Data-analytiikka modernissa riskienhallinnassa

Abstract

Opinnäytetyössä tarkasteltiin, miten data-analytiikkaa voidaan hyödyntää modernissa riskienhallinnassa ja erityisesti rahanpesun torjunnassa suomalaisissa pankeissa. Työn tavoitteena oli lisätä ymmärrystä data-analytiikan roolista finanssialan vastuullisessa toiminnassa sekä selvittää, millaisia menetelmiä, työkaluja ja osaamisvaatimuksia sen tehokas käyttö edellyttää. Tutkimus rajattiin koskemaan Suomessa toimivia pankkeja ja niiden rahanpesun torjunnan käytäntöjä. Työssä ei käsitelty muita riskienhallinnan osa-alueita, kuten luotto- tai markkinariskejä, eikä yksittäisiä rikosoikeudellisia näkökulmia.

Tietoperusta koostui data-analytiikan keskeisistä käsitteistä, analysointiprosessista, koneoppimisen ja tekoälyn soveltamisesta sekä rahanpesun torjuntaa ohjaavasta sääntely- ja valvontakehyksestä. Aineisto kerättiin kvalitatiivisella tutkimusmenetelmällä puolistrukturoiduin haastatteluin, jotka toteutettiin sähköpostitse kolmen suomalaisen pankin asiantuntijan kanssa. Haastattelut toteutettiin syksyllä 2025, ja ne analysoitiin aineistolähtöisesti vertaamalla vastauksia opinnäytetyön teoreettiseen viitekehykseen

Tulosten perusteella data-analytiikan merkitys rahanpesun torjunnassa on kasvanut merkittävästi, ja sen rooli päätöksenteon tukena vahvistuu edelleen. Koneoppimisen ja tekoälyn hyödyntäminen mahdollistaa epäilyttävien rahavirtojen havaitsemisen yhä tarkemmin ja nopeammin. Tulevaisuudessa korostuvat reaaliaikainen analytiikka, automaatio ja eri tietolähteiden yhdistäminen. Keskeisiksi haasteiksi tunnistettiin datan laatu, tietosuoja, sääntelyn monimutkaisuus ja osaamisvaje. Tulokset osoittavat, että pankkien on kehitettävä teknologista infrastruktuuriaan sekä panostettava henkilöstön data- ja analytiikkaosaamiseen, jotta rahanpesun torjunta olisi sekä tehokasta että vastuullista.