Le istituzioni finanziarie si preparano all'adozione dell'AI nelle funzioni di conformità

Le istituzioni finanziarie intraprendono l'integrazione di AI nei loro sistemi di conformità, e il sistema di verifica dei clienti è l'area in cui l'AI sarà principalmente focalizzata. Gli esperti sottolineano che il deployment dovrebbe essere un processo così elaborato che le strutture e le attrezzature dovrebbero essere pronte, e i processi dovrebbero essere implementati in modo fluido e coerente.

Inoltre, la parte di analisi dei dati è stata menzionata dal presidente della Royal Statistical Society – la sezione Data Science successivamente. Janette ha affermato che il processo può avere successo solo se copre tutte le funzioni aziendali per identificare le aree di valore principale e le aree che necessitano di maggiore rafforzamento. Il processo coinvolge una convalida dei dati il più rigorosa possibile per rettificare i rischi derivanti dalle sfide di sicurezza accoppiate e dai dati incompleti/difettosi.

Navigare i requisiti normativi

Le fasi di regolamentazione dell'implementazione dell'AI a metà strada fanno parte della difficile situazione di questi requisiti. Ci si aspetta che le istituzioni finanziarie comprendano questo chiaramente, capendo che le normative variano notevolmente, non solo tra le regioni ma anche in relazione ai settori industriali.

Tra le priorità principali vi è garantire la conformità della società alle leggi sulla protezione dei dati come il GDPR (Regolamento Generale sulla Protezione dei Dati) dell'UE, che può cambiare in qualsiasi momento. La ragione per cui gli incorporatori di sistemi AI prendono decisioni su utilizzo, distruzione, distribuzione o capacità dovrebbe basarsi su logica e oggettività, eliminando o minimizzando qualsiasi possibilità di bias.

Va sottolineato che, oltre a questo, il governo del Regno Unito ha recentemente emesso le sue prime normative sull'AI favorevoli all'innovazione, e la direttiva sull'AI dell'Unione Europea è progettata per garantire un elevato livello di chiarezza, trasparenza ed esplicabilità per i sistemi, al fine di evitare violazioni degli standard legali delle normative dell'UE.

L'implementazione di una soluzione AI affidabile nell'area della conformità deve basarsi sui dati, il che è imperativo affinché questa AI sia di qualità superiore. Le banche o le istituzioni finanziarie devono rivedere sia i rischi quantitativi che statici e poi decidere quali informazioni sui rischi sono necessarie per analizzare e minimizzare i rischi in modo efficiente. 

Tuttavia, un'altra montagna è destinata a suscitare clamore in questo processo poiché riguarda l'ottenimento dei dati richiesti e la convalida dei dati, che è più o meno problematica per le organizzazioni che utilizzano ancora sistemi legacy obsoleti. Pertanto, si può vedere che le barriere dovrebbero essere abbattute e che le informazioni dovrebbero essere rese affidabili e facili da elaborare affinché qualsiasi tentativo di utilizzo dell'AI sia efficace.

Definire gli obiettivi aziendali

Pertanto, gli obiettivi delle imprese devono essere stabiliti per servire come base per l'applicazione dell'AI, che a sua volta determinerà l'intelligenza artificiale che verrà utilizzata. D'altra parte, si tratta di un'assemblaggio strategico, che è solo per il ruolo dell'AI nell'integrare i processi per efficienza ed efficacia. Pertanto, ottengono un'immagine esplicita del ruolo che dovrebbero svolgere nel sistema AI, che trasforma i risultati AI rilevanti in misure di agilità e bellezza della loro strategia.

Un'analisi approfondita del mercato e la gestione delle relazioni con i fornitori sono anche tra le prime priorità durante queste fasi preliminari, che sono state condotte in precedenza. Le istituzioni finanziarie dovrebbero condurre uno studio sull'ecosistema RegTech per identificare le questioni giuste e pertinenti che devono essere affrontate all'interno delle procedure aziendali attuali prima di trovare soluzioni che corrispondano perfettamente a questi problemi e bisogni. 

Non sorprende che gli innovativi sfidanti agili basati sull'AI, che applicano tecnologie moderne per il design e la funzionalità rapida, siano diventati recentemente una nuova tendenza, che era solo un'assunzione vaga alcuni anni fa. Pertanto, grazie a queste invenzioni, i professionisti dell'AI possono impiegare il potente strumento dell'AI per rimanere trasparenti e controllare il processo decisionale.

Tuttavia, nel settore bancario, mentre si cerca di far avvenire la conformità abilitata dall'AI, è meglio adottare un approccio graduale all'implementazione piuttosto che cercare di realizzare tutto in una volta. Strumenti di routine come i controlli di esperienza o la sicurezza dell'analisi dei dati, tutto ciò forma un processo olistico che, se fatto correttamente, produce l'applicazione corretta dell'AI. Possono farlo utilizzando le pratiche più recenti, che contribuiscono a migliorare i sistemi di monitoraggio dei loro clienti e a mantenere la prontezza di fronte ai rischi finanziari che emergono dal nulla.

Storia originale da: https://www.amlintelligence.com/2024/04/insight-the-optimal-path-to-ai-in-screening-for-financial-crime-compliance/