Thesis etd-02072023-134426 |
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Thesis type
Tesi di laurea magistrale
Author
MANGINI, FABRIZIA
URN
etd-02072023-134426
Thesis title
La qualità dei presidi antiriciclaggio nelle banche. Il ruolo dell'IA: il caso MPS Banca.
Department
ECONOMIA E MANAGEMENT
Course of study
BANCA, FINANZA AZIENDALE E MERCATI FINANZIARI
Supervisors
relatore Bruno, Elena
Keywords
- antiriciclaggio
- banca
- Intelligenza Artificiale
Graduation session start date
27/02/2023
Availability
Withheld
Release date
27/02/2093
Summary
In un mondo dove le informazioni sono il «nuovo petrolio» e gli algoritmi, nonché i dispositivi di Intelligenza Artificiale, fondati sulle tecniche algoritmiche, sono gli strumenti imprescindibili per trasformare quei dati in potere economico, manifestare perplessità e timore verso l’uso massiccio di macchine “intelligenti”, quando queste sono presenti in un ventaglio amplissimo di possibilità applicative, può essere facilmente – ma non correttamente – interpretato come opposizione al progresso scientifico, tecnico e, dunque, economico.
L’intelligenza artificiale ha pervaso il mondo che ci circonda mutando radicalmente i ritmi di vita, i comportamenti di individui, imprese ed organizzazioni in ambito finanziario. In particolare, con riferimento al sistema bancario, da una prima analisi si evince che attualmente, le Autorità antiriciclaggio e le Unità di Intelligence Finanziarie (FIU) impiegano modelli basati su IA come supporto nell’analisi delle SOS ricevute e per orientare più efficacemente la successiva attività di ispezione e vigilanza; d'altro canto, in primis le banche, hanno iniziato ad investire ingenti risorse nell’acquisizione e impiego di tecnologie, software e risorse umane con capacità analitiche, da dedicare all’impiego di soluzioni avanzate nell’attività antiriciclaggio. Un caso pratico è MPS la quale utilizza strumenti tecnologicamente evoluti a supporto dei processi antiriciclaggio, affiancandoli agli applicativi tradizionali già in uso. Il suddetto caso riguarda un Motore adoperato da MPS che apre il processo di analisi del cliente effettuando in primo luogo, delle chiamate ai database transazionali per reperire i flussi del cliente (movimentazione c/c, deposito titoli, carte prepagate, utilizzo del bancomat, utilizzo del contante); in secondo luogo, si avvale di diversi moduli intelligenti al fine di stabilire se eseguire l'attività di prolungamento della scadenza in automatico o procedere con la rivalutazione manuale, affidata ad un operatore di filiale di seguimento del cliente.
L’intelligenza artificiale ha pervaso il mondo che ci circonda mutando radicalmente i ritmi di vita, i comportamenti di individui, imprese ed organizzazioni in ambito finanziario. In particolare, con riferimento al sistema bancario, da una prima analisi si evince che attualmente, le Autorità antiriciclaggio e le Unità di Intelligence Finanziarie (FIU) impiegano modelli basati su IA come supporto nell’analisi delle SOS ricevute e per orientare più efficacemente la successiva attività di ispezione e vigilanza; d'altro canto, in primis le banche, hanno iniziato ad investire ingenti risorse nell’acquisizione e impiego di tecnologie, software e risorse umane con capacità analitiche, da dedicare all’impiego di soluzioni avanzate nell’attività antiriciclaggio. Un caso pratico è MPS la quale utilizza strumenti tecnologicamente evoluti a supporto dei processi antiriciclaggio, affiancandoli agli applicativi tradizionali già in uso. Il suddetto caso riguarda un Motore adoperato da MPS che apre il processo di analisi del cliente effettuando in primo luogo, delle chiamate ai database transazionali per reperire i flussi del cliente (movimentazione c/c, deposito titoli, carte prepagate, utilizzo del bancomat, utilizzo del contante); in secondo luogo, si avvale di diversi moduli intelligenti al fine di stabilire se eseguire l'attività di prolungamento della scadenza in automatico o procedere con la rivalutazione manuale, affidata ad un operatore di filiale di seguimento del cliente.
File
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