金融機構如何簡化合規性 AI

隨著新的監管要求敲響金融機構的大門,確保持續合規的需求至關重要。 銀行業的許多監管合規實踐都是新的且不斷發展的,其嚴格的實施時間表給銀行帶來了更大的壓力。 這些機構,無論規模大小,在使用導致風險的遺留方法時,都面臨著跟上法規增長的挑戰。

為規避合規風險,金融機構可以採取 AI 簡化合規流程並提高生產力的技術。 由於其能夠處理大量數據日誌並提供有意義的見解, AI 通過實時更新簡化合規管理,可以為金融機構帶來競爭優勢。

方法 AI 提供更快的速度和安全性

自動化合規流程以快速做出決策。 通常,銀行遵循手動或傳統流程從不同系統收集數據並以這種方式創建監管報告。 然而,這些傳統流程非常耗時,因為它們無法動態擴展或易於與其他服務集成。 AI驅動的解決方案使銀行能夠自動化數據收集流程,提高決策的速度和質量,並增強其履行監管合規義務的準備程度。 為了 example,自動化手動風險評分使金融機構能夠使其係統具有容錯能力並符合各種法規。

確保更快、更安全的交易。 AI基於 的銀行解決方案使用先進的機器學習技術來提取和標準化數據,包括付款金額、帳戶、歷史記錄和其他交易詳細信息,以實現無縫和自動化的電匯。 例如, AI 可以建議 ATM 交易中的特定金額以便快速提款,或建議用於特定交易的信用卡。 和 AI,銀行可以優化各種計算並減少網絡延遲以實現更快的交易。

速度的提高也帶來了安全性的提高。 AI 通過實時金融數據分析檢測欺詐支付,為金融機構提供實時欺詐預防。 AI風險計算的響應率日益提高,使銀行能夠提前清楚地了解任何異常或風險。 AI 還使金融機構能夠區分欺詐交易和合法交易。 隨著複雜網絡犯罪分子的激增,金融機構需要確保安全支付 AI 幫助財務數據分析的系統。

輕鬆監控監管變更管理。 根據一個 湯森路透 對全球 800 家金融服務公司的合規專業人士進行的調查顯示,監管更新平均每天超過 200 條。 金融機構需要跟踪這些變化並做出反應,以防止任何處罰或風險。 通過對文檔進行分析和分類,自然語言處理 (NLP) 可以提取相關信息並簡化監管變更管理。 基於自然語言處理 AI 解決方案可以幫助無縫監控代理是否遵循協議,以確保不存在任何漏洞。 這些系統還可以識別受監管變化影響的流程,以幫助金融機構跟上變化。

AI 技術降低違規風險

對於金融機構來說,從多個數據點和來源中識別異常行為和不一致現像以避免違規行為極其重要。 通過減少這些違規行為,金融機構可以避免盜竊、洗錢行為和更多的貨幣欺詐事件。 AI 將幫助金融機構跟踪其交易和金融歷史記錄,包括結構化和非結構化數據,以識別此類異常情況。 這些 AI- 支持數據收集和監控框架的使用 AI基於模式識別和異常檢測來跟踪和標記以前未檢測到的風險和模式,從而消除手動流程。

此外,由於方法不准確,大量銀行的合規系統出現誤報或合法交易警報。 由於他們的合規系統每天會產生數千個誤報,因此需要人工監督,這會增加效率低下和人為錯誤。 自學 AI 系統可以快速檢測新的欺詐行為並進行糾正以減少誤報。 在算法提供的相關數據驅動下, AI 事實證明,技術可以有效識別欺詐並減少誤報。 它們通過檢測盲點、合理錯誤和人類可能錯過的其他方面來減少人為錯誤,從而避免合規和監管風險。

如果新的合規和監管義務帶來的壓力預計未來只會增加, AI 技術使合規變得更加高效和有效,從而大大減少了金融機構的工作量並大幅降低了成本。 這些機構不僅能夠遵守法律,還能通過增加利潤來實際創造價值。

關於作者
Yuktesh Kashyap 是數據科學副總裁 乙狀結腸。 他在金融服務領域實施基於機器學習的決策和監控解決方案方面擁有近十年的經驗。