Moduł 1: Strategia transformacji – cele i biznesowe uzasadnienie

3. Dlaczego banki muszą przechodzić na AI‑driven model
   Raporty branżowe pokazują, że ponad 50% instytucji wprowadza lub pilotażuje AI w AML, aby poprawić jakość dochodzeń, obniżyć koszt false‑positives i zwiększyć szybkość reagowania. AI umożliwia skalowanie operacji AML w warunkach wzrostu wolumenów transakcji i rosnących wymagań regulatorów.
4. Kluczowe korzyści AI dla AML:

• automatyczna detekcja wzorców behawioralnych,
• real‑time monitoring transakcji i klienta,
• generowanie SAR automatycznie lub półautomatycznie,
• redukcja kosztów operacyjnych i liczby false-positives oraz wzrost trafień rzeczywistych alarmów.

5. Vision: AI jako rdzeń departamentu AML
   Sekwencja transformacji: reguła-based compliance → ML wspierający alertowanie → AI agents analizujące sieci powiązań → generative AI wspierający raportowanie.
6. Governance, audytowalność i compliance regulatora
   Transformacja wymaga zgodności z wymaganiami regulatorów (przejrzystość modeli, explainable AI, kontrola bias oraz dokumentacja decyzji). Model human‑in‑the‑loop powinien zapewnić audit trail i zaufanie regulatorów.
7. Elementy roadmapy technicznej i organizacyjnej

• audyt danych,
• dobór technologii (NLP, graph, supervised i unsupervised ML, generative AI),
• integracja z legacy systemami,
• szkolenia personelu,
• pilotaże i skalowanie.

8. Zarządzanie zmianą
   Jak pogodzić technologię i kulturę zespołu AML — budowanie akceptacji AI wśród analityków, przejrzyste procedury eskalacji i mechanizmy kontroli jakości.

Moduł 2: Technologie AI budujące AI‑driven organizację AML

3. Graph AI (Graph Neural Networks)
   Wykrywanie powiązań sieciowych (GAT‑ResNet) między kontami, firmami, osobami – identyfikacja organizowanych schematów prania lub fraudu w sposób trudny do osiągnięcia przez reguły.
4. Deep Learning dla mikropłatności i real-time anomaly detection
   Użycie CNN/GRU w monitoringu transakcji mobilnych, IoT, micropłatności – dynamiczne, niskofalszywe reakcje dla dużych wolumenów.
5. NLP i generative AI w SAR & KYC
   Natural Language Processing służy do skanowania mediów, analizowania dokumentów, generowania narracji SAR. Generative AI może tworzyć drafty raportów, co skraca czas dochodzeń i wspiera standaryzację.
6. AI Agents i autonoma analityka
   AI‑agents działają autonomicznie: typują nowe alerty, analizują sieć powiązań, dostarczają rekomendacje eskalacji, z zachowaniem mechanizmów kontroli. Liczba instytucji w produkcji AI agentów rośnie dynamicznie.
7. Ciągłe uczenie i tuning modeli
   Algorytmy ML stale uczą się nowych schematów przestępczych na podstawie feedbacku z analityków i danych z SAR. Pozwala to adaptować system do nowych typologii prania.
8. Integracja AI i reveal eventów cyber/fraud
   Łączenie danych płatności, alertów cyberbezpieczeństwa, sanction screening – AI pozwala łączyć różne źródła danych, budować holistyczny widok ryzyka klienta.

Moduł 3: Wdrażanie strategii AI‑driven AML – plan i ryzyka

3. Ocena dojrzałości danych i systemów
   Analiza jakości danych (struktur, kompletności, segmentacja klientów), ocena zasobów danych do trenowania modeli ML.
4. Źródła i wybór technologii AI dla banku
   Porównanie vendorów narzędzi AI‑AML (np. Lucinity, TraceFort, Oracle, Cloud‑based), rozważenia wdrożeniowe i zgodność z regulacjami.
5. Zarządzanie projektem transformacji
   Fazy projektu: proof of concept → pilot → skalowanie, KPI efektywności (np. redukcja false positives, wzrost puntualności SAR).
6. Model hybrydowy: AI + Human oversight
   Zapewnienie mechanizmów review przez analityków kluczowych alertów i możliwość eskalacji, aby zachować odpowiedzialność i audytowalność.
7. Ocena ryzyka wdrożenia AI
   Problemy: bias modeli, transparentność, brak danych referencyjnych, prywatność klientów, regulacyjne wymagania explainability.
8. Współpraca z regulatorami
   Raportowanie pilotów AI do regulatora, konsultacje co do interpretowalności modeli, dokumentacja decision logs, compliance z AMLD, EBA, ECB oczekiwaniami.

Moduł 4: Governance, audyt, compliance i przyszłość AI‑driven AML

3. Rola governance i zarządzania modelem AI
   Zarządzanie cyklem życia modeli – re-training, monitoring performance, drift detection, audytowalność decyzji.
4. Regulacyjne wymagania explainable AI
   Modele muszą dostarczać argumentów dla decyzji: dlaczego alert podniesiony, jakie czynniki wpłynęły – dokumentacja potrzebna dla regulatora.
5. Szkolenia i upskilling personelu AML
   Departamenty AML muszą pracowników przeszkolić w rozumieniu i interpretacji AI-modeli, awareness co do ograniczeń i ryzyk.
6. Ewaluacja KPI i ciągłe doskonalenie
   Metryki sukcesu transformacji: skuteczność detekcji, poziom false positives, czas obsługi alertów, adaptacyjność modeli.
7. Wdrażanie innowacji: generative AI i explainable reports
   Kolejne funkcjonalności to generowanie automatycznych SAR, analizy narracyjne i insighty bez udziału analityka na wczesnych etapach.
8. Strategia długoterminowa: AI jako struktura AML
   Przekształcenie departamentu w inteligentną organizację: AI jako fundament, ludzie jako nadzorcy, ciągła adaptacja do nowych typologii cyfrowych zagrożeń.