Financiële instellingen en banken monitoren al hun transacties in de hoop zo  financiële misdaden als witwassen, fraude of aankoop van drugs te onderscheppen. Vaak wordt hierbij nog gebruik gemaakt van een klassieke methode, de zogenaamde business rules. “Die zijn handig als er objectieve risico’s zijn. Dus als er bijvoorbeeld regelmatig een bedrag boven de 15.000 euro wordt overgeboekt. Dan werkt een regel en kun je zeggen: dat is de moeite waard om nader te bekijken. Wat wij doen is AI modellen toepassen, specifiek ‘anomaly detection’. Daarbij zoek je naar afwijkingen op verwachtingen. Daar laten we dan een analist naar kijken. Wij zijn echt gefocust op witwassen en terrorismefinanciëring”, aldus Joost van Houten, teamleider bij Sentinels, onderdeel van Slimmer ai.

Stel je bijvoorbeeld voor dat iemand een nep webshop heeft gebouwd: zogenaamd een winkel in vitaminesupplementen die feitelijk drugs verkoopt. Dat is erg lastig op te sporen. De winkel ziet er namelijk volstrekt normaal uit, maar kopers weten dat bepaalde vitamines feitelijk staan voor bepaalde drugs. Die codes kunnen via het dark web worden doorgegeven. “Dan moet je op zoek gaan naar de kleine afwijkingen die ze toch per ongeluk verdacht maken. Je kijkt naar het complete plaatje. We speuren niet zelf, dat doet het algoritme en dan gaat het om een combinatie van variabelen. Doordat we de gegevens van reguliere verkopers van supplementen kennen kunnen we prijsverschillen vergelijken of het moment van bestellen. Stel, iedereen bestelt midden in de nacht. Zo zijn er nog een heleboel kleine voorbeelden waarvan je denkt: daar klopt iets niet.”

“ False positives omlaag brengen”

Het product is sinds vorig jaar op de markt. “We kwamen in contact met een grote betalingsinstelling die op zoek was naar iemand die dat samen met hen kon ontwikkelen. Ze waren niet tevreden over de oplossingen die er al op de markt waren. Voor ons was het duidelijk dat dat een probleem was met techniek. Als je alleen maar gebruik maakt van simpele regels om best wel complex gedrag te doorgronden, dan kom je niet heel ver. Wij zijn een bedrijf met 10 jaar ervaring in toegepaste AI en we dachten: dat kunnen we beter.”

De techniek alarmeert de analisten die het verder handmatig afhandelen. “Klanten betalen een licence fee die is gebaseerd op twee variabelen. Als wij het goed doen, dan halen we de nutteloze meldingen ofwel false positives naar beneden. Dat scheelt werk en  tijd. Ook het afhandelen scheelt werk en tijd. Dat betekent een besparing, terwijl instellingen wel voldoen aan de regelgeving van de DNB.”

De wereld van AI ontwikkelt zich snel. “Er komen steeds meer databronnen beschikbaar. Daar gaan we ook zelf naar op zoek. Er zijn nog een hele hoop ongebruikte databronnen bij onze klanten. Er wordt onder meer bij het onboarden heel veel data verzameld. Dat kunnen we gebruiken. Er worden scrapers bedacht om data aan te vullen. Algoritmes worden slimmer. Daarvoor gebruiken we de feedback van klanten. Daarnaast worden nieuwe technieken ontwikkeld.”

Aan Sentinels werken circa 22 mensen. Die vallen onder de paraplu van Slimmer.ai. “We hebben een heel internationaal team. Van de 45 mensen zijn er nu 15 van buiten Nederland: Europa, US, India. Ik denk dat er heel veel kracht zit in dat soort diversiteit. Ook in de diversiteit tussen mannen en vrouwen. We gaan richting 30% vrouwen, dat is in deze wereld heel veel. Daar zijn we ook trots op. Een groot deel van ons talent komt uit Groningen. daar zit een hele goede AI-opleiding.”

“ Een wereld te winnen”

“We zijn als bedrijf gefocust op toegepaste AI software voor de b2b markt. Wij zoeken naar problemen waarbij we samen met mensen in een bedrijf hun werkproces kunnen verbeteren. Daardoor wordt het werk weer meer humaan. Wij noemen dat people powered AI. We hebben naast Sentinels ook een product gericht op wetenschappelijke publishing. Daarnaast hebben we Slimmer.ai labs. Zie het als een incubator waar we op zoek zijn naar onze volgende producten. Er broeit van alles, maar dat moeten we nog valideren.”

Sentinels kan ook internationaal worden ingezet, stap voor stap. “Het komend jaar is het de Benelux en daarna Europa en daarna willen we breder uitbreiden. We beginnen graag in Nederland omdat we hier, en in Noord Europa, de strengste regelgeving hebben met streng toezicht daarop. Dus het is een goede startmarkt om in te beginnen.”

De meeste klanten zijn financiële instellingen. Banken zijn vaak nog traag met besluitvorming en veranderingen. Terwijl daar een wereld te winnen valt. Door slimmer te speuren, wordt het werk voor de mensen die alles moeten afhandelen interessanter. “Veel klanten werken nog  met oude systemen, sofware die 30 jaar geleden ontwikkeld is en dat zijn vooral regels code. Dit moet je zien als hele simpele ‘if / then’ statements, maar hoeveel variabelen kun je daarin stoppen? Als het gedrag complexer wordt en jij blijft met dezelfde methodes werken, dan krijg je heel veel false positives. Zie het als een heel groot sleepnet dat je over die transacties haalt. Die zijn in aantallen ook gegroeid trouwens. Wat je dan krijgt is wat je ziet bij bijvoorbeeld de grote banken. Daar werken ondertussen ongeveer 10% van hun mensen in compliance. En het grootste deel van die mensen werken aan false positives want het gemiddelde in de markt is 99%. Moet je je eens voorstellen dat je allerlei hoogopgeleide mensen hebt zitten die dan dit werk te doen. Dat willen we helpen voorkomen.”

(Een verslag van @daalder)

De afleveringen van Top Names zijn via Soundcloud en iTunes als podcast beschikbaar.

Vind je het waardevol wat we doen? Steun ons door FMT Member te worden!