Финансовые учреждения готовятся к внедрению ИИ в функции обеспечения соответствия нормативным требованиям

Финансовые учреждения внедряют ИИ в свои системы обеспечения соответствия нормативным требованиям, и система клиентских расчетов — это область, где ИИ будет играть основную роль. Эксперты отмечают, что внедрение должно быть настолько сложным процессом, что необходимо наличие соответствующих инфраструктурных объектов и оборудования, а также плавная и согласованная реализация процессов. 

Кроме того, председатель секции науки о данных Королевского статистического общества упомянул о части, касающейся анализа данных. Джанетт подтвердила, что процесс может быть успешным только в том случае, если он охватывает все бизнес-функции, чтобыdentключевые области ценности и области, нуждающиеся в дополнительном усилении. Процесс включает в себя максимально строгую проверку данных для устранения рисков, возникающих из-за взаимосвязанных проблем безопасности и неполных/ошибочных данных.

Ориентирование в нормативных требованиях

Прохождение промежуточных этапов регулирования внедрения ИИ является частью сложной ситуации, связанной с этими требованиями. От финансовых учреждений ожидается четкое понимание этого, учитывая, что правила значительно различаются не только между регионами, но и в зависимости от отрасли.

В числе главных приоритетов — обеспечение соответствия компании законам о защите данных, таким как GDPR (Общий регламент по защите данных) ЕС, которые могут меняться в любой момент. Обоснование искусственного интеллекта, должно основываться на логике и объективности, исключая или сводя к минимуму любую возможность предвзятости. 

Следует подчеркнуть, что, помимо этого, правительство Великобритании недавно издало свои первые благоприятные для инноваций правила в области ИИ, а директива Европейского союза по ИИ призвана обеспечить высокий уровень ясности, прозрачности и объяснимости систем во избежание нарушений правовых стандартов регламента ЕС.

Внедрение надежного решения на основе ИИ в сфере соблюдения нормативных требований должно основываться на данных, что крайне важно для обеспечения высокого качества этого ИИ. Банкам или финансовым учреждениям необходимо оценить как количественные, так и статические риски, а затем определить, какая информация о рисках необходима для эффективного анализа и минимизации этих рисков. 

Однако в этом процессе неизбежно возникнет еще одна проблема, связанная с получением необходимых данных и их проверкой, что в той или иной степениmatic для организаций, все еще использующих архаичные устаревшие системы. Поэтому становится ясно, что необходимо разрушить барьеры и сделать информацию надежной и легко обрабатываемой, чтобы любое применение ИИ было эффективным.

Defiбизнес-целей

Таким образом, необходимо определить цели бизнеса, которые послужат основой для применения ИИ, что, в свою очередь, определит используемый искусственный интеллект. С другой стороны, необходимо разработать стратегию, которая будет определять роль ИИ в интеграции процессов для повышения эффективности и результативности. Таким образом, компании получают четкое представление о своей роли в системе ИИ, что позволяет преобразовать соответствующие результаты применения ИИ в привлекательные и гибкие меры их стратегии.

На этих предварительных этапах, которые были проведены ранее, также в первую очередь следует провести тщательный анализ рынка и управление отношениями с поставщиками. Финансовым учреждениям следует провести исследование экосистемы RegTech, чтобыdentактуальные проблемы, которые необходимо решить в рамках существующих бизнес-процедур, прежде чем искать решения, идеально соответствующие этим проблемам и потребностям. 

Неудивительно, что инновационные, основанные на искусственном интеллекте и использующие современные технологии для проектирования и быстрого создания функциональности, новаторы, недавно стали новым трендом, который еще несколько лет назад был лишь смутным предположением. Таким образом, благодаря этим изобретениям, специалисты по ИИ могут использовать мощный инструмент искусственного интеллекта для обеспечения прозрачности и контроля над процессом принятия решений.

Однако в банковской сфере, стремясь внедрить ИИ-технологии в систему обеспечения соответствия нормативным требованиям, лучше придерживаться поэтапного подхода к реализации, чем пытаться сделать все сразу. Будь то рутинные инструменты, такие как проверка опыта или анализ данных для обеспечения безопасности, все это образует целостный процесс, который при правильном выполнении обеспечивает надлежащее применение ИИ. Этого можно достичь, используя новейшие методы, которые способствуют улучшению систем мониторинга клиентов и поддержанию готовности к возникновению финансовых рисков, появляющихся неожиданно.

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