Przeciwdziałanie praniu pieniędzy. Kluczowa rola branży AML w finansach

Definicja AML 

AML, czyli Anti-Money Laundering, to zestaw działań podejmowanych przez organizacje finansowe, w celu zapobiegania praniu brudnych pieniędzy. Prowadzi się je w celu eliminacji zjawiska, w którym dochody pochodzące z działalności przestępczej są ukrywane lub legalizowane poprzez różne transakcje finansowe. 

Dodatkowo, w ramach firm termin AML może odnosić się do wydzielonego działu, takiego jak dział przeciwdziałania praniu pieniędzy, który ma na celu przeciwdziałanie praktykom przestępczym i monitorowanie transakcji w celu wykrycia nieprawidłowości. 

Czytaj więcej: Czym zajmuje się analityk AML? 

Zakres obowiązków działu AML 

Głównym celem działów AML jest zabezpieczenie systemu finansowego przed wykorzystaniem go do nielegalnych celów, takich jak finansowanie terroryzmu czy uwiarygodnianie dochodów z przestępczości. Praca w dziale AML często polega na identyfikowaniu i zgłaszaniu podejrzanych transakcji, co może prowadzić do powstrzymania działalności przestępczych, włącznie tych związanych z handlem narkotykami czy ludźmi (!). 

Perspektywy rozwoju w AML 

Większość stanowisk w dziale AML znajduje się w centrach usług wspólnych, a kluczowym kryterium rekrutacji jest doskonała znajomość języków obcych, przede wszystkim angielskiego. Praca w tym obszarze jest szczególnie odpowiednia dla analityków, którzy w AML zajmować się będą analizą transakcji pod kątem podejrzeń o pranie pieniędzy. 

Czytaj także: AML i proces KYC 

Przeciwdziałanie praniu pieniędzy i finansowaniu terroryzmu w Polsce 

Polski system przeciwdziałania praniu pieniędzy i finansowaniu terroryzmu opiera się na przepisach krajowych i unijnych, a jego kluczowym elementem jest Generalny Inspektor Informacji Finansowej (GIIF). GIIF ma za zadanie otrzymywać, analizować i przekazywać organom odpowiednim informacje dotyczące podejrzanych transakcji. 

Jak działają systemy AML? 

Systemy AML opierają się na wykrywaniu i zgłaszaniu potencjalnych przypadków prania pieniędzy poprzez monitorowanie transakcji finansowych. Pranie pieniędzy składa się natomiast z trzech etapów: lokowania, maskowania i integrowania. To złożony proces transakcyjny, który zaczyna się od wpłaty środków, a następnie prowadzi do stopniowego przenoszenia ich na pozornie legalne aktywa. Stąd instytucje finansowe muszą być w stanie identyfikować te procesy i reagować na nie zgodnie z obowiązującymi przepisami. 

Rola nowych technologii w branży AML 

Technologie sztucznej inteligencji (AI) i uczenia maszynowego (ML) odgrywają coraz większą rolę w obszarze przeciwdziałania praniu pieniędzy. Modele uczenia maszynowego mogą być wykorzystane w procesie analizowania danych finansowych i wykrywania wzorców podejrzanych transakcji, co umożliwia szybsze i bardziej precyzyjne działania. Niektóre techniki ML mogą nawet wyodrębniać nowe elementy danych i interpretować nieznane wcześniej wzorce, co jest szczególnie istotne w środowisku AML. Integracja AI i ML w systemy AML pozwala więc na automatyzację i usprawnienie procesów monitorowania oraz wykrywania nieprawidłowości.  

Czytaj także: AML/KYC. Wywiad z Martą Bagińską 

Dlaczego AML jest ważne? 

Przeciwdziałanie praniu pieniędzy ma ogromne znaczenie dla zapewnienia bezpieczeństwa finansowego i społecznego. Pranie pieniędzy często towarzyszy wielu innym przestępstwom, takim jak przemyt, korupcja czy handel narkotykami, dlatego skuteczne AML ma kluczowe znaczenie dla ograniczenia tych działań. Dlatego też walka z praniem brudnych pieniędzy jest nieustannym wyzwaniem dla instytucji finansowych i organów nadzoru.  

Poza moralnymi aspektami walki z praniem pieniędzy i finansowaniem terroryzmu instytucje finansowe stosują również praktyki AML w celu: 

• zapewnienia zgodności z przepisami, które nakładają obowiązek monitorowania klientów i transakcji oraz zgłaszania podejrzanych działalności; 
• ochrony wizerunku marki i zwiększenie wartości dla akcjonariuszy; 
• unikania ugód sądowych oraz kar cywilnych, które mogą być nałożone w przypadku naruszenia przepisów lub zaniedbań; 
• ograniczania kosztów związanych z potencjalnymi karami, kosztami pracowniczymi, informatycznymi oraz utratą kapitału związaną z ryzykiem.