金融機関、コンプライアンス機能におけるAI導入に備える

金融機関は、コンプライアンスシステムへの AI の統合を進めており、AIが主に焦点を当てる領域は顧客確認システムです。専門家は、展開は施設や機械を整備し、プロセスを流動的かつ一貫して実施するほど綿密なものであるべきだと指摘しています。

さらに、ロイヤル統計協会の議長は後にデータサイエンスセクションにおいてデータ分析の部分を言及しました。ジャネット氏は、このプロセスが中核的な価値領域とより強化が必要な領域を特定するためにすべてのビジネス機能をカバーする場合にのみ成功すると確認しました。このプロセスには、結合されたセキュリティ上の課題や不完全/欠陥のあるデータから生じるリスクを是正するために、可能な限り厳格なデータ検証が含まれます。

規制要件の対応

AI実装の規制段階は、これらの要件の厳しい状況の一部です。金融機関は、規制が地域間だけでなく業界セクターに関連しても大きく異なることを理解し、これを明確に把握することが期待されています。

最優先事項の一つは、EUの一般データ保護規則（GDPR）などのデータ保護法への準拠を確保することですが、これらはいつでも変更される可能性があります。 AI システムの導入者が、使用、破棄、配布、または容量に関する決定を下す際には、バイアスの可能性を排除または最小化し、論理と客観性に基づいているべきです。

これに加えて、英国政府は最近、革新的なAI規制を初めて発行し、欧州連合（EU）のAI指令は、EUの規制の法的基準に違反しないようにするために、システムの高い明確性、透明性、および説明可能性を確保するように設計されています。

コンプライアンス領域における信頼性の高いAIソリューションの実装は、データに基づいて行われなければならず、これはAIの品質を高めるために不可欠です。銀行や金融機関は、定量的および静的なリスクの両方をレビューし、リスクを効率的に分析し最小化するために必要なリスク情報を決定する必要があります。 

しかし、このプロセスでは、必要なデータの取得とデータ検証（これはアーキックなレガシーシステムを使用している組織にとって依然として問題が多い）に関する部分で、別の大きな壁が待ち受けています。したがって、AIの使用を効果的に行うためには、障壁を取り除き、情報を信頼性が高く処理しやすいものにする必要があることがわかります。

ビジネス目標の定義

したがって、AIの適用の基礎となるためにビジネスの目標を設定する必要があり、それによって使用される人工知能が決定されます。一方で、これは効率性と効果のためにプロセスを統合するAIの役割のための戦略的アセンブリです。したがって、彼らはAIシステムで果たすべき役割の明確なイメージを得ることになり、これは関連するAIの成果を戦略の魅力的で俊敏な測定値へと変換します。

徹底的な市場分析とサプライヤー関係管理も、以前に行われたこれらの予備段階で優先されます。金融機関は、これらの問題やニーズに完璧に一致するソリューションを見つける前に、現在のビジネス手順内で対処しなければならない適切で関連性の高い問題を特定するために、RegTechエコシステムの調査を実施する必要があります。 

当然のことながら、デザインと迅速な機能性に現代技術を活用する革新的なAI駆動のアジャイルな挑戦者は、最近新しいトレンドとなっており、これは数年前にはまだ漠然とした仮説に過ぎませんでした。したがって、これらの発明のおかげで、AIプロフェッショナルは、意思決定プロセスで透明性を保ち、コントロールを維持するためにAIの強力なツールを活用できます。

ただし、銀行業界では、AI対応のコンプライアンスを実現しようとする際、一度にすべてを達成しようとするよりも、段階的なアプローチで実装することをお勧めします。経験チェックやデータ分析セキュリティのようなルーチンツールであれ、すべてが包括的なプロセスを形成し、適切に行えばAIの適切な適用をもたらします。彼らは、クライアントの監視システムを改善し、突如として発生する金融リスクに対して準備を整えることに貢献する最新の慣行を使用することで、これを行うことができます。

元のストーリー元： https://www.amlintelligence.com/2024/04/insight-the-optimal-path-to-ai-in-screening-for-financial-crime-compliance/