# Przeciwdziałanie praniu pieniędzy i weryfikacja klientów (AML/KYC) EN: **Anti-money laundering and customer verification (AML/KYC)** · id `amlkyc` · aliases: AML, KYC, anti-money laundering, financial crime compliance, przeciwdziałanie praniu pieniędzy, RegTech Path: [AI Atlas](https://aiatlasgraph.com/llms.txt) › [AI w finansach](https://aiatlasgraph.com/t/finance.md) › Przeciwdziałanie praniu pieniędzy i weryfikacja klientów (AML/KYC) ## Description - PL: Uczenie maszynowe w zgodności finansowej: monitorowanie transakcji pod kątem prania pieniędzy, analiza grafów przepływów i zdalna weryfikacja tożsamości. - EN: Machine learning in financial-crime compliance: transaction monitoring for money laundering, flow-graph analysis and remote identity verification. ## In one sentence - PL: Narzędzia, które pomagają bankom sprawdzić, kim jest klient, i wyłapać pieniądze pochodzące z przestępstw. - EN: Tools that help banks check who a customer really is and catch money that comes from crime. ## Problem it solves - PL: Przestępcy ukrywają brudne pieniądze w milionach zwykłych przelewów, a systemy oparte na samych regułach zalewają banki fałszywymi alarmami. - EN: Criminals hide dirty money among millions of ordinary transfers, and rule-only systems bury banks in false alarms. ## What it does - PL: Jak detektyw śledzący drogę pieniędzy: łączy konta, osoby i przelewy w sieć powiązań i szuka w niej podejrzanych kształtów. - EN: Like a detective following the money: links accounts, people and transfers into a web and looks for suspicious shapes in it. ## Everyday example - PL: Kilkanaście świeżo otwartych kont przelewa sobie w ciągu jednego dnia okrągłe kwoty po kolei; system łączy je w jedną sprawę dla analityka. - EN: A dozen newly opened accounts pass round sums along a chain within one day; the system bundles them into one case for an analyst. ## This concerns you if you… - PL: zakładasz konto przez internet z selfie i dowodem - PL: pracujesz w dziale zgodności banku lub fintechu - PL: bank pyta cię o źródło pieniędzy - EN: open an account online with a selfie and ID - EN: work in compliance at a bank or fintech - EN: get asked by your bank where your money came from ## Keywords transaction monitoring · AML alert triage · graph analytics · Elliptic dataset · IBM AML dataset · eKYC · liveness detection · FATF · sanctions screening · entity resolution ## How it works - PL: Klasyczne monitorowanie opiera się na regułach i scenariuszach; ML dodaje modele priorytetyzujące alerty, segmentację klientów, wykrywanie anomalii i analizę grafu transakcji. Przy otwieraniu konta modele wizyjne porównują twarz z dokumentem i sprawdzają, czy przed kamerą jest żywa osoba. - EN: Classic monitoring relies on rules and scenarios; ML adds alert-prioritisation models, customer segmentation, anomaly detection and transaction-graph analysis. At onboarding, vision models match the face to the ID document and check that a live person is in front of the camera. ## Limits - PL: Prawdziwe etykiety są rzadkie i niepełne, bo większość prania pieniędzy nie zostaje wykryta. Dane są poufne i rozproszone między bankami. Nadzór wymaga uzasadnienia decyzji, a deepfake'i podważają zdalną weryfikację. - EN: True labels are rare and incomplete, because most laundering goes undetected. Data are confidential and split across banks. Supervisors expect decisions to be justified, and deepfakes undermine remote verification. ## Key terms - PL: **SAR**: Zgłoszenie podejrzanej transakcji do jednostki analityki finansowej. - PL: **due diligence klienta**: Sprawdzenie tożsamości i profilu ryzyka klienta. - PL: **fałszywy alarm**: Alert, który po analizie okazał się niewinny. - EN: **SAR**: A suspicious activity report sent to the financial intelligence unit. - EN: **customer due diligence**: Checking a customer's identity and risk profile. - EN: **false positive**: An alert that turns out innocent after review. ## Know first - [Wykrywanie anomalii i nowości (Outlier and novelty detection)](https://aiatlasgraph.com/t/anomalydetection.md) - [Sieci grafowe (GNN) (Graph neural networks (GNN))](https://aiatlasgraph.com/t/gnn.md) ## Subtopics (3 direct, 3 in total) - [Analiza grafu transakcji (sieci kont i przepływów) (Transaction graph analysis)](https://aiatlasgraph.com/t/transactiongraphs.md): Modelling transactions as an account–flow graph and classifying nodes or edges with graph features and GNNs. - [Monitorowanie transakcji i priorytetyzacja alertów AML (AML transaction monitoring and alert triage)](https://aiatlasgraph.com/t/amlmonitoring.md): Detecting suspicious patterns (structuring, fan-in, cycles) in transaction streams and ranking alerts for manual review. - [Zdalna weryfikacja tożsamości i wykrywanie prób podszycia (eKYC) (Remote identity verification and liveness detection (eKYC))](https://aiatlasgraph.com/t/ekycliveness.md): Document verification, face-to-document matching and detection of presentation attacks and deepfakes during remote onboarding. ## Sources - [Realistic Synthetic Financial Transactions for Anti-Money Laundering Models]() `altman-aml-synthetic-2023` · by Erik Altman, Jovan Blanuša, Luc von Niederhäusern, Béni Egressy, Andreea Anghel, Kubilay Atasu (IBM Research) - [Guidance on Digital Identity]() `fatf-digital-id-2020` · by Financial Action Task Force (FATF) - [FinCEN Alert on Fraud Schemes Involving Deepfake Media Targeting Financial Institutions (FIN-2024-Alert004)]() `fincen-deepfake-alert-2024` · by Financial Crimes Enforcement Network (FinCEN), U.S. Department of the Treasury --- AI Atlas revision 122 (2026-10-30) · HTML: https://aiatlasgraph.com/t/amlkyc · index: https://aiatlasgraph.com/llms.txt · everything: https://aiatlasgraph.com/llms-full.txt · updated 2026-10-30