AI og finansiel overholdelse: Hvad er muligt, når de to mødes (David Benigson)

Den finansielle compliance-verden ser altid ud til at accelerere konstant. Men med de sidste tre år, der har udløst en digital transformation, som verden aldrig har set, er den evige tilstrømningsindustri blevet endnu mere hektisk end
sædvanlig.

Finansielle virksomheder i dag fungerer simpelthen ikke, som de plejede. Og mens compliance-feltet har gjort et beundringsværdigt stykke arbejde med at foretage trinvise skift for at lukke de huller, der uundgåeligt åbner sig, efterhånden som ændringer sker, har feltet nået et vandskel
moment i sin tilgang til modernisering, især når det kommer til risiko.

Den moderne erhvervsverden består af et stort netværk af prioriteter og nye udfordringer, som simpelthen ikke kan håndteres ved hjælp af traditionelle forskningsmetoder og benarbejde alene. Det er grunden til, at flere og flere compliance-teams begynder at se AI som et potentiale
opløsning.

Med det i tankerne er her et par grunde til, hvorfor AI bliver tilpasset med en større frekvens i hele branchen, og hvordan det hjælper med at styrke compliance-professionelle.

Netværksudvidelse og social forbrugerisme

Fra krypto til embargoer, der stammer fra Rusland-Ukraine-krisen, er der ingen mangel på forstyrrende kræfter, der former det finansielle overholdelsesområde i dag. Kombiner dette med, at partnernetværk og forsyningskæder bliver ved med at blive flere
indviklet og diversificeret i kølvandet på COVID-19-pandemien, og compliance-området er gået fra uhåndterligt – i bedste fald – til praktisk talt uoverskueligt. Ud over blot de økonomiske og operationelle konsekvenser af at falde i strid med regulering, enhver form for etisk
fejltrin i dag kommer med betydeligt højere omdømmerisici på grund af den fremherskende stigning i social forbrugerisme. Dette sammenløb af faktorer har fået compliance-fællesskabet til at indse, at de simpelthen ikke har de værktøjer, de har brug for til effektivt at snuse
ude af nye trusler mod deres forretningsmiljø endsige udslette dem, før de bliver til fulde problemer. Med det er compliance-fællesskabet stille og roligt begyndt at eksperimentere mere med nye teknologier som AI, kvantecomputere og andre sofistikerede
datavidenskab, så de kan få den synlighed og det forvarsel, de har brug for.

Proaktivitet bliver et must

For mange år siden blot at sige, at du havde en teknologistøtteinfrastruktur på plads, var nok til at holde regulatorer glade, når det kom til overholdelse. Denne dynamik har dog ændret sig markant, efterhånden som teknologien er blevet mere mainstream og er proaktiv vs.
reactive er gået fra at være mere et stærkt forslag til en forventning blandt regulatorer. Dette har resulteret i et bredere skift blandt compliance-teams for at forsøge at være mere agile og fremadrettede. Og ganske enkelt sagt, trods deres bedste indsats, compliance-teams
kan simpelthen ikke være så proaktive, som de skal være uden teknologi – især når resten af ​​verden bruger automatisering, og de ikke gør det. Derudover, efterhånden som rapporteringskravene bliver mere stringente og krævende, at have teknologi på plads, der kan
give den nødvendige mængde gennemsigtighed og ansvarlighed er blevet afgørende.

Datadrevet beslutningstagning bliver institutionaliseret

Uanset om det er logistik eller økonomi, er data blevet centralt for at træffe forretningsbeslutninger i dag. Og efterhånden som andre afdelinger er blevet mere datacentrerede og effektive, er det ikke kun compliance-teams, der ønsker at komme i gang, men de står over for pres
fra ledelse, der er ivrige efter at replikere eksisterende datasucces i hele deres organisationer. Dette har resulteret i, at ikke kun compliance-teams er blevet mere datakyndige, men også i, at der er blevet bygget helt nye metric-drevne tilgange. For eksempel compliance-afdelinger
implementerer nu en række måle- og analysestrategier for at styre og styrke deres succes. Dette inkluderer alt fra at bruge prædiktiv modellering til at opdage uregelmæssigheder og forbinde prikkerne mellem potentielle muligheder for svindel, til at låse op
muligheder, der findes i ustrukturerede data og ikke-traditionelle datakilder som nyhedsartikler for at identificere røde flag tidligt.

—

Den finansielle compliance-verden er under forandring. Men bare fordi det føles som om, at rummet er i en periode med operationel revolution, behøver det ikke at være overvældende. Ved at holde disse nøgleovervejelser i tankerne kan compliance-teams reducere mængden af ​​adoption
hovedpine, de står over for og bygger bæredygtig AI og datadrevet infrastruktur i de kommende år.