Gable explica que, por definición, los pagos instantáneos exigen tiempo real, por lo que, desde la perspectiva de los delitos financieros, los controles de seguridad deben ser muy rápidos y precisos. Si el proceso no funciona sin problemas, se producen interrupciones en la experiencia del cliente, la pérdida de la buena voluntad del cliente y un impacto negativo en la reputación de la marca. Los ejemplos incluyen un cheque que termina en una cola para revisión manual, o si los cheques no son exactos, lo que lleva a que un cliente sea defraudado. Por lo tanto, los bancos deben estar al tanto de sus protocolos de seguridad.

“A medida que se realizan controles, una proporción siempre necesitará investigación. Esto lleva tiempo y puede dañar la experiencia del cliente”. declaró Gable. “También hay un factor de costo para los bancos, quienes al migrar a la instantánea deben pensar de antemano en los sistemas y procesos que tienen listos para este cambio”.

Hagras también describió la forma en que la IA será un factor para mitigar el crimen en las transacciones instantáneas, ya que aprovechará la automatización para brindar una experiencia de usuario perfecta. Esto se combina con un seguimiento de auditoría sólido para facilitar la ampliación de los bancos. La IA también puede combatir los delitos financieros a través de la detección de sanciones y los procesos contra el lavado de dinero, detectando automáticamente dónde se produce el fraude y permitiendo que los falsos positivos se procesen automáticamente sin interrumpir la experiencia del cliente.

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“El fraude es una batalla continua”, comentó Hagras.

Agregó: “AI será responsable de garantizar que generen modelos que puedan seguir todos los diferentes tipos de requisitos regulatorios, permitiendo que los bancos y las instituciones financieras usen AI con confianza. La clave para hacer esto es usar una IA explicable. Los modelos generados son fácilmente comprensibles, analizados y, lo que es más importante, aumentados y auditados por los usuarios comerciales y las autoridades más importantes”.

Muchos reguladores no aceptan los modelos de caja opaca, ya que no explican suficientemente los procesos de toma de decisiones del modelo al generar un resultado. Concluyó que los procesos de IA explicables son un enfoque clave para Temenos, y cumplir con las regulaciones de 'explicabilidad' de IA actuales y futuras será esencial.