- Финансовые учреждения готовятся к внедрению ИИ в комплаенс, уделяя особое внимание готовности данных и соблюдению регуляторных требований.
- Они должны оценивать риски, ставить цели и выбирать подходящие технологические решения.
- Успех зависит от фокуса на данных, четких целей и разумного выбора технологий.
Финансовые учреждения занимаются интеграцией ИИ в свои системы соответствия, и система проверки клиентов является областью, где ИИ будет основным фокусом. Эксперты отмечают, что развертывание должно быть таким тщательным процессом, чтобы объекты и оборудование были готовы, а процессы внедрялись плавно и согласованно.
Кроме того, часть анализа данных была упомянута председателем Королевского статистического общества — разделом науки о данных позже. Джанетт подтвердила, что процесс может быть успешным только в том случае, если он охватывает все бизнес-функции для выявления основных ценностных областей и областей, требующих усиления. Процесс включает в себя проверку данных, которая является максимально строгой для устранения рисков, возникающих из-за связанных проблем безопасности и неполных/неисправных данных.
Навигация в нормативных требованиях
Этапы регулирования внедрения ИИ на полпути являются частью сложной ситуации с этими требованиями. От финансовых учреждений ожидается четкое понимание этого, понимание того, что нормы значительно различаются, не только между регионами, но и в отношении отраслевых секторов.
Среди главных приоритетов — обеспечение соответствия компании законам о защите данных, таким как GDPR (Общий регламент по защите данных) ЕС, который может измениться в любой момент. Причина, по которой интеграторы систем ИИ принимают решения об использовании, уничтожении, распределении или мощности, должна основываться на логике и объективности, исключая или минимизируя любую возможность предвзятости.
Необходимо подчеркнуть, что, помимо этого, правительство Великобритании недавно выпустило свои первые инновационно-дружелюбные правила ИИ, а Директива ЕС об ИИ разработана для обеспечения высокого уровня ясности, прозрачности и объяснимости систем, чтобы избежать нарушений правовых стандартов регулирования ЕС.
Внедрение надежного решения ИИ в области соответствия должно основываться на данных, что является императивным для того, чтобы этот ИИ был более высокого качества. Банкам или финансовым учреждениям необходимо пересматривать как количественные, так и статические риски, а затем решать, какая информация о рисках требуется для эффективного анализа и минимизации рисков.
Однако другая гора обязательно вызовет ропот в этом процессе, так как речь идет о получении необходимых данных и проверке данных, что является более или менее проблематичным для организаций, все еще использующих устаревшие старые унаследованные системы. Поэтому можно увидеть, что заборы должны быть разрушены, и информация должна быть надежной и легкой для обработки, чтобы любое попытка использования ИИ была эффективной.
Определение бизнес-целей
Таким образом, цели бизнеса должны быть определены, чтобы служить основой для применения ИИ, что, в свою очередь, определит искусственный интеллект, который будет использоваться. С другой стороны, это стратегическая сборка, которая предназначена только для роли ИИ в интеграции процессов для эффективности и результативности. Поэтому они получают четкое представление о роли, которую они должны играть в системе ИИ, что трансформирует соответствующие результаты ИИ как красивые и гибкие меры их стратегии.
Тщательный анализ рынка и управление отношениями с поставщиками также стоят на первом месте на этих предварительных этапах, которые ранее проводились. Финансовые учреждения должны провести исследование экосистемы RegTech, чтобы выявить правильные и актуальные проблемы, которые необходимо решить в рамках текущих бизнес-процедур, прежде чем находить решения, которые идеально соответствуют этим проблемам и потребностям.
Неудивительно, что инновационные ИИ-агильные претенденты, которые применяют современные технологии для дизайна и быстрой функциональности, недавно стали новым трендом, который всего несколько лет назад был лишь смутным предположением. Таким образом, благодаря этим изобретениям, специалисты по ИИ могут использовать мощный инструмент ИИ, чтобы оставаться прозрачными и контролировать процесс принятия решений.
В банковской отрасли, однако, при попытке внедрить комплаенс с ИИ, лучше постепенно подходить к внедрению, чем пытаться достичь всего сразу. Будь то рутинные инструменты, такие как проверки опыта или безопасность анализа данных, все эти элементы формируют целостный процесс, который при правильном выполнении дает правильное применение ИИ. Они могут сделать это, используя последние практики, которые способствуют улучшению систем мониторинга их клиентов и поддержанию готовности перед лицом финансовых рисков, возникающих ниоткуда.
Оригинальная история от: https://www.amlintelligence.com/2024/04/insight-the-optimal-path-to-ai-in-screening-for-financial-crime-compliance/
Не просто читайте новости о криптовалютах. Понимайте их. Подпишитесь на нашу рассылку. Это бесплатно.
Отказ от ответственности. Предоставленная информация не является торговой рекомендацией. Cryptopolitan.com Мы не несем ответственности за любые инвестиции, сделанные на основе информации, представленной на этой странице. Мы настоятельно рекомендуем проводить независимое исследование и/или проконсультироваться с квалифицированным специалистом перед принятием любых инвестиционных решений.
Джеймс Киноти
Энтузиаст криптовалют Джеймс получает удовольствие от обмена знаниями в области финтеха, криптовалют, блокчейна и передовых технологий. Его главная страсть — новейшие инновации в криптоиндустрии, криптогейминг, искусственный интеллект, технологии блокчейна и другие смежные направления. Его миссия: быть в курсе трансформационных приложений в различных отраслях.
