AI en financiële compliance: wat is mogelijk wanneer de twee elkaar ontmoeten (David Benigson)

De wereld van financiële compliance lijkt altijd voortdurend te versnellen. Maar met de afgelopen drie jaar een impuls gegeven aan een digitale transformatie zoals de wereld nog nooit heeft gezien, is de voortdurende toestroom van compliance-industrie zelfs hectischer geworden dan
gebruikelijk.

Financiële bedrijven functioneren tegenwoordig gewoon niet meer zoals vroeger. En hoewel het nalevingsveld bewonderenswaardig werk heeft verricht door incrementele verschuivingen te maken om de gaten te dichten die onvermijdelijk opengaan als verandering plaatsvindt, heeft het veld een keerpunt bereikt
moment in zijn benadering van modernisering, vooral als het om risico's gaat.

De moderne zakenwereld bestaat uit een enorm netwerk van prioriteiten en opkomende uitdagingen die eenvoudigweg niet kunnen worden beheerd met alleen traditionele onderzoeksmethoden en beenwerk. Dit is de reden waarom steeds meer compliance-teams AI als een potentieel beginnen te zien
oplossing.

Met dat in gedachten zijn hier een paar redenen waarom AI in de hele branche vaker wordt aangepast en hoe het helpt om compliance-professionals sterker te maken.

Netwerkuitbreiding en sociaal consumentisme

Van crypto tot embargo's als gevolg van de crisis tussen Rusland en Oekraïne, er is geen gebrek aan ontwrichtende krachten die de financiële compliance-ruimte van vandaag vormgeven. Combineer dit met het feit dat partnernetwerken en supply chains steeds meer worden
ingewikkeld en gediversifieerd in de nasleep van de COVID-19-pandemie, en de nalevingsruimte is van onpraktisch – op zijn best – vrijwel onhandelbaar geworden. Bovendien, naast alleen de financiële en operationele gevolgen van het niet naleven van regelgeving, is elke vorm van ethische
misstap brengt tegenwoordig aanzienlijk hogere reputatierisico's met zich mee als gevolg van de heersende opkomst van sociaal consumentisme. Deze samenloop van factoren heeft ertoe geleid dat de compliance-gemeenschap zich realiseerde dat ze gewoon niet over de tools beschikken die ze nodig hebben om effectief te snuiven
opkomende bedreigingen voor hun zakelijke omgeving uit de weg te ruimen, laat staan ​​ze uit te bannen voordat ze echte problemen worden. Daarmee is de compliance-gemeenschap stilletjes begonnen meer te experimenteren met opkomende technologie zoals AI, kwantumcomputing en andere geavanceerde
datawetenschap zodat ze de zichtbaarheid en waarschuwing kunnen krijgen die ze nodig hebben.

Proactiviteit wordt een must

Jaren geleden was simpelweg zeggen dat u over een infrastructuur voor technologische ondersteuning beschikte voldoende om regelgevers tevreden te houden als het om naleving ging. Die dynamiek is echter aanzienlijk veranderd omdat technologie meer mainstream is geworden en proactief is versus proactief.
reactief is veranderd van een sterke suggestie naar een verwachting van regelgevers. Dit heeft geresulteerd in een bredere verschuiving onder compliance-teams om te proberen wendbaarder en vooruitstrevender te zijn. En simpel gezegd, ondanks hun inspanningen, compliance-teams
zonder technologie kunnen ze eenvoudigweg niet zo proactief zijn als nodig is, vooral wanneer de rest van de wereld automatisering gebruikt en zij dat niet. Bovendien, naarmate de rapportagevereisten strenger en veeleisender worden, is het gebruik van technologie die kan
het bieden van de nodige transparantie en verantwoording is essentieel geworden.

Gegevensgestuurde besluitvorming wordt geïnstitutionaliseerd

Of het nu gaat om logistiek of financiën, gegevens zijn tegenwoordig een centrale rol gaan spelen bij het nemen van zakelijke beslissingen. En naarmate andere afdelingen meer datacentrisch en efficiënter zijn geworden, willen compliance-teams niet alleen in actie komen, maar staan ​​ze ook onder druk
van leiderschap dat graag bestaand datasucces wil repliceren in hun hele organisatie. Dit heeft ertoe geleid dat niet alleen compliance-teams meer data-savvy zijn geworden, maar ook dat er geheel nieuwe, op statistieken gebaseerde benaderingen zijn ontwikkeld. Bijvoorbeeld compliance-afdelingen
implementeren nu verschillende meet- en analysestrategieën om hun succes te beheren en te versterken. Dit omvat alles, van het gebruik van voorspellende modellering om afwijkingen te detecteren en de punten te verbinden tussen potentiële fraudemogelijkheden, tot het ontsluiten
kansen die bestaan ​​in ongestructureerde gegevens en niet-traditionele gegevensbronnen zoals nieuwsartikelen om vroegtijdig rode vlaggen te identificeren.

-

De wereld van financiële compliance verandert. Maar alleen omdat het voelt alsof de ruimte zich in een periode van operationele revolutie bevindt, hoeft het niet overweldigend te zijn. Door deze belangrijke overwegingen in gedachten te houden, kunnen compliance-teams de mate van acceptatie verminderen
hoofdbrekens waarmee ze worden geconfronteerd en bouw duurzame AI- en datagestuurde infrastructuren voor de komende jaren.