Finanzinstitute bereiten sich auf die KI-Adoption in Compliance-Funktionen vor

Finanzinstitute integrieren KI in ihre Compliance-Systeme, und das Kundenprüfsystem ist der Bereich, in dem KI hauptsächlich im Fokus stehen wird. Experten weisen darauf hin, dass die Implementierung ein so aufwendiger Prozess sein sollte, dass Einrichtungen und Maschinen vorhanden sind und Prozesse flüssig und kohärent implementiert werden.

Darüber hinaus wurde der Teil der Datenanalyse vom Vorsitzenden der Royal Statistical Society – dem Bereich Data Science – später erwähnt. Janette betonte, dass der Prozess nur erfolgreich sein kann, wenn er alle Geschäftsfunktionen abdeckt, um die Kernwertbereiche und die Bereiche zu identifizieren, die mehr Unterstützung benötigen. Der Prozess umfasst eine so strenge Datenvalidierung wie möglich, um Risiken zu korrigieren, die aus gekoppelten Sicherheitsherausforderungen und unvollständigen/fehlerhaften Daten entstehen.

Navigieren in regulatorischen Anforderungen

Die Regulierungsstadien der KI-Implementierung in der Mitte sind Teil der schwierigen Situation dieser Anforderungen. Finanzinstitute werden erwartet, dies klar zu verstehen und zu begreifen, dass Vorschriften erheblich variieren, nicht nur zwischen Regionen, sondern auch in Bezug auf Industriesektoren.

Zu den obersten Prioritäten gehört die Sicherstellung der Compliance des Unternehmens mit Datenschutzgesetzen wie der DSGVO (Datenschutz-Grundverordnung) der EU, die sich jederzeit ändern kann. Der Grund für KI-Systemintegratoren, Entscheidungen über Nutzung, Zerstörung, Verteilung oder Kapazität zu treffen, sollte auf Logik und Objektivität basieren, um jede Möglichkeit von Bias zu eliminieren oder zu minimieren.

Es muss betont werden, dass die britische Regierung kürzlich ihre ersten innovationsfreundlichen KI-Vorschriften herausgegeben hat und die EU-KI-Richtlinie darauf ausgelegt ist, ein hohes Maß an Klarheit, Transparenz und Erklärbarkeit für die Systeme zu gewährleisten, um Verstöße gegen die rechtlichen Standards der EU-Vorschriften zu vermeiden.

Die Implementierung einer zuverlässigen KI-Lösung im Compliance-Bereich muss auf Daten basieren, was für eine höhere Qualität dieser KI unerlässlich ist. Banken oder Finanzinstitute müssen sowohl quantitative als auch statische Risiken überprüfen und dann entscheiden, welche Risikoinformationen erforderlich sind, um die Risiken effizient zu analysieren und zu minimieren. 

Ein weiterer Berg wird in diesem Prozess jedoch zweifellos für Aufsehen sorgen, da es darum geht, die erforderlichen Daten und die Datenvalidierung zu erhalten, was für Organisationen, die noch veraltete Legacy-Systeme verwenden, mehr oder weniger problematisch ist. Daher kann man sehen, dass die Zäune abgerissen werden sollten und die Informationen zuverlässig und einfach zu verarbeiten sein sollten, damit jeder versuchte KI-Einsatz effektiv ist.

Geschäftsziele definieren

Die Ziele der Unternehmen müssen daher festgelegt werden, um als Grundlage für die Anwendung von KI zu dienen, was wiederum bestimmt, welche künstliche Intelligenz verwendet wird. Andererseits ist es das Aufstellen einer strategischen Montage, die nur für die Rolle der KI bei der Integration von Prozessen für Effizienz und Wirksamkeit gedacht ist. Daher erhalten sie ein explizites Bild der Rolle, die sie im KI-System spielen sollten, was relevante KI-Ergebnisse als schöne und Agilitätsmaßnahmen ihrer Strategie transformiert.

Eine gründliche Marktanalyse und das Lieferantenbeziehungsmanagement kommen ebenfalls in den Vordergrund während dieser vorbereitenden Phasen, die zuvor durchgeführt wurden. Finanzinstitute sollten eine RegTech-Ökosystemstudie durchführen, um die richtigen und relevanten Probleme zu identifizieren, die innerhalb aktueller Geschäftsverfahren angegangen werden müssen, bevor Lösungen gefunden werden, die perfekt zu diesen Problemen und Bedürfnissen passen. 

Unverwunderlich sind innovative, KI-getriebene agile Herausforderer, die moderne Technologien für Design und schnelle Funktionalität anwenden, kürzlich zu einem neuen Trend geworden, der vor einigen Jahren nur eine vage Annahme war. Dank dieser Erfindungen können KI-Profis das leistungsstarke Werkzeug der KI einsetzen, um Transparenz und Kontrolle über den Entscheidungsprozess zu behalten.

In der Bankenbranche ist es jedoch besser, bei der Einführung von KI-gestützter Compliance einen schrittweisen Ansatz zu verfolgen, als zu versuchen, alles auf einmal zu erreichen. Ob Routine-Tools wie Erfahrungsprüfungen oder Datensicherheitsanalysen, all das bildet einen ganzheitlichen Prozess, der bei richtiger Durchführung die ordnungsgemäße Anwendung von KI ermöglicht. Sie können dies durch die Nutzung neuester Praktiken tun, die zur Verbesserung der Überwachungssysteme ihrer Kunden beitragen und die Bereitschaft angesichts von Finanzrisiken aufrechterhalten, die aus heiterem Himmel entstehen.

Ursprüngliche Geschichte von: https://www.amlintelligence.com/2024/04/insight-the-optimal-path-to-ai-in-screening-for-financial-crime-compliance/