Gli istituti finanziari stanno integrando l'intelligenza artificiale nei loro sistemi di conformità, e il sistema di controllo dei clienti è l'area su cui si concentrerà maggiormente l'attenzione. Gli esperti sottolineano che l'implementazione dovrebbe essere un processo così elaborato che strutture e macchinari dovrebbero essere già presenti e i processi dovrebbero essere implementati in modo fluido e coerente.
Inoltre, la parte relativa all'analisi dei dati è stata menzionata dal presidente della Royal Statistical Society – la sezione Data Science sarà trattata più avanti. Janette ha affermato che il processo può avere successo solo se coinvolge tutte le funzioni aziendali perdentle aree di valore fondamentali e quelle che necessitano di maggiore rafforzamento. Il processo prevede una convalida dei dati il più rigorosa possibile per correggere i rischi derivanti dalle sfide di sicurezza e dai dati incompleti/errati.
Le fasi di regolamentazione dell'implementazione dell'IA a metà strada sono parte integrante della difficile situazione di tali requisiti. Ci si aspetta che le istituzioni finanziarie comprendano chiaramente questo aspetto, comprendendo che le normative variano notevolmente, non solo a livello interregionale, ma anche a seconda del settore industriale.
Tra le massime priorità c'è la garanzia della conformità dell'azienda alle leggi sulla protezione dei dati, come il GDPR (Regolamento generale sulla protezione dei dati) dell'UE, che può cambiare in qualsiasi momento. Le decisioni che spingono di intelligenza artificiale a prendere in merito a utilizzo, distruzione, distribuzione o capacità dovrebbero basarsi su logica e obiettività, eliminando o riducendo al minimo qualsiasi possibilità di parzialità.
Va sottolineato che, oltre a ciò, il governo del Regno Unito ha recentemente emanato i suoi primi regolamenti sull'intelligenza artificiale favorevoli all'innovazione e la direttiva dell'Unione europea sull'intelligenza artificiale è concepita per garantire un elevato livello di chiarezza, trasparenza e spiegabilità dei sistemi, al fine di evitare violazioni degli standard legali dei regolamenti dell'UE.
L'implementazione di una soluzione di intelligenza artificiale affidabile nell'ambito della conformità deve basarsi sui dati, il che è fondamentale affinché l'intelligenza artificiale sia di qualità superiore. Le banche e gli istituti finanziari devono analizzare sia i rischi quantitativi che quelli statici e quindi decidere quali informazioni sui rischi siano necessarie per analizzarli e minimizzarli in modo efficiente.
Tuttavia, un'altra montagna è destinata a sollevare ruggiti in questo processo, poiché riguarda l'acquisizione dei dati necessari e la loro convalida, un aspetto più o menomatic per le organizzazioni che utilizzano ancora sistemi legacy arcaici. Pertanto, è evidente che le barriere dovrebbero essere abbattute e che le informazioni dovrebbero essere rese affidabili e facili da elaborare affinché qualsiasi tentativo di utilizzo dell'IA sia efficace.
Defidegli obiettivi aziendali
Pertanto, gli obiettivi aziendali devono essere definiti come base per l'applicazione dell'IA, che a sua volta determinerà il tipo di intelligenza artificiale che verrà utilizzata. D'altra parte, si tratta di definire un insieme strategico, che riguarda esclusivamente il ruolo dell'IA nell'integrazione dei processi per garantire efficienza ed efficacia. In questo modo, le aziende ottengono un'immagine chiara del ruolo che dovrebbero svolgere nel sistema di IA, che trasforma i risultati dell'IA rilevanti in misure di efficacia e agilità della loro strategia.
Un'analisi approfondita del mercato e la gestione delle relazioni con i fornitori sono anch'esse prioritarie in queste fasi preliminari, già condotte in precedenza. Gli istituti finanziari dovrebbero condurre uno studio dell'ecosistema RegTech perdentle problematiche appropriate e rilevanti da affrontare nell'ambito delle attuali procedure aziendali, prima di trovare soluzioni che rispondano perfettamente a tali problemi ed esigenze.
Non sorprende che le innovative soluzioni agili basate sull'intelligenza artificiale, che applicano tecnologie moderne per la progettazione e la rapida funzionalità, siano recentemente diventate una nuova tendenza, cosa che fino a pochi anni fa era solo una vaga ipotesi. Grazie a queste invenzioni, i professionisti dell'intelligenza artificiale possono utilizzare il potente strumento dell'intelligenza artificiale per mantenere trasparenza e controllo sul processo decisionale.
Nel settore bancario, tuttavia, nel tentativo di garantire la conformità basata sull'intelligenza artificiale, è meglio adottare un approccio graduale all'implementazione piuttosto che cercare di realizzare tutto in una volta. Che si tratti di strumenti di routine come i controlli dell'esperienza o la sicurezza dell'analisi dei dati, tutti gli elementi costituiscono un processo olistico che, se eseguito correttamente, produce la corretta applicazione dell'intelligenza artificiale. È possibile farlo utilizzando le pratiche più recenti, che contribuiscono a migliorare i sistemi di monitoraggio dei clienti e a mantenere la prontezza di fronte a rischi finanziari che emergono dal nulla.
Articolo originale da: https://www.amlintelligence.com/2024/04/insight-the-optimal-path-to-ai-in-screening-for-financial-crime-compliance/
