De vooruitgang van technologie maakt witwasactiviteiten steeds geavanceerder. Criminelen over de hele wereld vinden slinkse manieren om legitieme banksystemen te omzeilen. Ze creëren een wirwar van complexe banktransacties om hun vuile geld wit te wassen.
In het financiële landschap van vandaag betekent dit dat regelgeving rond KYC (Know-Your-Customer) en AML (Anti-Money Laundering) van ongelooflijk groot belang is. Er is een inhaalslag nodig om de ingenieuze technieken van criminelen de baas te blijven. Daarom ontwikkelt ING: Hunter.
“Hunter is an AI powered money laundering detection and investigation product.”
Het idee achter Hunter is om een volgende Laundromat te voorkomen en mogelijke misstanden vroegtijdig op te sporen. Middels kunstmatige intelligentie (AI) scant Hunter grote hoeveelheden data real-time om verdachte of risicovolle transacties en klanten te identificeren.
In 2019 ontstond het idee voor Hunter en gingen we met een multidisciplinair team van gepassioneerde ING-ers aan de slag. Data scientists en data engineers experimenteerden erop los om met zoveel mogelijk data en de toepassing van verschillende machine learning algoritmes tot relevante data en inzichten te komen.
De belangrijkste gebruikers van Hunter zijn de zogenoemde Special Investigators die binnen ING Nederland onderzoek doen naar potentiële witwasactiviteiten en fraude. Hunter helpt niet alleen bij de detectie van verdachte transacties en entiteiten, maar stelt de Special Investigators ook in staat om sneller en meer diepgravende analyses uit te voeren. Tijdens de productontwikkeling was de samenwerking met de Special Investigations Unit een belangrijke succesfactor. Hun kennis van anti-money laundering (AML) was cruciaal.
Onderzoeksactiviteiten voor Hunter
Dit is ook waar ik als onderzoeker een belangrijke rol speelde. Ik vormde de brug tussen de technologie en de gebruiker. Mijn rol was om structureel in gesprek te gaan met de Special Investigators, om zowel ideeën op te doen voor nieuwe toepassingen binnen Hunter, alsook om de ontwikkelde functionaliteiten te evalueren.
Mijn activiteiten bestonden o.a. uit:
- Het werkproces van de Special Investigators Unit in kaart brengen (Customer Journey Map).
- Observeren en analyseren hoe er gewerkt werd met Hunter (Contextual inquiry)
- Deep-dive sessies faciliteren om kennis, wensen en behoeften te achterhalen t.a.v. specifieke thema’s (In-depth interviews).
- Insights leveren voor UX designs en deze designs evalueren met gebruikers.
In het begin was Hunter niet meer dan een database, met een beperkt dashboard en aantal geavanceerde functionaliteiten die je alleen kon gebruiken als je enige kennis van SQL had. Kortom: niet gebruiksvriendelijk. Zonder de hulp van onze data scientists, was het moeilijk om informatie uit Hunter te krijgen. Maar de data die via Hunter beschikbaar kwam, bleek al snel zeer waardevol. In sommige cases was de Hunter data zelfs doorslaggevend om een suspicious activity report (SAR) te kunnen melden bij de autoriteiten.
Gedurende het jaar dat ik het Hunter team ondersteunde met UX research activiteiten, is Hunter niet alleen gegroeid in functionaliteit, maar is het een volwaardig bruikbaar product geworden waar gebruikers zelfstandig mee uit de voeten kunnen.
Uiteraard was er nog veel werk te doen toen ik in 2020 mijn opdracht afrondde bij ING WBAA. Een product is nooit af en er waren nog veel ideeën voor doorontwikkeling. Maar ik ben blij en trots dat ik heb kunnen bijdragen aan de ontwikkeling van Hunter: hunting and catching criminals.