Så här kommer AI att förändra efterlevnaden – från juridiska bördor till digitala fördelar
Uppdaterad: 17 april 2026, 10:27 Publicerad: 7 april 2026, 07:00
Finansbranschen ställs inför allt högre krav på att upptäcka ekonomiska brott. Samtidigt kommer arbetet att förändras i grunden när automation, avancerad dataanalys och AI integreras i efterlevnadsprocesser. – Vi ser just nu ett tydligt skifte från manuellt efterlevnadsarbete till mer teknikbaserade arbetssätt och det är ibland en betydande förändring, säger Henriette Kroner, partner på konsultföretaget d-fine.
Nya regleringar, som EU:s bredare AML-paket, ställer högre krav på finanssektorn att snabbt kunna identifiera misstänkta transaktioner och anmäla potentiella brott. Samtidigt ökar det också risken för skada på företagets rykte om något går fel.
Traditionellt har mycket av arbetet gjorts manuellt och juridisk expertis har varit mycket eftertraktad. Men ökande mängder data och komprimering av tidsramar kräver förändringar av vårt sätt att arbeta.
Ett tydligt exempel är den så kallade omedelbara betalningen, omedelbar betalning. För denna betalning måste transaktioner matchas mot en sanktionslista inom några sekunder.
– Tidigare brukade banker ta timmar eller till och med dagar för att granska misstänkta transaktioner. Nu är det bara några sekunder kvar. Därför är en teknisk lösning absolut nödvändig, säger Henriette Kroner.
Här kan AI användas för att analysera stora mängder data och identifiera misstänkta mönster. Det är dock mänsklig expertis som utvecklar AI-kvalitetskontroller och designar skräddarsydda processer.
AI förenklar efterlevnad
Tekniken förändrar också hur efterlevnadsavdelningar faktiskt fungerar. Ett exempel är nya verktyg som låter dig interagera direkt med din organisations data.
d-fine erbjuder en lösning som vanligtvis beskrivs som ”chatta med dina efterlevnadsdata.” Här hjälper AI användare att samla in information från olika system och sammanställa data för analys och rapportering. Detta gör processen mycket snabbare och mer effektiv.
– På så sätt behöver man inte manuellt söka i separata databaser, förklarar hon.
Att klara av sofistikerade kriminella nätverk kräver också samarbete mellan konkurrerande banker. Genom safeAML-lösningar kan banker identifiera sina nätverk utan att exponera känslig kunddata.
– Systemet gör det möjligt att identifiera misstänkta transaktionsnätverk mellan banker samtidigt som data anonymiseras och skyddas, säger hon.
Samtidigt finns det fortfarande hinder för utbredd användning av ny teknik.
– Det största hindret idag är inte reglering, utan skepsis mot AI som fortfarande finns i många organisationer. Nyckeln är ett ledarskapsbyte, säger Markus Seifert, chef för d-fines kontor i Stockholm.
Efterlevnad blir en konkurrensfördel
För institutioner som framgångsrikt integrerar teknik i sin verksamhet kan påverkan vara betydande både ur ett effektivitets- och affärsstrategiskt perspektiv.
– Istället för att bara se efterlevnad som en kostsam skyldighet, kan avancerad teknik bidra till bättre riskhantering, effektivare processer och snabbare beslutsfattande. Då, avslutar Henriette Kroner, blir det en riktig konkurrensfördel.
Om d-fine
d-fine är ett europeiskt konsultföretag fokuserat på riskhantering, dataanalys och teknik inom finans-, energi- och tillverkningsindustrin, inklusive centralbanker och tillsynsmyndigheter. d-fine kombinerar regulatorisk expertis med affärs- och teknikexpertis. Företaget grundades 2002 och har idag över 1 800 anställda och kontor i Stockholm, London, Utrecht, Frankfurt, Wien, Zürich och Milano.
Extern länk: Klicka här för mer information
Denna artikel är producerad av Brand Studio i samarbete med d-fine och är inte en Dagens industriartikel.
