金融コンプライアンスの世界は常に加速しているように見えます。 しかし、過去 XNUMX 年間、世界がかつて経験したことのないようなデジタル トランスフォーメーションの推進が促進されたため、絶え間なく流入するコンプライアンス業界は、これまで以上に多忙を極めています。
普通。
今日の金融ビジネスは、かつてのようには機能していません。 そして、コンプライアンス分野は、変化が進むにつれて必然的に開くギャップを埋めるために段階的なシフトを行うという立派な仕事をしましたが、分野は分岐点に達しました.
特にリスクに関しては、近代化へのアプローチの瞬間です。
現代のビジネスの世界は、優先事項と新たな課題の広大なネットワークで構成されており、従来の調査方法と脚注だけでは管理できません。 これが、ますます多くのコンプライアンス チームが AI の可能性に注目し始めている理由です。
ソリューションを提供します。
それを念頭に置いて、AI が業界全体でより頻繁に適応されている理由と、AI がコンプライアンスの専門家にどのように力を与えているかを以下に示します。
ネットワークの拡大と社会的消費
仮想通貨からロシアとウクライナの危機に端を発した禁輸措置に至るまで、今日の金融コンプライアンスの分野を形成している破壊的な力には事欠きません。 これを、パートナー ネットワークとサプライ チェーンがますます拡大し続けているという事実と組み合わせると、
COVID-19 のパンデミックをきっかけに複雑で多様化したコンプライアンスのスペースは、扱いにくいものから、せいぜい、事実上管理不可能なものになりました。 さらに、規制に違反した場合の財務上および運用上の影響だけでなく、あらゆる種類の倫理
今日の失敗は、社会的消費主義の台頭により、著しく高いレピュテーション リスクを伴います。 この要因の合流により、コンプライアンス コミュニティは、効果的にスニッフィングするために必要なツールを持っていないことに気づきました。
ビジネス環境に対する新たな脅威を排除することは言うまでもなく、本格的な問題になる前にそれらを消し去ります。 これにより、コンプライアンス コミュニティは静かに、AI、量子コンピューティング、その他の高度なテクノロジーなどの新しいテクノロジーの実験を開始しました。
必要な可視性と事前警告を得ることができるように、データサイエンス。
積極性が必須になる
何年も前は、コンプライアンスに関して規制当局を満足させるには、テクノロジー サポート インフラストラクチャが整備されていると言うだけで十分でした。 テクノロジーがより主流になり、プロアクティブ対
事後対応は、規制当局の間で強い提案から期待へと変わりました。 これにより、コンプライアンス チームの間で、より機敏で前向きな考え方への幅広いシフトが行われています。 簡単に言えば、最善の努力にもかかわらず、コンプライアンス チームは
テクノロジーがなければ、必要なほど積極的に行動することはできません。特に、世界の他の地域が自動化を使用していて、そうでない場合はなおさらです。 さらに、報告要件がより厳しく厳格になるにつれて、
必要な量の透明性と説明責任を提供することが不可欠になっています。
データ主導の意思決定が制度化される
物流であろうと金融であろうと、データは今日のビジネス上の意思決定の中心となっています。 また、他の部門がよりデータ中心で効率的になるにつれて、コンプライアンス チームは行動に参加しようとしているだけでなく、プレッシャーに直面しています。
組織全体で既存のデータの成功を複製することに熱心なリーダーから。 これにより、コンプライアンス チームがデータに精通するようになっただけでなく、まったく新しい指標主導型のアプローチが構築されました。 たとえば、コンプライアンス部門
現在、さまざまな指標と分析戦略を実装して、成功を管理および強化しています。 これには、予測モデリングを使用して異常を検出し、潜在的な不正行為の機会を結び付けることから、ロックを解除することまで、すべてが含まれます。
構造化されていないデータや、ニュース記事などの非伝統的なデータ ソースに存在する機会を利用して、危険信号を早期に特定します。
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金融コンプライアンスの世界は変化しています。 ただし、宇宙が運用革命の時期にあると感じたからといって、圧倒される必要はありません。 これらの重要な考慮事項を念頭に置くことで、コンプライアンス チームは採用の量を減らすことができます。
彼らが直面する頭痛の種であり、今後何年にもわたって持続可能な AI とデータ主導のインフラストラクチャを構築します。
