SymphonyAI, globalny lider w zakresie pionowych platform produktów AI, oraz AML Intelligence, wiodące źródło informacji i analiz dla społeczności zajmującej się zgodnością w obszarze przestępczości finansowej, wspólnie opublikowały raport FinCrime Frontier 2026–27. Z badań wynika, że większość instytucji finansowych nadal zarządza ryzykiem przestępczości finansowej w oparciu o okresowe cykle przeglądowe, mimo że zagrożenia i przepisy, które te programy mają śledzić, ewoluują w sposób ciągły — co ujawnia utrzymującą się lukę między inwestycjami w zgodność a zmianami operacyjnymi.

Monitorowanie ciągłe pozostaje rzadkością

W oparciu o opinie ponad 200 liderów ds. przestępczości finansowej i zgodności, w tym dyrektorów najwyższego szczebla z największych globalnych instytucji finansowych, raport wskazuje, że jedynie 4,7% instytucji finansowych stale aktualizuje monitorowanie zgodności i kontrole wraz ze zmianami ryzyka. Kolejne 56,8% w ogóle nie wdrożyło ciągłego monitorowania zgodności, jedynie je bada lub pozostaje na wczesnym etapie pilotażowym.

Odkrycie to wskazuje na lukę strukturalną: typologie przestępczości finansowej, ekosystemy płatnicze i oczekiwania regulatorów ewoluują nieprzerwanie, podczas gdy większość programów zgodności nadal opiera się na zaplanowanych cyklach przeglądowych. W praktyce monitoring ciągły oznacza takie monitorowanie i kontrole, które przekalibrowują się wraz ze zmianami warunków ryzyka, a nie tylko w określonych odstępach czasu — to mechanizm, dzięki któremu nadzór nadąża za środowiskiem, które ma kontrolować.

Koszt statycznych kontroli

Badania kwantyfikują praktyczny tej luki. Bez możliwości ciągłego dostosowywania tego, co zasługuje na uwagę, analitycy zmuszeni są przeglądać ogromne wolumeny zamiast skupiać się na rzeczywistym ryzyku. Siedmiu na dziesięciu respondentów (70,8%) deklaruje, że 5% lub mniej badanych przez nich alertów kończy się eskalacją lub zgłoszeniem SAR/STR (Suspicious Activity Report/Suspicious Transaction Report) — co oznacza, że zdecydowana większość pracy analitycznej nigdy nie przekłada się na zidentyfikowane ryzyko. Ponieważ SAR/STR są oficjalnymi zgłoszeniami, które instytucje przekazują organom inteligencji finansowej w przypadku podejrzanych transakcji, wskaźnik ten bezpośrednio mierzy, jaka część pracy analityków jest zużywana na alerty, które nigdy nie przeradzają się w zagrożenia podlegające zgłoszeniu.

Fokus regulacyjny przesuwa się ku AI i zarządzaniu modelami

Środowisko regulacyjne dodatkowo zaostrza presję. Zarządzanie AI i modelami oraz adekwatność technologii i systemów wspólnie stały się najczęściej wskazywanymi obawami regulacyjnymi, każde wybrane przez 40,8% respondentów — wyprzedzając złożoność regulacyjną transakcji transgranicznych, która rok wcześniej zajmowała pierwsze miejsce. Jak podaje raport, ta zmiana sugeruje, że regulatorzy przechodzą od oceny, czy firmy posiadają politykę, do oceny, czy stojąca za nią technologia działa zgodnie z oczekiwaniami i czy można to wykazać. Przetasowanie to współgra również z wnioskami badania dotyczącymi inwestycji: instytucje kierują budżety ku AI i automatyzacji w tym samym czasie, gdy kontrola tego, czy te technologie rzeczywiście działają — i czy można to udowodnić regulatorom — wysunęła się na szczyt rankingu obaw.

Inwestycje wyprzedzają zmiany operacyjne

Modele operacyjne zmieniły się mniej, niż mogłyby sugerować poziomy inwestycji. AI i automatyzacja są obecnie wiodącym priorytetem inwestycyjnym w obszarze zgodności, wskazanym przez 61,9% respondentów, jednak 76,3% instytucji nadal przegląda alerty ręcznie lub przy jedynie częściowej automatyzacji — niemal bez zmian względem poprzedniego roku. W efekcie rośnie luka między tym, ile instytucje inwestują w AI, a tym, jak bardzo ich codzienne operacje faktycznie się zmieniły.

Istnieją jednak oznaki ruchu. W pełni ręczny przegląd alertów spadł rok do roku z 21,3% do 16,5%. Ponad połowa respondentów opisuje również reakcję swojej organizacji na zmiany regulacyjne jako w pewnym stopniu proaktywną — przyspieszającą modernizację, przekształcającą model operacyjny lub umożliwiającą przejście do proaktywnej zgodności opartej na inteligencji — mimo że praca reaktywna pozostaje największą pojedynczą odpowiedzią. Łącznie wyniki wskaz na branżę, która zaczyna się ruszać, ale jeszcze nie w tempie, jakiego wymaga dziś jej środowisko ryzyka i regulacji. Ponieważ badanie śledzi te same mierniki rok do roku — od wskaźników ręcznego przeglądu po to, które kwestie regulacyjne dominują na liście — jego dane stanowią również konkretny punkt odniesienia do oceny w przyszłych edycjach, czy tempo operacyjne faktycznie nadąża.

Liderzy branży o zamykaniu luki

„Dane z tego roku wyznaczają wyraźną granicę” — powiedział Stephen Rae, współzałożyciel i przewodniczący AML Intelligence. „Większości instytucji finansowych nie brakuje zaangażowania w modernizację zgodności — brakuje im tempa operacyjnego. Typologie przestępcze zmieniają się z tygodnia na tydzień, wolumeny transakcji stale rosną, a oczekiwania regulacyjne się zaostrzają — a nonetheless funkcje zgodności wciąż w dużej mierze są zbudowane tak, by ponownie oceniać ryzyko według harmonogramu, a nie wraz ze zmianą warunków. Zamknięcie tej luki, bardziej niż jakikolwiek pojedynczy wybór technologiczny, to następne wyzwanie branży.”

„Badania pokazują branżę poruszającą się we właściwym kierunku, ale tempo zmian w zgodności w obszarze przestępczości finansowej — obejmujące nowe zagrożenia, regulacje i rosnącą złożoność biznesową — wciąż wyprzedza zdolność większości programów zgodności do adaptacji” — powiedział John Edison, prezes ds. usług finansowych w SymphonyAI (symphonyai.com). „Kolejny etap zostanie zdefiniowany przez to, jak skutecznie instytucje wykorzystają AI do połączenia inteligencji ryzyka z osądem instytucjonalnym, przekształcając wykrywanie, dochodzenia i zarządzanie tak, aby kontrole reagowały dynamicznie na zmiany ryzyka, przy zachowaniu odpowiedniego nadzoru ludzkiego i odpowiedzialności.”

O raporcie

Raport FinCrime Frontier 2026–27 analizuje zmiany regulacyjne, ekonomię zgodności, wyniki operacyjne, dojrzałość AI i automatyzacji, gotowość danych i zarządzania oraz przyszłość zgodności w obszarze przestępczości finansowej.

Źródło: Globalfintechseries