La banca contemporánea es imposible sin una función de cumplimiento, que garantice que las instituciones financieras operen sin problemas en entornos regulatorios complejos con múltiples leyes, reglas y estándares. Su objetivo clave es proteger a los bancos de los riesgos asociados
con sanciones regulatorias, pérdidas financieras y daños a la reputación que puedan resultar de su participación en actividades ilegales o poco éticas. Por lo tanto, el cumplimiento garantiza que los bancos mantengan la confianza de los clientes y actores del mercado, lo cual es un pilar de una sociedad saludable.
sistema financiero.
No es necesario agregar que hoy en día todos los bancos se esfuerzan por simplificar sus procesos de cumplimiento, que con frecuencia son largos, complejos y dependen en gran medida del trabajo manual. En el siguiente artículo, daré algunas ideas sobre cómo la IA puede revolucionar esto.
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¿Cuáles son los desafíos del cumplimiento bancario?
La complejidad de los procesos de cumplimiento es un desafío importante para racionalizarlos. Las instituciones financieras deben cumplir con diversas reglas y regulaciones estatales, federales, regionales y específicas de la industria. Las normas de cumplimiento varían según las operaciones comerciales,
ofertas de servicios y jurisdicciones en las que operan los bancos. Es por eso que las instituciones financieras utilizan varios métodos para garantizar el cumplimiento.
No es de extrañar que la complejidad de la función de cumplimiento a menudo haga que su finalización sea un proceso prolongado. Incluso abrir una cuenta para un cliente comercial normalmente puede tardar hasta 7 días debido a múltiples controles de seguridad y gestión de riesgos. Suelen incluir la recogida
y analizar datos sobre la identidad, el perfil de riesgo y las actividades financieras de un cliente para abordar los riesgos relacionados con el lavado de dinero y el financiamiento del terrorismo. Los empleados del banco tienen que analizar manualmente grandes conjuntos de documentos, incluidos documentos corporativos.
(Certificado de constitución, extracto del registro de accionistas), documentos comerciales (facturas, contratos y declaraciones), verificación de identidad (por ejemplo, pasaportes, documentos nacionales de identidad, licencias de conducir) y comprobante de domicilio (por ejemplo, facturas de servicios públicos, extractos bancarios,
contratos de arrendamiento) documentos.
Por supuesto, existen proveedores de software de cumplimiento que ayudan a automatizar este proceso. Los más populares incluyen Pega, Alloy, Sumsub y muchos otros. Suelen proporcionar sistemas de gestión de casos, verificación de registros, herramientas de búsqueda de listas de sanciones, etc. Todo esto
ayuda significativamente a aumentar la eficiencia, pero desafortunadamente no existen soluciones que puedan eliminar completamente a un ser humano del proceso. ¿Cuál es la razón?
La razón es simple: los programas tradicionales todavía no pueden realizar un análisis exhaustivo de los documentos propietarios de los clientes. Estos documentos suelen tener diferentes formatos y pueden malinterpretarse fácilmente sin comprender el contexto. A pesar de
A pesar de toda la automatización, todavía requerimos que las personas pasen decenas de horas leyendo contratos o documentos corporativos para completar una estructura corporativa o verificar la naturaleza del negocio. Y este es un proceso que requiere mucho tiempo y recursos y que siempre
aumenta la complejidad del proceso de cumplimiento bancario.
Entonces, ¿cómo puede ayudar la IA?
De hecho, la IA puede asumir la parte más difícil del proceso de cumplimiento bancario, es decir, el análisis de documentos no estructurados. A diferencia de los documentos estructurados, que organizan los datos en filas y columnas (como bases de datos u hojas de cálculo) que son fáciles de analizar,
Los documentos no estructurados no siguen ningún formato específico. Dichos documentos pueden incluir correos electrónicos, contratos legales, estados financieros, correspondencia con clientes, artículos de noticias y otros documentos de texto de formato libre.
La IA, en particular los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM), puede comprender el contexto, el significado y los matices de un texto, tal como lo hacen los humanos. Puede distinguir entidades como nombres, organizaciones, fechas, etc., y definir relaciones entre ellas, así como clasificar información.
sobre criterios predefinidos o aprendidos. Lo que es más importante, los modelos modernos de IA pueden mejorar automáticamente con el tiempo sus capacidades de comprensión y precisión al procesar un número cada vez mayor de documentos.
Gracias a las técnicas de aprendizaje profundo, los LLM han aprendido a generalizar a partir de los datos en los que reciben formación. Esto significa que aprenden características y patrones comunes en los textos que procesan y aplican este conocimiento a los nuevos datos en el futuro. Después del entrenamiento en
Con un conjunto de datos grande y diverso, los LLM se vuelven capaces de manejar formatos de texto o tipos de documentos nunca antes vistos sin requerir una nueva capacitación específica. Esta capacidad reduce significativamente el tiempo y los recursos que necesitan para completar las tareas de cumplimiento, mientras
mejorando también la calidad del análisis y reduciendo el riesgo de error humano.
Otro aspecto crítico de los LLM es que continúan evolucionando a medida que lee este texto. Mejoran automáticamente su capacidad para extraer información de documentos, comprender el contexto y analizar datos en escenarios complejos, lo que significa que serán
capaz de manejar documentos de complejidad cada vez mayor con el tiempo. Esta evolución conducirá a procesos de evaluación de riesgos y toma de decisiones más fáciles.
Hasta ahora, los LLM ya pueden manejar con facilidad documentos clave no estructurados en los procesos de cumplimiento bancario, lo que puede aumentar los niveles de automatización y mejorar la calidad del análisis. Los ejemplos de dichos documentos incluyen:
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Documentos de estructura de propiedad: la IA puede identificar y comprender las estructuras de propiedad y control de los clientes corporativos.
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Facturas y contratos: los LLM pueden extraer términos, obligaciones y condiciones que pueden tener implicaciones de cumplimiento.
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Comprobante de direcciones y extractos bancarios: la IA puede verificar la información del cliente y las actividades financieras.
-
Estados financieros: la IA se destaca en el análisis de la salud financiera, las fuentes de fondos y la detección de cualquier discrepancia que pueda indicar delitos financieros.
Nuevos horizontes para la aplicación de IA
Sin embargo, las aplicaciones de IA en la industria bancaria no se reducen al análisis de documentos. Como muestra el ejemplo de la fintech sueca Klarna, la IA se puede aprovechar para trabajar con los clientes. Klarna ha desarrollado un asistente de inteligencia artificial propio para el servicio de atención al cliente
operaciones, que ha sustituido a 700 empleados humanos. Su asistente puede manejar un inmenso volumen de comunicaciones con clientes simultáneamente las 24 horas del día, los 7 días de la semana, ofreciendo servicios de mayor calidad. La tecnología impulsada por IA garantiza tiempos de respuesta rápidos y calidad incondicional
consistencia. Este es sólo un ejemplo de cómo la IA ya está transformando la industria bancaria.
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- Fuente: https://www.finextra.com/blogposting/26032/how-to-use-generative-ai-to-revolutionize-banking-compliance?utm_medium=rssfinextra&utm_source=finextrablogs
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