EY oznacza globalną organizację i może odnosić się do jednej lub więcej firm członkowskich Ernst & Young Global Limited, z których każda stanowi odrębny podmiot prawny. Ernst & Young Global Limited, brytyjska spółka z ograniczoną odpowiedzialnością, nie świadczy usług na rzecz klientów.
Jak EY może pomóc
-
Pomagamy podmiotom z branży finansowej skutecznie ograniczać ryzyka związane z praniem pieniędzy i finansowaniem terroryzmu. Łączymy wiedzę ekspercką z zakresu Compliance, doświadczenie operacyjne z realizacji procesów KYC/AML oraz znajomość nowoczesnych technologii informatycznych. Dzięki temu możemy świadczyć kompleksowe usługi doradcze, a także wspierać naszych klientów w codziennej realizacji procesów operacyjnych w obszarze Financial Crime.
Przeczytaj więcej -
Prawo dotyczące ochrony sygnalistów zobowiązuje firmy do udostępnienia kanałów umożliwiających poufne zgłaszanie naruszeń, wdrożenie mechanizmów praktycznie chroniących sygnalistów przed odwetem oraz wypracowanie zasad rozpatrywania zgłoszeń w ściśle określonych terminach. Sprawdź jak możemy pomóc w dostosowaniu firmy do nowych przepisów.
Przeczytaj więcej -
Od lutego 2022 firmy z obszaru Unii Europejskiej muszą przestrzegać sankcji gospodarczych nałożonych w bezprecedensowej skali na Rosję i Białoruś. Nasz zespół ma unikalne doświadczenie w tematach sankcyjnych – edukacji, weryfikacji kontrahentów oraz wdrażaniu odpowiednich procedur. Pomagamy ograniczyć ryzyko kar finansowych i odpowiedzialności karnej wynikające z naruszeń przepisów sankcyjnych.
Przeczytaj więcej -
Wspieramy firmy w prowadzeniu etycznego biznesu budując systemy compliance oraz wdrażając narzędzia i mechanizmy sprzyjające zarządzaniu zgodnością.
Przeczytaj więcej
Włosi i Kolumbijczycy podjęli próbę wykorzystania sztucznej inteligencji do zwalczania korupcji w zamówieniach publicznych. Dzięki pomocy maszyny zwiększa się szansa na wytypowanie do audytu zamówień, które okażą się skażone łapownictwem.
Żeby sztuczna inteligencja mogła zacząć działać, trzeba ją przeszkolić w oparciu o wytwory stworzone przez człowieka. Najlepiej, gdy są to twarde dane na temat korupcji przy przetargach, skoro tym ma się zajmować. Tu z kolei najlepsze byłyby dane z zakończonych prawomocnie procesów sądowych. Niestety zarówno w Kolumbii jak i we Włoszech nie było kompletnej albo chociaż obszernej bazy danych o takich procesach i ich wynikach. Danych było za mało, żeby sztuczna inteligencja mogła się na ich podstawie nauczyć działania. [1]
W zastępstwie danych z procesów, Włosi użyli niepublicznego wykazu zawierającego informacje o wszystkich firmach lub osobach, w stosunku do których toczyło się dochodzenie w sprawie przestępstwa związanego z korupcją.
Kolumbijczycy nakarmili sztuczną inteligencję wiedzą z bazy agencji nadzorującej zamówienia publiczne. Zawiera ona dane o karach nałożonych na spółki w wyniku stwierdzenia jakiejś formy nadużycia a może i korupcji. Posłużyli się również danymi mówiącymi czy firma naruszyła kiedykolwiek umowę z gminą w tym za niewłaściwą lub nieterminową realizację umowy.
Karmiąc sztuczną inteligencję takimi danymi nie dało się nauczyć jej wykrywania zamówień obarczonych korupcją. Za to włoscy i kolumbijscy autorzy nauczyli maszyny identyfikacji przypadków w których przetarg wygrała firma o wątpliwej reputacji, oraz oceny tego czy jest prawdopodobne, że zwycięska firma będzie osiągać słabe wyniki. Może to być wskazaniem dla służb, że warto przeprowadzić w danym przypadku audyt.
Wykorzystanie sztucznej inteligencji znacząco zwiększa szansę wykrycia korupcji w porównaniu z tradycyjną, losową metodą wybierania kontraktów do zbadania. Dla lepszego wykorzystania sztucznej inteligencji do wykrywania korupcji konieczne jest gromadzenie lepszych danych. Autorzy tych prób postulują by każdy sąd i organ administracji, który stwierdzi korupcję przesyłał tę informację do odpowiedniej bazy danych.