Penningtvätt och terrorismfinansiering utgör ett internationellt samhällshot. Alla aktörer som omfattas av penningtvättslagen är skyldiga att motverka dessa brottsliga aktiviteter. Fundler är den första robotrådgivaren att använda maskininlärning för att analysera transaktioner och genomföra kontroller.

 

Penningtvättslagen syftar till att förhindra att företag utnyttjas för penningtvätt och finansiering
av terrorism. Finansiella bolag och övriga aktörer som omfattas av lagen måste ha en uppdaterad kundkännedom, upptäcka förändrade beteenden och rapportera misstänkta aktiviteter. Det gedigna analysarbetet kräver mycket tid och resurser. Nu blir Fundler den första robotrådgivaren i Sverige att effektivisera arbetet genom att implementera maskininlärning.

– Maskininlärningen innebär att vi ännu snabbare kommer att notera om en kund genomför misstänkta transaktioner. Dessutom får vi loss mer resurser då programmet bevakar kundbeteendet löpande och inte kräver lika omfattande manuell hantering. Vi är stolta över att ligga i teknisk framkant och vara den första robotrådgivaren att implementera maskininlärning för detta syfte, säger Johanna Hammarsten, Compliance Officer, på Fundler.

Vanligtvis sker kontrollerna manuellt och regelbundet. Genom att istället använda maskininlärning för att analysera beteendemönster och gruppera kunderna efter penningflöde kan systemet mer effektivt upptäckta förändringar i kundbeteendet. Det är främst insättningar, uttag och transaktionssummor som bevakas.

– När allt fler finansiella tjänster digitaliseras blir kontrollerna ännu viktigare. Fundler har över 40 000 användare och samtidigt som vi gör identitetskontroller och uppdaterar kundernas bakgrundsinformation regelbundet känner vi ett ansvar att ha den bästa möjliga funktionen
för att bekämpa penningtvätt och terrorismfinansiering på vår plattform, säger Ulf Ahrner, VD
på Fundler.