Finanzinstitute integrieren KI in ihre Compliance-Systeme, wobei der Fokus vor allem auf dem Kundenprüfungssystem liegt. Experten betonen, dass die Implementierung ein komplexer Prozess sein muss, der die Bereitstellung entsprechender Infrastruktur und Systeme sowie eine reibungslose und kohärente Umsetzung der Prozesse erfordert.
Darüber hinaus wurde die Datenanalyse später vom Vorsitzenden der Sektion Data Science der Royal Statistical Society erwähnt. Janette bekräftigte, dass der Prozess nur dann erfolgreich sein kann, wenn er alle Geschäftsfunktionen umfasst, um die Kernwerte und die Bereiche mit Verbesserungsbedarf zudent. Der Prozess beinhaltet eine möglichst strenge Datenvalidierung, um die Risiken zu minimieren, die sich aus den kombinierten Sicherheitsherausforderungen und unvollständigen/fehlerhaften Daten ergeben.
Die regulatorischen Phasen der KI-Implementierung befinden sich noch in der Mitte und stellen eine Herausforderung für die damit verbundenen Anforderungen dar. Finanzinstitute müssen dies klar verstehen und berücksichtigen, dass die Vorschriften nicht nur regional, sondern auch branchenspezifisch erheblich variieren.
Zu den obersten Prioritäten zählt die Einhaltung von Datenschutzgesetzen wie der EU-Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO), die sich jederzeit ändern kann. Entscheidungen von KI- Systemen hinsichtlich Nutzung, Löschung, Weitergabe oder Speicherkapazität müssen auf Logik und Objektivität beruhen, um jegliche Verzerrung auszuschließen oder zu minimieren.
Es muss betont werden, dass die britische Regierung darüber hinaus kürzlich ihre ersten innovationsfreundlichen KI-Vorschriften erlassen hat und die KI-Richtlinie der Europäischen Union darauf abzielt, ein hohes Maß an Klarheit, Transparenz und Erklärbarkeit der Systeme zu gewährleisten, um Verstöße gegen die rechtlichen Standards der EU-Vorschriften zu vermeiden.
Die Implementierung einer zuverlässigen KI-Lösung im Compliance-Bereich muss datenbasiert sein; dies ist unerlässlich für eine hohe Qualität der KI. Banken und Finanzinstitute müssen sowohl quantitative als auch statische Risiken prüfen und anschließend entscheiden, welche Risikoinformationen für eine effiziente Analyse und Minimierung der Risiken erforderlich sind.
Allerdings stößt dieser Prozess auf ein weiteres großes Problem: die Beschaffung und Validierung der benötigten Daten. Dies stelltmatic für Organisationen, die noch veraltete Systeme nutzen, eine erhebliche Herausforderung dar. Daher müssen bestehende Barrieren abgebaut und die Informationen zuverlässig und leicht verarbeitbar aufbereitet werden, damit der Einsatz von KI effektiv sein kann.
Defivon Geschäftszielen
Die Unternehmensziele müssen also als Grundlage für den Einsatz von KI definiert werden, welche wiederum die einzusetzende künstliche Intelligenz bestimmt. Gleichzeitig erfolgt eine strategische Ausrichtung, die ausschließlich die Rolle der KI bei der Integration von Prozessen zur Steigerung von Effizienz und Effektivität berücksichtigt. Dadurch erhalten die Unternehmen ein klares Bild ihrer Rolle im KI-System, wodurch relevante KI-Ergebnisse in geeignete und agile Maßnahmen ihrer Strategie umgewandelt werden.
Eine gründliche Marktanalyse und ein effektives Lieferantenbeziehungsmanagement stehen in diesen bereits durchgeführten Vorbereitungsphasen ebenfalls an erster Stelle. Finanzinstitute sollten eine RegTech-Ökosystemstudie durchführen, um die relevanten und relevanten Probleme zudent, die im Rahmen der bestehenden Geschäftsprozesse angegangen werden müssen, bevor passende Lösungen gefunden werden.
Es überrascht nicht, dass innovative, KI-gestützte agile Unternehmen, die moderne Technologien für Design und schnelle Funktionalität einsetzen, in letzter Zeit zu einem neuen Trend geworden sind – etwas, das vor einigen Jahren noch eine vage Annahme war. Dank dieser Entwicklungen können KI-Experten das leistungsstarke Werkzeug der KI nutzen, um transparent zu bleiben und die Kontrolle über den Entscheidungsprozess zu behalten.
Im Bankwesen ist es bei der Implementierung KI-gestützter Compliance ratsam, schrittweise vorzugehen, anstatt alles auf einmal umsetzen zu wollen. Ob Routineinstrumente wie Erfahrungsprüfungen oder Datensicherheitsanalysen – all dies bildet einen ganzheitlichen Prozess, der bei korrekter Umsetzung die optimale Anwendung von KI ermöglicht. Dies gelingt durch die Nutzung neuester Verfahren, die zur Verbesserung der Überwachungssysteme ihrer Kunden beitragen und die Reaktionsfähigkeit gegenüber unerwartet auftretenden Finanzrisiken gewährleisten.
Originalmeldung von: https://www.amlintelligence.com/2024/04/insight-the-optimal-path-to-ai-in-screening-for-financial-crime-compliance/
