Η σύγχρονη τραπεζική είναι αδύνατη χωρίς μια λειτουργία συμμόρφωσης, η οποία διασφαλίζει ότι τα χρηματοπιστωτικά ιδρύματα λειτουργούν ομαλά σε πολύπλοκα ρυθμιστικά περιβάλλοντα με πολλούς νόμους, κανόνες και πρότυπα. Βασικός στόχος της είναι η προστασία των τραπεζών από τους σχετικούς κινδύνους
με ρυθμιστικές κυρώσεις, οικονομικές απώλειες και ζημιές στη φήμη που μπορεί να προκύψουν από τη συμμετοχή τους σε παράνομες ή ανήθικες δραστηριότητες. Έτσι, η συμμόρφωση διασφαλίζει ότι οι τράπεζες διατηρούν την εμπιστοσύνη των πελατών και των παραγόντων της αγοράς, η οποία αποτελεί πυλώνα ενός υγιούς
χρηματοοικονομικό σύστημα. 

Δεν χρειάζεται να προσθέσουμε ότι όλες οι τράπεζες προσπαθούν σήμερα να εξορθολογίσουν τις διαδικασίες συμμόρφωσής τους, οι οποίες είναι συχνά χρονοβόρες, περίπλοκες και εξαρτώνται σε μεγάλο βαθμό από τη χειρωνακτική εργασία. Στο επόμενο άρθρο, θα δώσω μερικές ιδέες για το πώς η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να φέρει επανάσταση σε αυτό
διαδικασία.

Ποιες είναι οι προκλήσεις της τραπεζικής συμμόρφωσης;

Η πολυπλοκότητα των διαδικασιών συμμόρφωσης αποτελεί σημαντική πρόκληση για τον εξορθολογισμό τους. Τα χρηματοπιστωτικά ιδρύματα πρέπει να τηρούν διάφορους κρατικούς, ομοσπονδιακούς, περιφερειακούς και ειδικούς κανόνες και κανονισμούς του κλάδου. Οι κανονισμοί συμμόρφωσης ποικίλλουν ανάλογα με τις επιχειρηματικές δραστηριότητες,
προσφορές υπηρεσιών και δικαιοδοσίες στις οποίες λειτουργούν οι τράπεζες. Αυτός είναι ο λόγος για τον οποίο τα χρηματοπιστωτικά ιδρύματα χρησιμοποιούν διάφορες μεθόδους για να εξασφαλίσουν τη συμμόρφωση.  

Δεν είναι περίεργο ότι η πολυπλοκότητα της λειτουργίας συμμόρφωσης συχνά την καθιστά μια παρατεταμένη διαδικασία για να ολοκληρωθεί. Ακόμη και το άνοιγμα λογαριασμού για έναν επιχειρηματικό πελάτη μπορεί κανονικά να διαρκέσει έως και 7 ημέρες λόγω πολλαπλών ελέγχων ασφάλειας και διαχείρισης κινδύνου. Συνήθως περιλαμβάνουν συλλογή
και ανάλυση δεδομένων σχετικά με την ταυτότητα, το προφίλ κινδύνου και τις οικονομικές δραστηριότητες ενός πελάτη, προκειμένου να αντιμετωπιστούν οι κίνδυνοι που συνδέονται με το ξέπλυμα χρήματος και τη χρηματοδότηση της τρομοκρατίας. Οι τραπεζικοί υπάλληλοι πρέπει να αναλύουν μεγάλα σετ εγγράφων με μη αυτόματο τρόπο, συμπεριλαμβανομένων των εταιρικών εγγράφων
(Πιστοποιητικό σύστασης, Απόσπασμα από το μητρώο μετόχων), επαγγελματικά έγγραφα (τιμολόγια, συμβόλαια και καταστάσεις), επαλήθευση ταυτότητας (π.χ. διαβατήρια, εθνικές ταυτότητες, άδειες οδήγησης) και απόδειξη διεύθυνσης (π.χ. λογαριασμοί κοινής ωφελείας, τραπεζικές κινήσεις,
συμβάσεις μίσθωσης) έγγραφα.

Φυσικά υπάρχουν πάροχοι λογισμικού συμμόρφωσης, οι οποίοι βοηθούν στην αυτοματοποίηση αυτής της διαδικασίας. Τα δημοφιλή περιλαμβάνουν Pega, Alloy, Sumsub και πολλά άλλα. Συνήθως παρέχουν συστήματα διαχείρισης υποθέσεων, ελέγχους μητρώων, εργαλεία αναζήτησης καταλόγων κυρώσεων κ.λπ. Όλα αυτά
βοηθά σημαντικά στην αύξηση της αποτελεσματικότητας, αλλά δυστυχώς δεν υπάρχουν λύσεις που να μπορούν να απομακρύνουν πλήρως έναν άνθρωπο από τη διαδικασία. Ποιός είναι ο λόγος?

Ο λόγος είναι απλός: τα παραδοσιακά προγράμματα εξακολουθούν να αδυνατούν να πραγματοποιήσουν μια ενδελεχή ανάλυση των ιδιόκτητων εγγράφων των πελατών. Αυτά τα έγγραφα είναι συχνά διαφορετικών μορφών και μπορούν εύκολα να παρερμηνευθούν χωρίς να κατανοήσουμε το πλαίσιο. Παρά
σε όλη την αυτοματοποίηση, εξακολουθούμε να απαιτούμε από τους ανθρώπους να περνούν δεκάδες ώρες διαβάζοντας συμβόλαια ή εταιρικά έγγραφα προκειμένου να ολοκληρώσουν μια εταιρική δομή ή να επαληθεύσουν τη φύση της επιχείρησης. Και αυτή είναι μια διαδικασία έντασης πόρων και χρόνου που πάντα
προσθέτει στην πολυπλοκότητα της διαδικασίας τραπεζικής συμμόρφωσης.

Πώς μπορεί λοιπόν να βοηθήσει το AI;

Στην πραγματικότητα, η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να αναλάβει το πιο δύσκολο κομμάτι στη διαδικασία τραπεζικής συμμόρφωσης, δηλαδή την ανάλυση μη δομημένων εγγράφων. Σε αντίθεση με τα δομημένα έγγραφα, τα οποία οργανώνουν δεδομένα σε γραμμές και στήλες (όπως βάσεις δεδομένων ή υπολογιστικά φύλλα) που είναι εύκολο να αναλυθούν,
Τα μη δομημένα έγγραφα δεν ακολουθούν κάποια συγκεκριμένη μορφή. Τέτοια έγγραφα μπορεί να περιλαμβάνουν μηνύματα ηλεκτρονικού ταχυδρομείου, νομικές συμβάσεις, οικονομικές καταστάσεις, αλληλογραφία πελατών, άρθρα ειδήσεων, καθώς και άλλα έγγραφα κειμένου ελεύθερης μορφής.

Η τεχνητή νοημοσύνη, ιδιαίτερα τα μεγάλα γλωσσικά μοντέλα (LLMs), μπορούν να κατανοήσουν το πλαίσιο, το νόημα και τις αποχρώσεις ενός κειμένου, όπως και οι άνθρωποι. Μπορεί να διακρίνει οντότητες όπως ονόματα, οργανισμούς, ημερομηνίες κ.λπ., και να ορίζει σχέσεις μεταξύ τους, καθώς και να ταξινομεί πληροφορίες
σε προκαθορισμένα ή μαθημένα κριτήρια. Το πιο σημαντικό είναι ότι τα σύγχρονα μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης μπορούν να βελτιώσουν αυτόματα με την πάροδο του χρόνου τις ικανότητες κατανόησης και ακρίβειάς τους επεξεργάζοντας τον αυξανόμενο αριθμό εγγράφων.

Χάρη στις τεχνικές βαθιάς μάθησης, οι LLM έχουν μάθει να γενικεύουν από τα δεδομένα στα οποία εκπαιδεύονται. Αυτό σημαίνει ότι μαθαίνουν κοινά χαρακτηριστικά και μοτίβα στα κείμενα που επεξεργάζονται και εφαρμόζουν αυτές τις γνώσεις στα νέα δεδομένα στο μέλλον. Μετά την προπόνηση
Ένα μεγάλο και ποικίλο σύνολο δεδομένων, τα LLM καθίστανται ικανά να χειρίζονται μορφές κειμένου ή τύπους εγγράφων που δεν είχαν δει προηγουμένως χωρίς να απαιτείται στοχευμένη επανεκπαίδευση. Αυτή η δυνατότητα μειώνει σημαντικά τον χρόνο και τους πόρους που χρειάζονται για την ολοκλήρωση των εργασιών συμμόρφωσης, ενώ
βελτιώνοντας επίσης την ποιότητα της ανάλυσης και μειώνοντας τον κίνδυνο ανθρώπινου λάθους.

Μια άλλη κρίσιμη πτυχή των LLM είναι ότι συνεχίζουν να εξελίσσονται καθώς διαβάζετε αυτό το κείμενο. Ενισχύουν αυτόματα την ικανότητά τους να εξάγουν πληροφορίες από έγγραφα, να κατανοούν το πλαίσιο και να αναλύουν δεδομένα σε πολύπλοκα σενάρια, πράγμα που σημαίνει ότι θα
ικανός να χειρίζεται έγγραφα διαρκώς αυξανόμενης πολυπλοκότητας με την πάροδο του χρόνου. Αυτή η εξέλιξη θα οδηγήσει σε ευκολότερη αξιολόγηση κινδύνου και διαδικασίες λήψης αποφάσεων.

Μέχρι στιγμής, τα LLM μπορούν ήδη να χειρίζονται με ευκολία βασικά αδόμητα έγγραφα στις διαδικασίες τραπεζικής συμμόρφωσης, γεγονός που μπορεί να αυξήσει τα επίπεδα αυτοματοποίησης και να βελτιώσει την ποιότητα της ανάλυσης. Τα παραδείγματα τέτοιων εγγράφων περιλαμβάνουν: 

• Έγγραφα δομής ιδιοκτησίας: Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να αναγνωρίσει και να κατανοήσει τις δομές ιδιοκτησίας και ελέγχου των εταιρικών πελατών.

• Τιμολόγια και συμβόλαια: Τα LLM μπορούν να εξάγουν όρους, υποχρεώσεις και προϋποθέσεις που μπορεί να έχουν επιπτώσεις συμμόρφωσης.

• Απόδειξη διευθύνσεων και τραπεζικών δηλώσεων: Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να επαληθεύσει πληροφορίες πελατών και οικονομικές δραστηριότητες.

• Οικονομικές καταστάσεις: Η τεχνητή νοημοσύνη υπερέχει στην ανάλυση της οικονομικής υγείας, των πηγών κεφαλαίων και στον εντοπισμό τυχόν αποκλίσεων που μπορεί να υποδηλώνουν οικονομικά εγκλήματα.

Εφαρμογή New Horizons for AI

Ωστόσο, οι εφαρμογές τεχνητής νοημοσύνης στον τραπεζικό κλάδο δεν περιορίζονται στην ανάλυση εγγράφων. Όπως δείχνει το παράδειγμα της σουηδικής fintech Klarna, η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να αξιοποιηθεί για εργασία με πελάτες. Η Klarna έχει αναπτύξει ένα αποκλειστικό AI Assistant για την εξυπηρέτηση πελατών
επιχειρήσεις, οι οποίες αντικατέστησαν 700 ανθρώπινο δυναμικό. Ο βοηθός τους μπορεί να χειριστεί έναν τεράστιο όγκο επικοινωνιών με τους πελάτες ταυτόχρονα 24/7, προσφέροντας υπηρεσίες υψηλότερης ποιότητας. Η τεχνολογία που λειτουργεί με AI εξασφαλίζει γρήγορους χρόνους απόκρισης και άνευ όρων ποιότητα
συνοχή. Αυτό είναι μόνο ένα παράδειγμα του πώς η τεχνητή νοημοσύνη μεταμορφώνει ήδη τον τραπεζικό κλάδο.

• SEO Powered Content & PR Distribution. Ενισχύστε σήμερα.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Ενδυναμώστε τον εαυτό σας. Πρόσβαση εδώ.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Ενισχύθηκε η γνώση. Πρόσβαση εδώ.
• PlatoESG. Ανθρακας, Cleantech, Ενέργεια, Περιβάλλον, Ηλιακός, Διαχείριση των αποβλήτων. Πρόσβαση εδώ.
• PlatoHealth. Ευφυΐα βιοτεχνολογίας και κλινικών δοκιμών. Πρόσβαση εδώ.
• πηγή: https://www.finextra.com/blogposting/26032/how-to-use-generative-ai-to-revolutionize-banking-compliance?utm_medium=rssfinextra&utm_source=finextrablogs