Finansiella tjänsteföretag vänder sig alltmer till AI-drivna verktyg för att navigera i de ständigt växande utmaningarna med regelkrav och för att optimera sina riskhanteringsstrategier. Dessa verktyg ger framåtriktade institutioner förmågan att hålla sig flexibla i mötet med föränderliga marknadsförhållanden. När omfattningen av efterlevnad utvidgas till att omfatta områden som styrelsestyrning och hantering av risker från tredje part måste finansiella institutioner överväga AI som en central komponent i sina efterlevnads- och riskhanteringsstrategier.
Samtal med globala finansiella ledare och personer inom efterlevnad har belyst det brådskande behovet av AI-lösningar som kan skalas upp och effektivt upptäcka risker. Att omfamna skala skapar betydande möjligheter för bankerna att dra nytta av de stora mängder kommunikationsdata som är tillgängliga för dem, vilket ger större insyn i deras verksamheter och förbättrar deras förmåga att upptäcka potentiella problem i ett tidigt skede.
Genom dessa samtal har tre primära användningsområden för AI-baserad efterlevnad framträtt för stora finansiella företag:
1. Integrera intelligens i äldre system: Genom att använda dataanalys och maskininlärning kan efterlevnadsteam betydligt minska tiden som krävs för att verifiera falskt positiva och förbättra upptäckten av verkliga risker. Detta uppnås genom AI:s förmåga att få tillgång till och analysera data från äldre arkiv, vilket kräver nära samarbete mellan efterlevnadsteam och IT-, infosec- och cybersäkerhetsspecialister.
2. Kommunikationsspaning för marknadsmissförhållanden: Regulatorer över hela världen kräver att finansiella tjänsteföretag fångar, lagrar och arkiverar sin kommunikationsdata och analyserar den för eventuella tecken på oegentligheter. AI förbättrar skalbarheten av dessa insatser genom att eliminera brus och möjliggör mer exakt identifiering av varningssignaler. Tekniken för naturlig språkbehandling (NLP) ger efterlevnadsteam möjlighet att snabbt identifiera skadligt beteende i skriftliga eller talade kommunikationer och förbättrar effektiviteten i övervakningsprocesserna.
3. Marknadsövervakning bortom språkbaserade kommunikationer: I takt med att tekniken och regelverken fortsätter att utvecklas står finansiella organisationer inför ett växande ytområde för risker. För att heltäckande bedöma marknadslandskapet och anställdas aktiviteter måste övervakningsinsatserna sträcka sig bortom språkbaserade kommunikationer. Denna bredare perspektiv ger en holistisk och handlingsbar bild av potentiella risker som uppstår utanför företagets registrerade kommunikationskanaler.
Genom att erkänna den ökande komplexiteten av risker måste finansiella institutioner anpassa sig och omfamna tekniska framsteg för att ligga i framkant. AI revolutionerar efterlevnad och riskhantering och gör traditionella tillvägagångssätt föråldrade. Integrationen av AI är inte bara ett val utan en nödvändighet för finansiella institutioner för att säkra efterlevnad och framgångsrikt navigera framåt.
För att lära dig mer om framtiden för AI-driven efterlevnad, inklusive insikter från branschexperter på UBS, HSBC, BMO och mer, inbjuder vi dig att läsa vår informativa vitbok, ”Satsa på framtidens AI-drivna efterlevnad.”
FAQ
1. Varför vänder sig finansiella tjänsteföretag till AI-drivna verktyg?
Finansiella tjänsteföretag vänder sig till AI-drivna verktyg för att navigera bland regelkrav och optimera sina riskhanteringsstrategier. Dessa verktyg ger institutioner möjlighet att vara flexibla i mötet med föränderliga marknadsförhållanden.
2. Hur kan AI hjälpa till med efterlevnad och riskhantering?
AI kan hjälpa till med efterlevnad och riskhantering genom att integrera intelligens i äldre system, möjliggöra kommunikationsspårning för marknadsmissförhållanden och utöka marknadsövervakningen bortom språkbaserade kommunikationer.
3. Hur integrerar AI intelligens i äldre system?
AI integrerar intelligens i äldre system genom att använda dataanalys och maskininlärning. Efterlevnadsteam kan minska tiden som krävs för att verifiera falskt positiva och förbättra upptäckten av verkliga risker genom att få tillgång till och analysera data från äldre arkiv.
4. Hur förbättrar AI kommunikationsspårning för marknadsmissförhållanden?
AI förbättrar kommunikationsspårning för marknadsmissförhållanden genom att eliminera brus och möjliggöra mer exakt identifiering av varningssignaler. Tekniken för naturlig språkbehandling (NLP) gör det möjligt för efterlevnadsteam att snabbt identifiera skadligt beteende i skriftlig eller talad kommunikation.
5. Varför är det viktigt att övervakningsinsatser sträcker sig bortom språkbaserade kommunikationer?
Övervakningsinsatser måste sträcka sig bortom språkbaserade kommunikationer för att heltäckande bedöma marknadslandskapet och anställdas aktiviteter. Detta ger en holistisk och handlingsbar bild av potentiella risker som uppstår utanför företagets registrerade kommunikationskanaler.
6. Varför är AI en nödvändighet för finansiella institutioner?
AI är en nödvändighet för finansiella institutioner eftersom det revolutionerar efterlevnad och riskhantering. Traditionella tillvägagångssätt blir föråldrade när AI gör det möjligt för organisationer att hantera den ökande komplexiteten av risker effektivt och ligga i framkant i branschen.
Viktiga termer
1. Efterlevnad: Efterlevnad avser att följa lagar, regler och branschstandarder för finansiella institutioner för att säkerställa etiska affärspraxis och undvika juridiska och finansiella risker.
2. Riskhantering: Riskhantering innebär att identifiera, bedöma och minimera potentiella risker som kan påverka den finansiella institutionens mål negativt.
3. AI (Artificiell intelligens): AI avser utvecklingen av datorsystem som kan utföra uppgifter som vanligtvis kräver mänsklig intelligens, exempelvis visuell perception, förståelse för naturligt språk och beslutsfattande.
4. Äldre system: Äldre system avser föråldrade datorsystem, programvara eller teknik som kan vara i bruk inom en organisation trots att de har ersatts av nyare versioner eller alternativ.
5. Teknik för naturlig språkbehandling (NLP): NLP är ett delområde inom AI som fokuserar på interaktionen mellan datorer och mänskligt språk. Det gör det möjligt för datorer att förstå, tolka och svara på mänskligt språk meningsfullt.
Föreslagna relaterade länkar
1. UBS
2. HSBC
3. BMO
4. ”Satsa på framtidens AI-drivna efterlevnad” (vitbok som nämns i artikeln)
The source of the article is from the blog crasel.tk