为了追踪洗钱者，银行需要处理和分析大量数据，如果没有机器学习和模糊逻辑，这几乎是不可能的。 今天，这些系统使流程更加高效，并使新的欺诈模式可见。
有组织犯罪使用各种支付方式，并创建在支付方式生态系统中不断涌现的公司，目的是洗钱非法所得。 同时，个人和企业客户都需要尽可能快速、轻松地进行金融交易。
在这个冲突区域内，有不同的机构试图为他们的客户提供无缝体验，而另一方面他们需要控制问题以避免成为犯罪活动的受害者。 从这个意义上说，行业压力很大，一方面可能损害企业的声誉，另一方面可能受到监管机构的处罚。
然而，鉴于大量的支付方式和渠道，以及可以使用加密货币进行的交易，这种情况变得更加复杂。 因此，金融机构和生态系统中的不同参与者应该能够实时控制资金流动的所有过程。 为了满足这一需求并高效运营，它们必须能够高效地处理海量数据。
不同组织努力解决的一个问题是他们必须分析大量“误报”，从而导致大量开销和相关的高成本。 因此，从整体上解决问题对于提高效率和控制至关重要，而这是通过孤立或单独的解决方案无法实现的。 这一点的证明是，越来越多的 IT 部门正在寻找只能解决部分问题的智能解决方案，或者替换“孤岛”运行的现有系统，从而让他们拥有全面的视野。
为了应对这种演变，如今基于混合人工智能 (HIA) 的解决方案在打击洗钱和上市监控方面提供了更大的优势。 因此，最先进、最有效的工具将机器学习等数据驱动的自学习过程与基于知识的过程和动态客户档案相结合，从而显着提高风险评估的成功率。 当数据驱动的人工智能与基于知识的人工智能相结合时，可以获得最好的结果。
“基于混合人工智能方法的解决方案在评估风险时提供了完全控制和最大透明度。 这种优化的管理使识别新的欺诈模式成为可能，并提供了欺诈和风险管理的整体视野。 Latam INFORM 首席执行官 Federico dos Reis 表示，实时响应和学习的能力对于预测和防止欺诈至关重要。
与上述一致，首席执行官表示，“我们的 RiskShield 软件探索并识别客户行为中新的奇怪或可疑模式，例如与配置、资金流动、高频或高风险区域相关的模式，从而创建每个方面的综合视图。自动化风险检测和警报异常行为。客户分类和持续尽职调查监控。它有能力处理大量交易并实时采取行动，触发各种系统的行动并避免可疑交易“。
根据防止洗钱专业认证协会 (ACAMS) 的信息，拉丁美洲的洗钱活动估计每年高达 4000 亿美元。 鉴于这一令人担忧的数字，可以预计未来几年监管压力将继续增加，随之而来的是公司识别、报告和防止非法交易的要求。 因此，越来越需要有正确的工具来帮助组织增加对这些案例的检测，并通过优化“误报”来提高效率和有效性。
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