A mesterséges intelligencia és a pénzügyi megfelelés: Mi lehetséges, ha a kettő találkozik (David Benigson)

Úgy tűnik, hogy a pénzügyi megfelelés világa folyamatosan felgyorsul. Ám az elmúlt három év olyan digitális átalakulási lökést váltott ki, amilyet a világ soha nem látott, az állandóan beáramló megfelelési iparág még hektikusabb lett, mint
szokásos.

A pénzügyi vállalkozások ma egyszerűen nem úgy működnek, mint korábban. És bár a megfelelési terület csodálatos munkát végzett a fokozatos váltásokkal, hogy betömje a változások bekövetkeztekor elkerülhetetlenül megnyíló hézagokat, a mezőny vízválasztóhoz ért.
modernizációs megközelítésének pillanata, különösen, ha a kockázatról van szó.

A modern üzleti világ prioritások és újonnan megjelenő kihívások hatalmas hálózatából áll, amelyeket egyszerűen nem lehet kezelni a hagyományos kutatási módszerekkel és a lábmunkával. Ez az oka annak, hogy egyre több megfelelési csapat kezd potenciálnak tekinteni az AI-t
oldat.

Ezt szem előtt tartva, íme néhány ok, amiért a mesterséges intelligencia egyre gyakrabban alkalmazkodik az iparágban, és hogyan segíti elő a megfelelőségi szakembereket.

Hálózatbővítés és társadalmi fogyasztás

A kriptokódtól az orosz-ukrán válságból eredő embargókig nincs hiány azokban a bomlasztó erőkben, amelyek ma formálják a pénzügyi megfelelési teret. Ezt kombinálja azzal a ténnyel, hogy a partnerhálózatok és az ellátási láncok folyamatosan bővülnek
bonyolult és szerteágazó a COVID-19 világjárvány nyomán, és a megfelelési tér nehézkesből – legjobb esetben is – gyakorlatilag kezelhetetlenné vált. Sőt, a szabályozás megsértésének pusztán pénzügyi és működési hatásain túlmenően bármiféle etikus
A mai félrelépés lényegesen magasabb reputációs kockázattal jár a társadalmi fogyasztás uralkodó felemelkedése miatt. A tényezők ezen összefolyása arra késztette a megfelelőségi közösséget, hogy ráébredjen, hogy egyszerűen nem rendelkeznek a hatékony szippantáshoz szükséges eszközökkel.
kiküszöbölni az üzleti környezetüket fenyegető fenyegetéseket, nem beszélve arról, hogy elfojtják őket, mielőtt teljes körű problémákká válnának. Ezzel a megfelelőségi közösség csendesen elkezdett kísérletezni olyan feltörekvő technológiákkal, mint az AI, a kvantumszámítás és más kifinomult
adattudomány, hogy megkapják a szükséges láthatóságot és előrejelzést.

A proaktivitás kötelezővé válik

Évekkel ezelőtt pusztán annak kimondása, hogy rendelkezik technológiai támogatási infrastruktúrával, elég volt ahhoz, hogy a szabályozók elégedettek legyenek a megfeleléssel kapcsolatban. Ez a dinamika azonban jelentősen megváltozott, mivel a technológia egyre inkább általánossá vált, és proaktívvá vált.
A reaktív inkább erős javaslatból elvárássá vált a szabályozók körében. Ez azt eredményezte, hogy a megfelelőségi csapatok szélesebb körben elmozdultak, hogy agilisabbak és előrelátóbbak legyenek. Egyszerűen fogalmazva, minden erőfeszítésük ellenére a megfelelési csapatok
technológia nélkül egyszerűen nem tudnak olyan proaktívak lenni, mint amennyire szükségük van – különösen, ha a világ többi része automatizálást használ, ők pedig nem. Ezen túlmenően, ahogy a jelentési követelmények egyre szigorodnak és szigorúbbá válnak, a rendelkezésre álló technológia lehetővé teszi
a szükséges mértékű átláthatóság biztosítása és az elszámoltathatóság elengedhetetlenné vált.

Az adatvezérelt döntéshozatal intézményesült

Legyen szó logisztikáról vagy pénzügyről, az adatok ma az üzleti döntések meghozatalában központi szerepet töltenek be. És mivel a többi részleg adatközpontúbbá és hatékonyabbá vált, a megfelelőségi csapatok nemcsak hogy be akarnak szállni az ügybe, de nyomással is szembesülnek.
olyan vezetéstől, amely a meglévő adatok sikerét szeretné megismételni a szervezetükben. Ennek eredményeként nemcsak a megfelelőségi csapatok váltak jobban hozzáértővé az adatokhoz, hanem teljesen új, mérőszám-vezérelt megközelítések is kidolgozásra kerültek. Például a megfelelőségi osztályok
jelenleg számos mérőszámot és elemzési stratégiát alkalmaznak sikerük kezelésére és megerősítésére. Ez magában foglal mindent a prediktív modellezéstől az anomáliák észlelésére és a lehetséges csalási lehetőségek közötti pontok összekapcsolására, a zárolás feloldásáig.
a strukturálatlan adatokban és a nem hagyományos adatforrásokban, például a hírcikkekben meglévő lehetőségek a vörös zászlók korai azonosítására.

-

A pénzügyi megfelelés világa változik. Azonban pusztán azért, mert úgy érzi, hogy az űr forradalmi működési periódusban van, nem kell elsöprőnek lennie. E kulcsfontosságú szempontok szem előtt tartásával a megfelelőségi csapatok csökkenthetik az elfogadás mértékét
fejfájással szembesülnek, és fenntartható mesterséges intelligencia- és adatvezérelt infrastruktúrákat építenek ki az elkövetkező években.