現代の銀行業務は、複数の法律、規則、基準が存在する複雑な規制環境において金融機関が円滑に業務を遂行できるようにするコンプライアンス機能がなければ不可能です。その主な目標は、銀行を関連リスクから保護することです。
違法または非倫理的な活動への関与から生じる可能性のある規制上の制裁、経済的損失、風評被害を伴います。したがって、コンプライアンスにより、銀行は健全な経営の柱である顧客や市場関係者の信頼を維持することができます。
金融システム。
付け加える必要はありませんが、今日ではすべての銀行がコンプライアンス プロセスの合理化に努めていますが、そのプロセスはしばしば時間がかかり、複雑で、手作業に大きく依存しています。次の記事では、AI がこれにどのように革命をもたらすことができるかについて、いくつかのアイデアを紹介します。
プロセス。
銀行コンプライアンスの課題は何ですか?
コンプライアンス プロセスの複雑さは、プロセスを合理化する上での大きな課題です。金融機関は、州、連邦、地域、業界固有のさまざまな規則や規制を遵守する必要があります。コンプライアンス規定は事業内容によって異なりますが、
提供するサービス、および銀行が営業する管轄区域。このため、金融機関はコンプライアンスを確保するためにさまざまな方法を使用しています。
コンプライアンス機能が複雑なため、完了するまでに時間がかかることが多いのも不思議ではありません。法人顧客の口座開設であっても、複数のセキュリティおよびリスク管理チェックがあるため、通常は最大 7 日間かかる場合があります。通常、収集には収集が含まれます
マネーロンダリングやテロ資金供与に関連するリスクに対処するために、顧客の身元、リスクプロファイル、財務活動に関するデータを分析します。銀行員は企業文書を含む大量の文書セットを手動で分析する必要がある
(設立証明書、株主名簿からの抜粋)、ビジネス文書 (請求書、契約書、明細書)、本人確認書類 (例: パスポート、国民 ID カード、運転免許証)、および住所証明 (例: 公共料金請求書、銀行取引明細書、
賃貸借契約書)書類。
もちろん、このプロセスの自動化を支援するコンプライアンス ソフトウェア プロバイダーも存在します。人気のあるものには、Pega、Alloy、Sumsub などが含まれます。彼らは通常、事件管理システム、登録チェック、制裁リスト検索ツールなどを提供します。これらすべて
効率を大幅に向上させるのに役立ちますが、残念ながらプロセスから人間を完全に排除できるソリューションはありません。理由は何ですか?
理由は簡単です。従来のプログラムでは依然として顧客の専有文書を徹底的に分析することができないからです。これらのドキュメントはさまざまな形式であることが多く、文脈を理解していないと簡単に誤解される可能性があります。にもかかわらず
あらゆる自動化が行われているにもかかわらず、企業構造を完成させたり、ビジネスの性質を確認したりするために、契約書や社内文書を読むのに何十時間も費やす必要があります。そして、これはリソースと時間を大量に消費するプロセスです。
銀行のコンプライアンスプロセスがさらに複雑になります。
では、AI はどのように役立つのでしょうか?
実際、AI は銀行のコンプライアンス プロセスで最も困難な部分、つまり非構造化ドキュメントの分析を引き受けることがあります。データを分析しやすい行と列に編成する構造化ドキュメント (データベースやスプレッドシートなど) とは異なり、
非構造化ドキュメントは特定の形式に従っていません。このような文書には、電子メール、法的契約、財務諸表、顧客との通信、ニュース記事、その他の自由形式のテキスト文書が含まれる場合があります。
AI、特に大規模言語モデル (LLM) は、人間と同じようにテキストの文脈、意味、ニュアンスを理解できます。名前、組織、日付などのエンティティを区別し、それらの間の関係を定義し、情報を分類できます。
事前に定義された、または学習された基準に基づいて。さらに重要なことは、最新の AI モデルは、増加するドキュメントを処理することで、時間の経過とともに理解力と正確性の能力を自動的に向上させることができます。
深層学習技術のおかげで、LLM はトレーニングの対象となるデータから一般化することを学びました。これは、処理するテキストの共通の特徴とパターンを学習し、将来この知識を新しいデータに適用することを意味します。でトレーニングした後、
大規模で多様なデータセットを使用する LLM は、対象を絞った再トレーニングを必要とせずに、これまで見たことのないテキスト形式やドキュメント タイプを処理できるようになります。この機能により、コンプライアンス タスクの完了に必要な時間とリソースが大幅に削減されます。
また、分析の品質が向上し、人的エラーのリスクが軽減されます。
LLM のもう 1 つの重要な側面は、このテキストを読んでいる間にも LLM が進化し続けていることです。ドキュメントから情報を抽出し、コンテキストを理解し、複雑なシナリオでデータを分析する能力が自動的に強化されます。
時間の経過とともにますます複雑になるドキュメントを処理できるようになります。この進化により、リスク評価と意思決定プロセスが容易になります。
これまでのところ、LLM はすでに銀行のコンプライアンス プロセスにおいて主要な非構造化文書を簡単に処理できるため、自動化レベルを高め、分析の品質を向上させることができます。このような文書の例には次のようなものがあります。
-
所有権構造の文書: AI は企業顧客の所有権と制御構造を特定して理解できます。
-
請求書と契約: LLM は、コンプライアンスに影響を与える可能性のある条件、義務、および条件を抽出できます。
-
住所証明と銀行取引明細書: AI は顧客情報と財務活動を検証できます。
-
財務諸表: AI は財務の健全性、資金源を分析し、金融犯罪を示す可能性のある矛盾を検出することに優れています。
AI アプリケーションの New Horizons
ただし、銀行業界における AI アプリケーションは文書分析に限定されるわけではありません。スウェーデンに本拠を置くフィンテック企業 Klarna の例が示すように、AI は顧客との連携に活用できます。 Klarna は顧客サービス用に独自の AI アシスタントを開発しました
700 人の人間スタッフが置き換えられました。彼らのアシスタントは、24 時間年中無休で膨大な量の顧客コミュニケーションを同時に処理し、より高品質のサービスを提供できます。 AI を活用したテクノロジーにより、迅速な応答時間と無条件の品質が保証されます。
一貫性。これは、AI がすでに銀行業界をどのように変革しているかを示す一例にすぎません。
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- 情報源: 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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