Il Comitato di Basilea per la vigilanza bancaria ha pubblicato una newsletter sulla vigilanza in materia di antiriciclaggio e lotta al finanziamento del terrorismo (AML/CTF).
Si ricorda che, in tema, la nostra Rivista ha organizzato per il giorno 26 novembre 2026 il webinar “Adeguata verifica della clientela: i nuovi RTS AMLA Parte I – Il processo di identificazione e verifica del cliente“, che approfondirà le novità delle norme tecniche e delle linee guida AMLA di attuazione del Regolamento Antiriciclaggio.
Il documento del Comitato riassume i temi chiave e le sfide nel contesto delle attività di lotta al riciclaggio e del finanziamento del terrorismo, così come emersi dalle attività di valutazione condotte presso 19 giurisdizioni, nonché da un workshop focalizzato sulle relative tecniche di prevenzione.
Tali attività hanno evidenziato il ruolo centrale della qualità dei dati, dell’innovazione tecnologica e dei presidi di governance nella gestione del rischio, nonché l’importanza di una valutazione accurata dei rischi per garantire un’efficace vigilanza ed un’efficiente allocazione delle risorse.
In tale contesto, l’analisi delle metodologie adottate dalle Autorità di vigilanza evidenzia che:
- i questionari AML/CTF costituiscono il principale strumento di rilevazione
- l’elaborazione dei dati risente del prevalente ricorso a processi manuali
- la determinazione del rischio residuo si basa sulla combinazione di approcci su formule e su matrici.
Con riferimento all’impiego dei sistemi di monitoraggio delle transazioni (transaction monitoring systems – TMS), il documento richiama i risultati del workshop del novembre 2024 sull’IA e sull’apprendimento automatico (Machine Learning – ML).
L’adozione di tali tecnologie avanzate consente di migliorare la rilevazione delle anomalie, la segmentazione della clientela e la gestione dinamica delle soglie, a condizione che siano garantiti i seguenti presidi operativi:
- la disponibilità di dati di elevata qualità supportata da solidi quadri di gestione e dalla cooperazione tra settore pubblico e privato
- il mantenimento di una supervisione umana necessaria per la validazione dei modelli, la revisione degli alert e l’adozione delle decisioni finali sulle segnalazioni di operazioni sospette
- la garanzia della spiegabilità dei risultati generati dai modelli di IA, al fine di assicurare la conformità alle aspettative delle Autorità di vigilanza.
