescem também os tipos e as fontes desses dados, o que significa que grande parte da informação não é pesquisada porque simplesmente não pode ser acessada pelas ferramentas tradicionais nessa escala. Pesquisadores e analistas dependerão de soluções transparentes de IA para atender às crescentes demandas de consistência e eficiência seja do ponto de vista empresarial, regulatório ou de compliance”.

Bancos e instituições financeiras normalmente utilizam cerca de 50 aplicativos que requerem os mesmos dados financeiros pessoais. Eles buscam uma maneira mais eficiente para gerenciarem toda essa informação, colocando um fim na movimentação e replicação de dados – que custa caro e aumenta os riscos. Também querem uma visão unificada da fonte dessas informações para poder atender melhor seus clientes. O Intel Saffron AML Advisor usa IA de memória associativa para obter novos insights para negócios que estão em constante crescimento, atendendo aos requisitos regulatórios e de conformidade e lutando contra os crimes financeiros com um pacote de recursos que inclui:

Índice de conhecimento: Unifica dados estruturados e não estruturados a uma visão 360 graus por indivíduo para interpretar os padrões encontrados em cada fonte em que os dados estejam armazenados. O conhecimento gerado por esse recurso dificilmente é obtido por conta da proliferação de fornecedores e bancos de dados disponíveis.

Aprendizado contínuo: Ao contrário dos métodos de aprendizagem de máquina tradicionais, o Intel Saffron AML Advisor não requer modelos ou treinamento específicos, o que reduz o tempo necessário para se obter um insight. Um dos principais desafios da indústria financeira é responder à pergunta: “O que será mais importante amanhã?”. Em um cenário tão dinâmico, ter como acionar as informações em horas ou dias em vez de semanas ou meses é fundamental.

Melhora no fluxo de trabalho: O Intel Saffron AML Advisor reduz o fator cognitivo humano por meio de processos de pensamento que trabalham com e para os analistas, permitindo que eles se concentrem nas atividades mais importantes.

Validação de Compliance: Os bancos sempre coletam os dados necessários para cumprir a legislação local vigente, mas muitas vezes acabam tendo de pagar multas de não conformidade no valor de bilhões de dólares por causa de erros humanos ou prazos perdidos. O Intel Saffron AML Advisor explica o raciocínio por trás das recomendações para ajudá-los a cumprir o compliance, diminuir o volume de multas e reduzir incontáveis horas gastas refazendo relatórios.

A Intel também criou o Programa Intel Saffron Early Adopter (EAP), projetado para instituições financeiras que desejam liderar a inovação no segmento tomando vantagem nos mais recentes avanços em inteligência artificial de memória associativa. O programa permite aos associados chegar primeiro e definir o futuro dessa tecnologia no setor financeiro. O Banco da Nova Zelândia (BNZ), que já é parceiro da Intel, foi o primeiro a aderir ao EAP.

“Estamos empolgados por trabalhar com o Intel Saffron em uma tecnologia verdadeiramente inovadora que nos permitirá entender nossos clientes muito melhor do que antes e ajudá-los a tomar decisões mais inteligentes”, disse David Bullock, diretor de produtos e tecnologia do BNZ. “Estando na vanguarda da inteligência artificial, poderemos garantir que tenhamos acesso às mais recentes e inovadoras tecnologias que nos ajudarão a melhorar nossos negócios.”

As soluções Intel Saffron permitem que o BNZ aproveite a sua atual plataforma de big data para obter informações cada vez mais sofisticadas e oferecer um serviço cada vez mais inovador para seus clientes.

Para mais detalhes sobre o Intel Saffron AML Advisor e o Programa Intel Saffron Early Adopter, visite a página de serviços financeiros Intel Saffron.

¹ Departamento das Nações Unidas Sobre Drogas e Crimes, https://www.unodc.org/unodc/en/money-laundering/globalization.html

² Javelin Strategy & Research, Estudo de Fraudes de Identidade em 2017, https://www.javelinstrategy.com/press-release/identity-fraud-hits-record-high-154-million-us-victims-2016-16-percent-according-new

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