- 金融机构正为合规领域的AI应用做准备，重点关注数据就绪情况并满足监管要求。
- 它们必须评估风险、设定目标，并选择合适的技术方案。
- 成功的关键在于聚焦数据、明确目标以及做出明智的技术选择。
金融机构正在将AI整合到其合规系统中，客户检查系统是AI将重点关注的领域。专家指出，部署应该是一个复杂的过程，设施和机械应到位，流程应流畅且连贯地实施。
此外，皇家统计学会主席——数据科学部分后来提到了数据分析部分。Janette确认，只有当该过程涵盖所有业务功能以识别核心价值领域和需要更多加强的领域时，该过程才能成功。该过程涉及尽可能严格的数据验证，以纠正由耦合安全挑战和完整/故障数据引起的风险。
导航监管要求
AI实施过程中的监管阶段是这些要求带来的艰难处境的一部分。金融机构应清楚地理解这一点，认识到法规差异很大，不仅跨区域，还与行业部门相关。
首要任务之一是确保公司符合数据保护法，如欧盟的GDPR（通用数据保护条例），该法规可能随时变化。AI系统整合者在使用、销毁、分发或容量方面做出决策的原因应基于逻辑和客观性，消除或最大限度地减少任何偏见的可能性。
必须强调的是，此外，英国政府最近发布了其首个对创新友好的AI法规，欧盟AI指令旨在确保系统具有高度的清晰度、透明度和可解释性，以避免违反欧盟法规的法律标准。
在合规领域实施可靠的AI解决方案必须基于数据，这对于AI具有更高质量至关重要。银行或金融机构需要审查定量和静态风险，然后决定需要哪些风险信息以有效分析和降低风险。
然而，在这个过程中，另一座大山注定会引发轰鸣，因为这是关于获取所需数据和数据验证，这对于仍使用陈旧遗留系统的组织来说是有问题的。因此，可以看到，应该拆除围栏，使信息可靠且易于处理，以便任何尝试的AI使用都能有效。
定义业务目标
因此，必须制定业务目标，作为应用AI的基础，进而决定将使用哪种人工智能。另一方面，这是战略组装，仅用于AI在整合流程以提高效率和效果中的作用。因此，他们对他们在AI系统中应扮演的角色有了明确的形象，这将相关的AI成果转化为策略的优雅和敏捷措施。
彻底的市場分析和供应商关系管理也首先在这些初步阶段进行，这些阶段以前已经进行过。金融机构应进行RegTech生态系统研究，以确定必须在当前业务程序内处理的正确和相关问题，然后再找到完美匹配这些问题和需求的解决方案。
毫不奇怪，应用现代技术进行设计和快速功能的创新AI驱动敏捷挑战者最近已成为一种新趋势，这在几年前还只是一个模糊的假设。因此，由于这些发明，AI专业人员可以利用AI的强大工具，在决策过程中保持透明和控制。
然而，在银行业，虽然试图实现AI支持的合规性，但最好采取逐步实施的途径，而不是一次性完成所有事情。无论是经验检查或数据分析安全等常规工具，所有这些都形成一个整体过程，当正确执行时，会产生AI的正确应用。他们可以通过使用最新实践来做到这一点，这有助于改善他们的客户监控系统，并保持对突然出现的财务风险的准备。
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James Kinoti
加密货币爱好者 James 热衷于分享金融科技、加密货币以及区块链和前沿技术领域的知识。加密货币行业的最新创新、加密游戏、AI、区块链技术以及其他技术是他关注的重点。他的使命是紧跟各行业变革性应用的步伐。
