هوش مصنوعی و انطباق مالی: وقتی این دو با یکدیگر ملاقات می کنند (دیوید بنیگسون) هوش داده پلاتوبلاک چین چه چیزی ممکن است. جستجوی عمودی Ai.

هوش مصنوعی و انطباق مالی: چه چیزی هنگام ملاقات این دو ممکن است (دیوید بنیگسون)

به نظر می رسد که دنیای انطباق مالی همیشه در حال افزایش است. اما با سرعت بخشیدن به تحول دیجیتال در سه سال گذشته که جهان هرگز آن را ندیده است، صنعت انطباق دائماً پرهیجان شده است حتی
معمولی

کسب و کارهای مالی امروزه به سادگی مانند گذشته عمل نمی کنند. و در حالی که حوزه انطباق با ایجاد تغییرات تدریجی برای رفع شکاف هایی که به طور اجتناب ناپذیری با رخ دادن تغییرات باز می شوند، کار قابل تحسینی انجام داده است، این زمینه به یک حوضه آبخیز رسیده است.
لحظه ای در رویکرد خود به مدرنیزاسیون، به ویژه زمانی که صحبت از ریسک می شود.

دنیای تجارت مدرن متشکل از شبکه گسترده ای از اولویت ها و چالش های نوظهور است که به سادگی نمی توان با استفاده از روش های تحقیقاتی سنتی و کارهای قانونی به تنهایی مدیریت کرد. به همین دلیل است که تیم‌های انطباق بیشتر و بیشتری شروع به بررسی هوش مصنوعی به عنوان یک بالقوه می‌کنند
راه حل.

با در نظر گرفتن این موضوع، در اینجا چند دلیل وجود دارد که چرا هوش مصنوعی با فرکانس بیشتری در سراسر صنعت سازگار شده است و چگونه به توانمندسازی متخصصان انطباق کمک می کند.

گسترش شبکه و مصرف گرایی اجتماعی

از کریپتو گرفته تا تحریم‌های ناشی از بحران روسیه و اوکراین، هیچ کمبودی در نیروهای اخلالگر وجود ندارد که فضای انطباق مالی امروز را شکل می‌دهند. این را با این واقعیت ترکیب کنید که شبکه‌های شریک و زنجیره‌های تامین همچنان بیشتر می‌شوند
در پی همه‌گیری کووید-19 پیچیده و متنوع شده است، و فضای انطباق از نامساعد - در بهترین حالت - تقریبا غیرقابل مدیریت شده است. علاوه بر این، فراتر از تأثیرات مالی و عملیاتی ناشی از نقض مقررات، هر نوع اخلاقی
اشتباه امروز به دلیل افزایش مصرف گرایی اجتماعی با خطرات قابل توجهی برای شهرت همراه است. این تلاقی عوامل باعث شده است که جامعه انطباق متوجه شود که آنها به سادگی ابزار مورد نیاز برای استشمام موثر را ندارند.
تهدیدهای نوظهور برای محیط کسب و کار خود را از بین ببرند، چه رسد به اینکه آنها را قبل از اینکه به مشکلات جدی تبدیل شوند، از بین ببرند. با آن، جامعه انطباق بی سر و صدا شروع به آزمایش بیشتر با فناوری های نوظهور مانند هوش مصنوعی، محاسبات کوانتومی و دیگر پیشرفته کرده است.
علم داده تا بتوانند دید و هشدارهای لازم را دریافت کنند.

فعال بودن یک امر ضروری می شود

سال‌ها پیش صرفاً گفتن اینکه زیرساخت‌های پشتیبانی فناوری در اختیار دارید کافی بود تا تنظیم‌کننده‌ها را در هنگام پایبندی راضی نگه دارید. این پویایی به طور قابل توجهی تغییر کرده است، اگرچه با تبدیل شدن تکنولوژی به جریان اصلی تر و فعال بودن در مقابل.
reactive از یک پیشنهاد قوی تر به یک انتظار در میان تنظیم کننده ها تبدیل شده است. این منجر به تغییر گسترده‌تری در میان تیم‌های انطباق شده است تا چابک‌تر و آینده‌نگرتر باشند. و به سادگی، علیرغم تلاش هایشان، تیم های انطباق
به سادگی نمی‌توان بدون فناوری آن‌طور که نیاز است پیشگیرانه عمل کرد – به‌ویژه زمانی که بقیه جهان از اتوماسیون استفاده می‌کنند و آن‌ها از آن استفاده نمی‌کنند. به‌علاوه، با سخت‌تر و دقیق‌تر شدن الزامات گزارش‌دهی، فناوری‌هایی در دسترس هستند که می‌توانند
ارائه میزان مورد نیاز از شفافیت و پاسخگویی ضروری شده است.

تصمیم گیری داده محور نهادینه می شود

چه لجستیک و چه امور مالی، داده ها امروزه در تصمیم گیری های تجاری نقش محوری دارند. و از آنجایی که بخش‌های دیگر داده‌محورتر و کارآمدتر شده‌اند، تیم‌های انطباق نه تنها به دنبال وارد شدن به این عمل هستند، بلکه با فشار مواجه هستند.
از رهبری که مشتاق است موفقیت داده های موجود را در سراسر سازمان خود تکرار کند. این امر باعث شده است که نه تنها تیم‌های انطباق اطلاعات بیشتری را در اختیار داشته باشند، بلکه رویکردهای کاملاً مبتنی بر معیارهای جدید ساخته شده است. به عنوان مثال، بخش های انطباق
در حال حاضر در حال اجرای انواع معیارها و استراتژی های تحلیلی برای مدیریت و تقویت موفقیت خود هستند. این شامل همه چیز است، از استفاده از مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده برای شناسایی ناهنجاری‌ها و اتصال نقاط بین فرصت‌های بالقوه برای تقلب، تا باز کردن قفل
فرصت‌هایی که در داده‌های بدون ساختار و منابع داده غیرسنتی مانند مقالات خبری برای شناسایی زودهنگام پرچم‌های قرمز وجود دارد.

-

دنیای انطباق مالی در حال تغییر است. با این حال، صرفاً به این دلیل که احساس می‌کند فضا در یک دوره انقلابی عملیاتی است، لازم نیست که بسیار زیاد باشد. با در نظر گرفتن این ملاحظات کلیدی، تیم های انطباق می توانند میزان پذیرش را کاهش دهند
سردردهایی که آنها با آن روبرو هستند و زیرساخت‌های مبتنی بر داده‌های هوش مصنوعی و پایدار برای سال‌های آینده ایجاد می‌کنند.

تمبر زمان:

بیشتر از فینسترا