As instituições financeiras estão integrando IA em seus sistemas de conformidade, sendo o sistema de verificação de clientes a área onde a IA terá maior foco. Especialistas apontam que a implementação deve ser um processo tão complexo que as instalações e o maquinário necessários estejam disponíveis, e os processos devem ser executados de forma fluida e coerente.
Além disso, a parte de análise de dados foi mencionada posteriormente pela presidente da seção de Ciência de Dados da Royal Statistical Society. Janette afirmou que o processo só será bem-sucedido se abranger todas as funções da empresa, a fim dedentas áreas de valor essenciais e as áreas que precisam de maior reforço. O processo envolve a validação de dados da forma mais rigorosa possível para corrigir os riscos decorrentes dos desafios de segurança combinados e dos dados incompletos/incorretos.
O fato de a implementação da IA ainda estar em fase de regulamentação contribui para a complexidade dessas exigências. Espera-se que as instituições financeiras compreendam isso claramente, tendo em mente que as regulamentações variam consideravelmente, não apenas entre regiões, mas também entre setores da indústria.
Entre as principais prioridades está garantir a conformidade da empresa com as leis de proteção de dados, como o RGPD (Regulamento Geral de Proteção de Dados) da UE, que podem ser alteradas a qualquer momento. A justificativa para que de IA tomem decisões sobre uso, destruição, distribuição ou capacidade deve ser baseada na lógica e na objetividade, eliminando ou minimizando qualquer possibilidade de viés.
É importante destacar que, além disso, o governo do Reino Unido publicou recentemente suas primeiras regulamentações de IA favoráveis à inovação, e a Diretiva de IA da União Europeia foi concebida para garantir um alto nível de clareza, transparência e explicabilidade dos sistemas, a fim de evitar violações dos padrões legais das regulamentações da UE.
A implementação de uma solução de IA confiável na área de conformidade deve ser baseada em dados, o que é imprescindível para que essa IA seja de alta qualidade. Bancos e instituições financeiras precisam analisar tanto os riscos quantitativos quanto os estáticos e, em seguida, decidir quais informações de risco são necessárias para analisá-los e minimizá-los com eficiência.
No entanto, outro obstáculo certamente surgirá nesse processo, pois envolve a obtenção e validação dos dados necessários, o que é bastantematic para organizações que ainda utilizam sistemas legados arcaicos. Portanto, fica evidente que as barreiras precisam ser derrubadas e que as informações devem ser disponibilizadas de forma confiável e fácil de processar para que qualquer tentativa de uso de IA seja eficaz.
Defiobjetivos de negócios
Assim, os objetivos das empresas precisam ser definidos para servir de base para a aplicação da IA, que, por sua vez, determinará a inteligência artificial a ser utilizada. Por outro lado, trata-se de um planejamento estratégico específico para o papel da IA na integração de processos, visando eficiência e eficácia. Dessa forma, as empresas obtêm uma visão clara do papel que devem desempenhar no sistema de IA, o que transforma os resultados relevantes da IA em medidas eficazes e ágeis para sua estratégia.
Uma análise de mercado completa e a gestão do relacionamento com fornecedores também são prioridades nessas etapas preliminares, que já foram realizadas anteriormente. As instituições financeiras devem conduzir um estudo do ecossistema RegTech paradentas questões relevantes que precisam ser abordadas nos procedimentos de negócios atuais, antes de buscar soluções que se adequem perfeitamente a esses problemas e necessidades.
Não é surpresa que empresas inovadoras e ágeis, impulsionadas por IA, que aplicam tecnologias modernas para design e funcionalidade rápida, tenham se tornado uma nova tendência, algo que era apenas uma vaga suposição há alguns anos. Assim, graças a essas inovações, os profissionais de IA podem utilizar essa poderosa ferramenta para manter a transparência e o controle do processo de tomada de decisões.
No setor bancário, porém, ao tentar implementar a conformidade com IA, é melhor adotar uma abordagem gradual do que tentar fazer tudo de uma vez. Sejam ferramentas de rotina, como verificações de experiência ou segurança de análise de dados, tudo isso forma um processo holístico que, quando bem executado, resulta na aplicação adequada da IA. Isso pode ser feito utilizando as práticas mais recentes, que contribuem para aprimorar os sistemas de monitoramento de seus clientes e manter a prontidão diante de riscos financeiros que surgem inesperadamente.
Texto original de: https://www.amlintelligence.com/2024/04/insight-the-optimal-path-to-ai-in-screening-for-financial-crime-compliance/
