Las instituciones financieras se comprometen a integrar la IA en sus sistemas de cumplimiento, y el sistema de Verificación de Clientes es el área donde se centrará principalmente la IA. Los expertos señalan que su implementación debe ser un proceso complejo que cuente con las instalaciones y la maquinaria necesarias, y que los procesos se implementen de forma fluida y coherente.
Además, el presidente de la Royal Statistical Society mencionó la parte del análisis de datos, que posteriormente se abordará en la sección de Ciencia de Datos. Janette afirmó que el proceso solo puede tener éxito si abarca todas las funciones de la empresa paradentlas áreas de valor clave y las que requieren mayor refuerzo. El proceso implica una validación de datos lo más rigurosa posible para corregir los riesgos derivados de los desafíos de seguridad y la presencia de datos incompletos o defectuosos.
Las etapas intermedias de regulación de la implementación de la IA forman parte de la compleja situación de estos requisitos. Se espera que las instituciones financieras comprendan esto claramente, entendiendo que las regulaciones varían considerablemente, no solo interregionalmente, sino también entre sectores industriales.
Una de las principales prioridades es garantizar el cumplimiento de la empresa con las leyes de protección de datos, como el RGPD (Reglamento General de Protección de Datos) de la UE, que puede cambiar en cualquier momento. La razón por la que de IA toman decisiones sobre el uso, la destrucción, la distribución o la capacidad debe basarse en la lógica y la objetividad, eliminando o minimizando cualquier posibilidad de sesgo.
Cabe destacar que, además de esto, el Gobierno del Reino Unido ha emitido recientemente sus primeras regulaciones de IA favorables a la innovación, y la Directiva de IA de la Unión Europea está diseñada para garantizar un alto nivel de claridad, transparencia y explicabilidad de los sistemas para evitar las violaciones de los estándares legales de las regulaciones de la UE.
La implementación de una solución de IA confiable en el área de cumplimiento normativo debe basarse en datos, lo cual es fundamental para que esta IA sea de mayor calidad. Los bancos o instituciones financieras deben revisar los riesgos cuantitativos y estáticos y, posteriormente, decidir qué información sobre riesgos se requiere para analizarlos y minimizarlos eficientemente.
Sin embargo, es inevitable que surjan nuevos problemas en este proceso, ya que se trata de obtener los datos necesarios y validarlos, lo cual resulta bastantematic para las organizaciones que aún utilizan sistemas antiguos y arcaicos. Por lo tanto, es evidente que es necesario derribar las barreras y que la información debe ser fiable y fácil de procesar para que cualquier intento de usar la IA sea eficaz.
Defide objetivos empresariales
Por lo tanto, es necesario definir los objetivos de las empresas como base para la aplicación de la IA, lo que a su vez determinará la inteligencia artificial que se utilizará. Por otro lado, se está implementando un enfoque estratégico, que se centra únicamente en el papel de la IA en la integración de procesos para lograr eficiencia y eficacia. De esta manera, se obtiene una visión clara del papel que deben desempeñar en el sistema de IA, lo que transforma los resultados relevantes de la IA en medidas de agilidad y eficiencia para su estrategia.
Un análisis exhaustivo del mercado y la gestión de las relaciones con los proveedores también son prioritarios durante estas etapas preliminares, ya realizadas previamente. Las instituciones financieras deben realizar un estudio del ecosistema RegTech paradentlos problemas adecuados y relevantes que deben abordarse dentro de los procedimientos comerciales actuales antes de encontrar soluciones que se adapten perfectamente a estos problemas y necesidades.
Como era de esperar, los innovadores y ágiles retadores impulsados por IA que aplican tecnologías modernas para el diseño y la funcionalidad rápida se han convertido recientemente en una nueva tendencia, algo que hace unos años era solo una vaga suposición. Así, gracias a estas invenciones, los profesionales de la IA pueden emplear la poderosa herramienta de la IA para mantener la transparencia y el control del proceso de toma de decisiones.
Sin embargo, en el sector bancario, al intentar implementar el cumplimiento normativo mediante IA, es mejor adoptar un enfoque gradual que intentar lograrlo todo de una vez. Ya sean herramientas rutinarias como las verificaciones de experiencia o la seguridad del análisis de datos, todo forma un proceso holístico que, bien implementado, da como resultado la aplicación correcta de la IA. Pueden lograrlo mediante el uso de las prácticas más recientes, que contribuyen a mejorar los sistemas de monitoreo de sus clientes y a mantener la preparación ante riesgos financieros inesperados.
Historia original de: https://www.amlintelligence.com/2024/04/insight-the-optimal-path-to-ai-in-screening-for-financial-crime-compliance/
