Entrevista con Kush Mukherjee, Experto en gestión de riesgos del crimen financiero: pensamiento legado desafiante, inteligencia artificial y el modelo operativo dinámico

Visión y motivación temprana

1. Te has convertido en una voz reconocida en la prevención del delito financiero en Asia Pacífico. ¿Qué primero provocó su interés en desafiar los enfoques tradicionales de la industria?

A medida que evolucionó mi carrera, he participado en una amplia variedad de programas de transformación de delitos financieros. Estos programas estaban destinados a lograr soluciones tácticas para “aprobar” los requisitos reglamentarios o de auditoría o en varias ocasiones solo para hacer frente a los volúmenes aumentados y otros negocios tácticos. crimen y el enfoque general de la transformación. Los métodos en los que se basaron estaban desactualizados, reactivos e incapaces de abordar la naturaleza en rápida evolución de la actividad delictiva. Además de la situación estaba la mentalidad de perderse: donde cualquier pila de tecnología emergente o una solución se volvería “altamente deseable”, no necesariamente entendiendo que existan capacidades fundamentales que deben existir para lograr realmente el resultado deseado. Me di cuenta de que si no establecemos estas capacidades fundamentales y no evolucionamos junto con la tecnología y la evolución de las tipologías penales, siempre estaríamos un paso atrás.

2. Mirando hacia atrás en su carrera, ¿qué experiencias dieron forma a su creencia de que el cumplimiento debía evolucionar?

Fundamental para mi creencia de que el cumplimiento debe evolucionar es la realidad, que el mundo financiero ya no es lineal y que la realidad actual es que el mundo financiero es exponencial y con una gran cantidad de instrumentos de uso: (billeteras digitales, comprar ahora pagar más tarde, transfronterizo y criptografía como ejemplos). En tal situación, la detección basada en reglas tradicional puede no ser adecuada para su propósito. Cuando se suma a estas expectativas regulatorias cambiantes y una gran afluencia de soluciones tecnológicas emergentes y estructuras de datos complejas, no hay duda en mi mente de que el cumplimiento haría bien en evolucionar en una disciplina con datos y habilitados éticamente IA.

Reinvención de la prevención del delito financiero

1. A menudo hablas de reinventar la prevención del delito financiero. ¿Cómo se ve esa visión?

Es bueno que haga esta pregunta, (porque a un espacio de organizaciones gastan millones de dólares en capacidades de actualización o en muchos casos centrados en establecer un nuevo modelo de prevención de amenazas de crímenes financieros), se estima que alrededor de USD485 mil millones se han perdido en fraude y estafas solo el año pasado). En mi opinión, por lo tanto, la reinvención de la transformación financiera es una necesidad absoluta. Mi visión se basa en establecer un conjunto central de 24 capacidades o “bloques de construcción” como los llamo, que abarcan datos, infraestructura, recursos humanos y gobernanza para establecer un modelo operativo que sea dinámico y evoluciona con tipologías emergentes. La inteligencia artificial se convierte en el tejido que une estas capacidades, para convertir los datos en detección, personas en investigadores y procesos comerciales como capacidades de alerta temprana.

2. ¿Qué papel juegan las personas y los procesos en este nuevo modelo, junto con la IA?

Los recursos humanos son clave para lograr los verdaderos beneficios de un programa de transformación del delito financiero y modelos de prevención de amenazas. Sin embargo, veo un cambio en la forma en que operarán, lo cual es más hacia la orquestación inteligente en el futuro inmediato, en contra de lo táctico actual. Decidir qué tipologías rastrear, cómo medir mejor la efectividad, supervisar el despliegue de modelos de IA y tener un fuerte control humano en las decisiones estratégicas. Continuarán interpretando los requisitos de derecho y reglamentarios para diseñar escenarios de detección y establecer límites éticos.

Muchos pueden no darse cuenta de que, si bien la IA continuará aprendiendo, es el humano el que proporciona las “etiquetas o etiquetas” para el aprendizaje contextual.

El papel de la IA en el cumplimiento

1. AI está en el centro de su enfoque. ¿Cómo cambia exactamente el juego para combatir el crimen financiero?

La IA cambia fundamentalmente la forma en que analizamos los datos. Puede procesar grandes cantidades de transacciones financieras, detectar irregularidades e identificar patrones que los humanos probablemente se perderían. No se trata solo de volumen o tecnología, sino que se trata de comprender el comportamiento y el contexto. Los modelos de aprendizaje automático pueden ser capacitados para detectar incluso signos sutiles de fraude o lavado de dinero, lo que permite a las instituciones actuar antes de que los delincuentes tengan éxito.

2. ¿Cuáles son algunas de las mayores instituciones de obstáculos al implementar la IA?

Hice 2 referencias antes (una era por temor a perderse cualquier cosa última en tecnología y otras fueron los 24 bloques de construcción). Dependiendo del contexto, estos 2 pueden ser los principales obstáculos para lograr los beneficios de la IA. Las encuestas de la industria indican que ~ 92% de las empresas planean aumentar su gasto de IA en la detección de delitos financieros y el 1% cree que sus inversiones en delitos anti-financieros han alcanzado el vencimiento. Entonces, cuando lo observa con una lente práctica, los obstáculos más grandes serían problemas con la calidad de los datos, la falta de infraestructura de datos, la agregación de datos con fuentes externas que subestiman el cambio, la alfabetización de IA, los recursos que se combinan con datos y operaciones y un programa de gobierno y gobierno centrado en la IA.

3. Para las empresas que comienzan este viaje, ¿cuál es su hoja de ruta recomendada para adoptar la IA?

Las unidades de prevención del delito financiero han comenzado a adoptar la IA, sin embargo, un modelo operativo habilitado para la IA integrado es más efectivo cuando se implementa en etapas graduales y deliberadas

Por lo general, aconsejo un enfoque gradual: comience a las reglas de riesgo estáticas y el monitoreo de umbral básico, luego escala a medida que la tecnología demuestra su efectividad, y finalmente avanza hacia el reconocimiento de patrones independiente.

Desafíos y mentalidad de la industria

1. Separarse de las tradiciones de la industria no puede ser fácil. ¿Qué desafíos te has enfrentado a presionar por este cambio?

El mayor desafío es la mentalidad. Muchos profesionales son reacios a abandonar lo que ha funcionado en el pasado, incluso si esos métodos ya no entregan los resultados que esperan. Las personas a menudo son reacias a alejarse de lo que ha funcionado en el pasado, a veces aferrándose a sus recientes iniciativas de cambio, incluso si el cambio no genera resultados que se propusieron lograr. Convencer a las personas de que el mundo financiero está cambiando y que debemos adaptarnos no siempre es fácil. Pero la persistencia vale la pena. Ahora estamos viendo más organizaciones que adoptan soluciones impulsadas por la IA, ya que reconocen su potencial para remodelar el cumplimiento.

2. ¿Cómo se ocupó del rechazo inicial de las instituciones cuando presentó sus ideas?

Estos retrocesos son inevitables, por razones obvias, pero mi compromiso con la visión solo ha fortalecido mi resolución. Con el tiempo, a medida que los resultados se hicieron más evidentes, con beneficios pequeños pero tangibles que han comenzado a fluir, más organizaciones comienzan a comprender y aceptar que las soluciones impulsadas por la IA no son soluciones rápidas.

Enfoque y reconocimiento únicos

1. Más allá de la tecnología en sí, ¿qué crees que distingue tu enfoque?

Para mí, no se trata solo de IA como una tecnología emergente, sino que se trata de crear un ecosistema donde la IA complementa el juicio humano. Trato de cerrar la tecnología con estrategia y perspicacia humana, que es lo que marca la diferencia. Mi experiencia radica en operacionalizar los requisitos regulatorios a través de la tecnología avanzada, lo que hace que el cumplimiento sea efectivo y eficiente.

2. Has sido orador principal y asesor de muchas instituciones. ¿Cómo ha respondido la industria a su mensaje?

He tenido la suerte de ver una aceptación creciente. Cuando comencé, hubo un gran rechazo. Hoy, muchas organizaciones están más abiertas a explorar el papel de la IA en el cumplimiento. Los comentarios que recibo, ya sea de eventos de la industria o en conversaciones directas, es que los líderes y los participantes de la industria aprecian cómo simplifico temas complejos y ofrezco soluciones procesables. Es gratificante ver a las instituciones tomar estas estrategias y comenzar a construir lo que yo llamo modelos operativos dinámicos e intuitivos

El futuro de la prevención del delito financiero

1. Mirando hacia el futuro, ¿dónde ve los mayores avances que ocurren en la prevención del delito financiero?

Hay bastantes en realidad. El que encuentro muy fascinante es la hiper personalización de la prevención del delito financiero, muy similar a algunos de los nombres principales en OTT (Over the Top Service) que ofrecen contenido personalizado. Esta hiperpersonalización estaría a nivel de cliente con la plomería conectada al perfil de riesgo general. Por supuesto, hay un trabajo en torno a la inteligencia transfronteriza y los perfiles sintéticos, de los que estoy seguro de que los lectores habrían leído.

2. Para las organizaciones que desean comenzar este viaje, ¿qué consejo les darías?

Mi consejo sería centrarme en los problemas que no sean en la tecnología, la línea de base contra los 24 bloques de construcción (los lectores pueden comunicarse conmigo para obtener más detalles), establecer fundamentos de datos e incrustar la gobernanza y la explicación desde el día 1.

Declaración de cierre

A medida que el crimen financiero se vuelve cada vez más complejo, Kush Mukherjee enfatiza que la industria ya no puede confiar en sistemas obsoletos. Su visión se centra en estrategias proactivas impulsadas por IA, respaldada por datos fuertes, personas y procesos, para mantenerse por delante de las amenazas evolucionando.

Lo que lo distingue es su capacidad para fusionar la tecnología con el juicio humano, creando soluciones que son prácticas y con visión de futuro. Al desafiar el pensamiento heredado, Mukherjee muestra cómo las instituciones financieras pueden pasar de reaccionar al delito para prevenirlo por completo.