四種方法AI不會過時的金融服務的風險和合規

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銀行的核心功能是保護資產,識別風險和減輕損失,保護消費者免受欺詐、洗錢和其他金融犯罪。beplay体育app下载地址在今天的互聯和數字世界中,風險管理和法規遵從性是一個日益複雜和昂貴的努力。監管變化增加了500%自從2008年全球金融危機並在此過程中提高了監管成本。金融服務機構(FSIs)正努力跟上新法規更新的反洗錢法案》,2020年,2023年FRTB PSD2在歐盟。遵守法規,隨著消費者驅動的要求更好的數據管理和風險評估,常常轉化為更高的運營成本為銀行——高達60%。

合規問題本質上是數據問題。有時應該是一個簡單的報告活動常常變成一個操作噩夢由於缺少地麵真理來構建這些報告反對和遺留技術運行相同的規模。與不相關的罰款和SLA違反(銀行達到曆史最高100億美元的罰款2019對AML),處理報告進行即使數據是不完整的。另一方麵,數據質量差的記錄也是“罰款”,因為“控製不足。”As a consequence, many FSIs are often left battling between poor data quality and strict SLAs, balancing between data reliability and data timeliness.

除了現代化數據管理實踐利用雲計算技術,人工智能(AI)正日益成為相關法規遵從性的地址通用操作每天係統性監管機構麵臨的問題和挑戰。有無數的潛在好處在人工智能技術突破,但是當前的regtech解決方案已經證明了至少四個明顯的好處:監管變革管理,減少假陽性,欺詐和AML預防和解決人為失誤。這個博客將穿過這些優勢和如何改變遊戲規則的AI FSIs導航合規的不斷變化的世界。

1。有效的監管變革管理

成功應對監管變化管理、金融服務需要合並來自成千上萬的規範性文件的內容。監管變化需要調整要求的不同區域之間的合作業務,第二和三階效應。例如,當資產管理公司重組一種基金或投資組合的基於規則的變化,其中每個資產將受到影響,導致在其他組合必要的調整。法規更新時,有一係列的連鎖反應。

金融服務的報告還包括各種文檔和重複的任務。這就是自然語言處理(NLP)和智能過程自動化(IPA)是有價值的在滿足合規要求。另外,NLP可以分析和分類文件,提取有用的信息,比如客戶信息,產品和工藝,可以影響監管變化,從而使金融機構和客戶最新的監管改革。自動化管理變更管理的過程是一個人工智能的關鍵用例。金融企業麵臨的挑戰,包括高額罰款,不符合,可以解決與成功的人工智能的實現。2020年,SEC僅發行了715執法行動,訂購那些違反支付超過46.8億美元的總和。平均將近2美元的罰款。人工智能檢測模式的能力使其形成大量的文本的理解不斷變化的監管環境和防止罰款和相關成本。

2。減少誤報

金融機構正在經曆大量的假陽性,他們傳統的基於規則的合規警報係統生成。《福布斯》報道,與有時假陽性率超過90%與遺留合規流程,壞了。大型銀行正在經曆假陽性的合規係統高得驚人的利率。基於標準符合性警戒係統監管技術引發每天成千上萬的假陽性。這些假警報必須審查合規官,這邀請低效和人為錯誤的機會。

使用人工智能和機器學習來獲取、提取和分析幾個關鍵數據元素可以幫助簡化法規遵循警報係統近乎完美,這就解決了假陽性的問題。這樣,人工智能技術可以提高合規操作的效率和降低成本在今天的數據驅動的合規環境,通過自動分類與活動,提醒他們重要的更新,事件和活動。隨著這些技術構建學習合規官員自己的數據,人工智能和ML應用程序可以簡化符合性警戒係統近乎完美。人工智能技術可以提高合規操作的效率和降低成本在今天的數據驅動的合規環境。

3所示。加強與異常檢測欺詐預防和AML的規模

打擊欺詐已經普遍采用人工智能的,隨著時間的推移隻會增加。AI可以監視事務曆史,結合其他結構化和非結構化信息,識別異常可能表明欺詐,如ATM黑客、洗錢、貸款欺詐、網絡攻擊和恐怖主義融資。

識別異常數據是一個重要的數據理解任務。通過將大型數據集毫升工具和統計方法,正常的數據中的模式是可以習得的。不一致的事件發生時,異常檢測算法可以孤立異常行為和標誌的任何事件不對應的學習模式。數以百萬計的數據點來分析在合規,FSIs需要計算能力來攝取事務,客戶和可伸縮的方式處理信息。異常檢測算法可以幫助企業識別和應對異常數據點在多個場景。銀行安全係統可以使用異常檢測的識別欺詐性交易或不一致的實踐者。

AI /毫升的另一個應用程序是在一代的警報。傳統上這些警報已經生成基於一組規則,其中大部分是手工編碼和一些依靠基本的數據挖掘和統計技術。這些規則是顯而易見的,是基於一個輸入參數的值或特征。例如,任何批準的國家或10000美元以上的交易必須報道和分析現有的AML政策的一部分。然而,某些交易應該密切關注,因為一個微妙的組合的特性(一個典型的AML計劃將線基金略低於10000美元)。畢竟,有一個偽裝和隱藏的動機洗錢交易。此外,糟糕的演員不斷想出新的和創新的方法來保持領先一步的監視器。如果監控係統是基於人們如何能夠打敗了係統在過去,它將無法找到新的方法和技術來欺騙係統。使用圖表分析和人工智能,組織可以找到模式人眼不可見或微妙的難以被現有的規則集,以及關聯孤立異常成獨特的攻擊向量通過上下文學習周圍的反常行為。

4所示。降低人為錯誤

人為錯誤成本監管行業每年數十億。例如,在2020年,花旗集團的信貸部門員工了筆誤導致近10億美元露華濃Inc .)銀行。有各種各樣的原因在資產管理——無效的過程中人為錯誤,過時的技術或過失等等。金融監管要求合規官員跟蹤、管理和分析詳細的交易數據,客戶和大型銀行的經營活動。beplay体育app下载地址這個信息的體積提出了一些混亂的機會,很容易產生人為錯誤。與法規遵從性越來越技術驅動,AI和ML應用程序可以在減少人為錯誤的影響是非常重要的。

人工智能和ML技術可以揭示盲點,合理的錯誤,和其他的觀點,人類可能不一定選擇。此外,良好的人工智能和ML程序可以發現趨勢和模式。

今天的合規問題是數據問題。現代方法的風險和合規要求一個健壯的數據策略分析空前數量的數據定義的可伸縮的,一個透明的基礎風險管理模型快速反應,連接實時的見解。利用現代數據驅動策略,FSIs可以更好地應對最緊迫的風險和合規的用例合規/風險監測、監管報告、欺詐檢測,KYC, AML。接地合規數據和AI可以不會過時的合規團隊水準了。

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