Sztuczna inteligencja i zgodność finansowa: co jest możliwe, gdy te dwie osoby się spotykają (David Benigson)

Świat zgodności finansowej zawsze wydaje się nieustannie przyspieszać. Jednak w ciągu ostatnich trzech lat, które przyspieszały cyfrową transformację, jakiej świat nigdy nie widział, nieustannie napływająca branża zgodności stała się jeszcze bardziej gorączkowa niż
zwykły.

Dzisiejsze firmy finansowe po prostu nie funkcjonują tak, jak kiedyś. I podczas gdy dziedzina zgodności wykonała godną podziwu pracę polegającą na dokonywaniu stopniowych zmian w celu wypełnienia luk, które nieuchronnie otwierają się, gdy nadejdzie zmiana, pole to osiągnęło punkt zwrotny
moment w podejściu do modernizacji, zwłaszcza jeśli chodzi o ryzyko.

Współczesny świat biznesu składa się z rozległej sieci priorytetów i pojawiających się wyzwań, którymi po prostu nie da się zarządzać przy użyciu tradycyjnych metod badawczych i samej pracy. Dlatego coraz więcej zespołów ds. zgodności zaczyna postrzegać sztuczną inteligencję jako potencjał
rozwiązanie.

Mając to na uwadze, oto kilka powodów, dla których sztuczna inteligencja jest dostosowywana z większą częstotliwością w całej branży i jak pomaga wzmocnić pozycję specjalistów ds. zgodności.

Ekspansja sieci i konsumpcjonizm społeczny

Od kryptowalut po embarga wynikające z kryzysu rosyjsko-ukraińskiego, nie brakuje destrukcyjnych sił, które dziś kształtują przestrzeń zgodności finansowej. Połącz to z faktem, że sieci partnerskie i łańcuchy dostaw stają się coraz bardziej
skomplikowana i zróżnicowana w następstwie pandemii COVID-19, a przestrzeń zgodności zmieniła się z nieporęcznej – w najlepszym razie – do praktycznie nie do opanowania. Co więcej, poza finansowymi i operacyjnymi skutkami wpadnięcia w konflikt z regulacjami, każdy rodzaj etyki
Dzisiejszy błąd niesie ze sobą znacznie większe ryzyko dla reputacji ze względu na panujący wzrost konsumpcjonizmu społecznego. Ta zbieżność czynników sprawiła, że ​​społeczność zgodności zdała sobie sprawę, że po prostu nie mają narzędzi potrzebnych do skutecznego podsłuchiwania
pojawiające się zagrożenia dla ich środowiska biznesowego, nie mówiąc już o zgaszeniu ich, zanim staną się pełnowartościowymi problemami. Dzięki temu społeczność zajmująca się zgodnością zaczęła po cichu eksperymentować z nowymi technologiami, takimi jak sztuczna inteligencja, obliczenia kwantowe i inne zaawansowane
data science, aby mogli uzyskać widoczność i ostrzeżenia, których potrzebują.

Proaktywność staje się koniecznością

Wiele lat temu samo stwierdzenie, że posiadasz infrastrukturę wspierającą technologię, wystarczyło, aby organy regulacyjne były zadowolone, jeśli chodzi o zgodność. Ta dynamika znacznie się jednak zmieniła, ponieważ technologia stała się bardziej popularna i stała się proaktywna w porównaniu z.
reaktywna przeszła od silnej sugestii do oczekiwań wśród organów regulacyjnych. Doprowadziło to do szerszej zmiany między zespołami ds. zgodności, aby starać się być bardziej zwinnym i myślącym przyszłościowo. I po prostu, pomimo najlepszych starań, zespoły ds. zgodności
po prostu nie mogą być tak proaktywni, jak muszą być bez technologii – zwłaszcza gdy reszta świata korzysta z automatyzacji, a tak nie jest. Ponadto, w miarę jak wymagania dotyczące raportowania stają się coraz bardziej rygorystyczne i dokładne, dzięki technologii, która może:
zapewnienie niezbędnej przejrzystości i odpowiedzialności stało się niezbędne.

Podejmowanie decyzji na podstawie danych staje się zinstytucjonalizowane

Niezależnie od tego, czy jest to logistyka, czy finanse, dane stały się dziś kluczowe w podejmowaniu decyzji biznesowych. Ponieważ inne działy stały się bardziej skoncentrowane na danych i wydajniejsze, zespoły ds. zgodności nie tylko chcą podjąć działania, ale także stoją w obliczu presji
od kierownictwa, które jest zainteresowane powieleniem istniejących danych w całej organizacji. Doprowadziło to nie tylko do tego, że zespoły ds. zgodności stały się bardziej świadome danych, ale także do stworzenia zupełnie nowych podejść opartych na wskaźnikach. Na przykład działy zgodności
wdrażają obecnie różne strategie metryk i analiz, aby zarządzać i wzmacniać swój sukces. Obejmuje to wszystko, od używania modelowania predykcyjnego do wykrywania anomalii i łączenia kropek między potencjalnymi możliwościami oszustwa, aż po odblokowanie
możliwości, które istnieją w nieustrukturyzowanych danych i nietradycyjnych źródłach danych, takich jak artykuły z wiadomościami, w celu wczesnego identyfikowania sygnałów ostrzegawczych.

-

Świat zgodności finansowej zmienia się. Jednak tylko dlatego, że wydaje się, że przestrzeń jest w okresie operacyjnej rewolucji, nie musi być przytłaczająca. Mając na uwadze te kluczowe kwestie, zespoły ds. zgodności mogą zmniejszyć liczbę adopcji
bóle głowy, z którymi się borykają i budują trwałe infrastruktury oparte na sztucznej inteligencji i danych na nadchodzące lata.