Finanssipalveluorganisaatiot kääntyvät yhä enemmän tekoälyä hyödyntävien työkalujen puoleen navigoidakseen kasvavien sääntelyvaatimusten aiheuttamassa haasteissa ja optimoimaan riskienhallintastrategioitaan. Nämä työkalut mahdollistavat ennakoiville organisaatioille joustavuuden säilyttämisen muuttuvissa markkinaolosuhteissa. Kun noudattamisen laajuus laajenee kattamaan esimerkiksi hallituksen johtamisen ja kolmannen osapuolen riskienhallinnan alueet, finanssilaitosten on otettava huomioon tekoälyn olennainen osatekijä noudattamis- ja riskienhallintastrategioissaan.
Keskustelut maailmanlaatuisten talousjohtajien ja noudattamisasiantuntijoiden kanssa ovat korostaneet kiireellistä tarvetta tekoälyratkaisuille, jotka voivat skaalata toimintaa ja havaita riskit tehokkaasti. Skaalan omaksuminen tarjoaa pankkeille merkittäviä mahdollisuuksia hyödyntää heille saatavilla olevaa valtavaa määrää viestintädataa, mikä lisää näkyvyyttä toimintoihinsa ja parantaa heidän kykyään havaita mahdollisia ongelmia niiden alkuvaiheissa.
Näiden keskustelujen kautta on ilmaantunut kolme ensisijaista tekoälyä hyödyntävää noudattamisen käyttötapaa suurille rahoitusalan yrityksille:
1. Älykkyyden integrointi perintöjärjestelmiin: Hyödyntämällä data-analytiikkaa ja koneoppimisen ominaisuuksia noudattamisryhmät voivat merkittävästi vähentää väärien positiivisten varmentamiseen kuluvaa aikaa ja parantaa todellisten riskien havaitsemista. Tämä saavutetaan tekoälyn kyvyllä käyttää ja analysoida dataa perintöarkistoista, mikä vaatii tiivistä yhteistyötä noudattamisryhmien sekä IT-, tietoturva- ja tietoturva-asiantuntijoiden välillä.
2. Viestintävalvonta markkinarikkomusten osalta: Sääntelijät ympäri maailmaa määräävät, että finanssipalveluyritysten on tallennettava, säilytettävä ja arkistoitava viestintädataansa ja analysoida sitä mahdollisten väärinkäytösten merkkien suhteen. Tekoäly parantaa näiden toimien skaalautuvuutta poistamalla häiriötä ja mahdollistamalla tarkemman punaisten lippujen tunnistamisen. Luonnollisen kielen käsittelytekniikka mahdollistaa noudattamisryhmien nopean havaita haitallista käyttäytymistä kirjallisissa tai suullisissa viestinnöissä, tehostaen valvontaprosessien tehokkuutta.
3. Laajempi markkinavalvonta kielipohjaisten viestintöjen ulkopuolella: Teknologian ja sääntelyn jatkaessa kehittymistään finanssilaitokset kohtaavat laajenevan riskialueen. Markkinanäkymän ja työntekijöiden toiminnan kattavaa analysointia varten valvontatoimien on ulotuttava kielipohjaisten viestintöjen ulkopuolelle. Tämä laajempi näkökulma tarjoaa kokonaisvaltaisen ja toimintakelpoisen kuvan mahdollisista riskeistä, jotka tapahtuvat yrityksen rekisteröityjen viestintäkanavien ulkopuolella.
Tunnustamalla riskin kasvavan monimutkaisuuden finanssilaitosten on sopeuduttava ja omaksuttava teknologiset edistysaskeleet pysyäkseen edellä. Tekoäly mullistaa noudattamisen ja riskienhallinnan, tehden perinteisistä lähestymistavoista vanhentuneita. Tekoälyn ottaminen käyttöön ei ole pelkästään valinta, vaan välttämättömyys finanssilaitoksille varmistaakseen noudattamisen ja menestyksen säätelyvaatimusten keskellä.
Lisätietoja tekoälyn ohjaamasta noudattamisesta saat lukemalla informatiivisen valkoisen paperimme, ”Pankki tulevaisuuden tekoälyohjauksesta”, jossa on näkemyksiä alan asiantuntijoilta, kuten UBS:ltä, HSBC:ltä, BMOn:ltä ja muilta.
UKK
1. Miksi finanssipalveluorganisaatiot kääntyvät tekoälyä hyödyntävien työkalujen puoleen?
Finanssipalveluorganisaatiot kääntyvät tekoälyä hyödyntävien työkalujen puoleen navigoidakseen sääntelyvaatimusten haasteissa ja optimoimaan riskienhallintastrategioitaan. Nämä työkalut mahdollistavat organisaatioille joustavuuden säilyttämisen muuttuvissa markkinaolosuhteissa.
2. Kuinka tekoäly voi auttaa noudattamisessa ja riskienhallinnassa?
Tekoäly voi auttaa noudattamisessa ja riskienhallinnassa integroimalla älykkyyttä perintöjärjestelmiin, mahdollistamalla viestintävalvonnan markkinarikkomusten osalta ja laajentamalla markkinavalvontaa kielipohjaisten viestintöjen ulkopuolelle.
3. Kuinka tekoäly integroi älykkyyden perintöjärjestelmiin?
Tekoäly integroi älykkyyden perintöjärjestelmiin hyödyntämällä data-analytiikkaa ja koneoppimisen ominaisuuksia. Noudattamisryhmät voivat vähentää väärien positiivisten varmentamiseen kuluvaa aikaa ja parantaa todellisten riskien havaitsemista käyttämällä ja analysoimalla dataa perintöarkistoista.
4. Kuinka tekoäly parantaa viestintävalvontaa markkinarikkomusten osalta?
Tekoäly parantaa viestintävalvontaa markkinarikkomusten osalta poistamalla häiriötä ja mahdollistamalla tarkemman punaisten lippujen tunnistamisen. Luonnollisen kielen käsittelytekniikka mahdollistaa noudattamisryhmien nopean haitallisen käyttäytymisen havaitsemisen kirjallisissa tai suullisissa viestinnöissä.
5. Miksi on tärkeää, että valvontatoimet ulottuvat kielipohjaisten viestintöjen ulkopuolelle?
Valvontatoimien on ulotuttava kielipohjaisten viestintöjen ulkopuolelle, jotta voidaan kattavasti arvioida markkinanäkymää ja työntekijöiden toimintaa. Tämä tarjoaa kokonaisvaltaisen ja toimintakelpoisen kuvan mahdollisista riskeistä, jotka tapahtuvat yrityksen rekisteröityjen viestintäkanavien ulkopuolella.
6. Miksi tekoäly on välttämättömyys finanssilaitoksille?
Tekoäly on välttämättömyys finanssilaitoksille, koska se mullistaa noudattamisen ja riskienhallinnan. Perinteiset lähestymistavat vanhenevat, kun tekoäly mahdollistaa riskin kasvavan monimutkaisuuden tehokkaan hallinnan ja pysymisen alan kärjessä.
Avainsanat
1. Noudattaminen: Noudattaminen tarkoittaa finanssilaitosten noudattamista lakeja, määräyksiä ja teollisuusstandardeja varmistaakseen eettiset liiketoimintakäytännöt ja välttääkseen oikeudelliset ja taloudelliset riskit.
2. Riskienhallinta: Riskienhallinta käsittää potentiaalisten riskien tunnistamisen, arvioinnin ja minimoimisen, jotka voivat vaikuttaa negatiivisesti finanssilaitoksen tavoitteisiin.
3. Tekoäly: Tekoäly viittaa tietokonejärjestelmien kehittämiseen, jotka voivat suorittaa tehtäviä, jotka yleensä vaativat ihmisen älyä, kuten visuaalista havainnointia, luonnollisen kielen ymmärtämistä ja päätöksentekoa.
4. Perintöjärjestelmät: Perintöjärjestelmät ovat vanhentuneita tietokonejärjestelmiä, ohjelmistoja tai teknologioita, jotka voivat olla edelleen käytössä organisaatiossa uudempien versioiden tai vaihtoehtojen korvaamisen jälkeen.
5. Luonnollisen kielen käsittely (NLP): Luonnollisen kielen käsittely on tekoälyn alahaara, joka keskittyy tietokoneiden ja ihmiskielen vuorovaikutukseen. Se mahdollistaa tietokoneiden ymmärtää, tulkita ja reagoida ihmisen kieleen merkityksellisellä tavalla.
Ehdotetut liittyvät linkit
1. UBS
2. HSBC
3. BMO
4. Bankkito tulevaisuuden tekoälyohjauksesta (artikkelissa mainittu valkoinen paperi)
The source of the article is from the blog motopaddock.nl