A generatív mesterséges intelligencia (AI), más néven gen AI, várhatóan jelentős hatással lesz a kockázatkezelésre a következő öt évben, lehetővé téve a pénzügyi intézmények számára a feladatok automatizálását, a folyamatok felgyorsítását és a hatékonyság javítását.
A McKinsey új tanulmánya szerint azonban annak érdekében, hogy kiaknázzák a genetikai mesterséges intelligencia előnyeit, a kockázati és megfelelési funkcióknak világos irányelveket és kereteket kell létrehozniuk, amelyek nemcsak a gen AI-ból bejövő kockázatokat kezelik, hanem biztosítják a gen AI felelős használatát is.
A jelentést, tárgyalja a gen AI lehetséges hatását a pénzügyi intézmények kockázatkezelésére, feltárja a technológia előnyeit a folyamatok és a hatékonyság javításában, valamint a gen AI bevezetésével kapcsolatos fontos megfontolásokat.
A lap szerint a gen AI képes átalakítani a bankok kockázatkezelési módját a következő három-öt évben azáltal, hogy lehetővé teszi a funkciók számára, hogy a rutinfeladatoktól elmozduljanak az üzleti részlegekkel való partnerség felé, hogy az új ügyfélélmények kezdetétől megelőzzék a stratégiai kockázatokat.
Ez az elmozdulás több időt biztosíthat a kockázati szakembereknek az új termékekkel kapcsolatos tanácsadásra, a kockázati trendek elemzésére és a kockázati folyamatok javítására, mielőtt problémák merülnének fel.
A jelentés megjegyzi, hogy több intézmény már elkezdte feltárni a gen AI kockázatkezelésben való alkalmazását, a szabályozási megfelelést, a pénzügyi bűnözést, a hitelkockázatot, a modellezést és az adatelemzést, a kiberkockázatot és az éghajlati kockázatot említve újszerű felhasználási esetekként.
Hogyan hasznosíthatják a vállalkozások a generatív mesterséges intelligencia kockázatkezelését
A szabályozási megfelelés tekintetében a jelentés szerint a vállalatok a gen AI-t virtuális szabályozási és politikai szakértőként használják. Ezek a vállalatok az AI rendszereket képezik ki, hogy megválaszolják a szabályozásokkal, vállalati irányelvekkel és irányelvekkel kapcsolatos kérdéseket.
A pénzügyi bûnözés területén a gen AI-t arra használják, hogy gyanús tevékenységekrõl jelentéseket készítsenek az ügyfelekkel és tranzakciókkal kapcsolatos információk alapján, és javítsák a tranzakciók nyomon követését. A technológiát arra is használják, hogy automatizálják az ügyfelek kockázati besorolásának létrehozását és frissítését az ügyfelek megismerése (KYC) attribútumainak változásai alapján.
A hitelkockázat terén a gen AI képes összefoglalni az ügyfelek adatait, hogy megalapozza a hitelezési döntéseket, végső soron segítve a bankok teljes körű hitelezési folyamatának felgyorsítását. A hitelezési döntést követően a gen AI elkészítheti a hiteljegyzetet és a szerződést.
A modellezésben és az adatelemzésben a gen AI képes automatizálni a modell teljesítményének nyomon követését, és riasztásokat generálni, ha a mutatók a tűréshatáron kívül esnek. A technikus modelldokumentációt és érvényesítési jelentéseket is készíthet.
Kiberkockázat esetén a gen AI természetes nyelvet használhat a kiberbiztonsági sebezhetőségek ellenőrzésére, és kódot generálhat az észlelési szabályokhoz. A technológia virtuális szakértőként is szolgálhat a biztonsági adatok vizsgálatához.
Végül az éghajlati kockázatok terén a gen AI kódrészleteket javasolhat, megkönnyítheti az egység tesztelését, és nagy felbontású térképekkel segítheti a fizikai kockázatok megjelenítését. A technológia automatizálhatja az adatgyűjtést a partnerek átállási kockázatának felméréséhez, és korai figyelmeztető jelzéseket generálhat a kiváltó események alapján. Ezenkívül automatikusan jelentéseket készíthet környezeti, társadalmi és kormányzási (ESG) témákról, valamint az éves jelentések fenntarthatósági szakaszairól.
Főbb szempontok a generatív mesterséges intelligencia kockázatkezelésre történő alkalmazásakor
A jelentés megvitatja azokat a kulcsfontosságú szempontokat, amelyek a gen AI bevezetésére irányulnak a pénzügyi intézmények kockázatkezelési funkcióiban. Hangsúlyozza annak fontosságát, hogy előnyben részesítsék azokat a használati eseteket, amelyek maximalizálják az értéket, miközben biztosítják a technológia felelős és fenntartható alkalmazását.
A jelentés három kritikus dimenziót emel ki a használati esetek rangsorolásának értékelésekor, kiemelve a kockázatot, a hatást és a megvalósíthatóságot. A jelentés szerint ezeknek az értékeléseknek összhangban kell lenniük a gen AI általános jövőképével, meg kell felelniük a vonatkozó szabályozásoknak, és figyelembe kell venniük az adatérzékenységet.
Kritikus dimenziók a generatív mesterségesintelligencia-használati esetek rangsorolásának értékeléséhez, Forrás: Hogyan segíthet a generatív AI a bankoknak a kockázatkezelésben és a megfelelésben, McKinsey, 2024. március
A McKinsey azt tanácsolja a pénzintézeteknek, hogy fókuszált megközelítéssel kezdjenek, három-öt olyan kockázati és megfelelőségi felhasználási esetet helyezzenek előtérbe, amelyek összhangban vannak stratégiai céljaikkal. Ezeket a használati eseteket három-hat hónap alatt lehet végrehajtani, majd meg kell becsülni az üzleti hatást – áll a jelentésben.
A McKinsey azonban arra figyelmeztet, hogy a gen AI bevezetése új kockázatokat rejt magában, ami megköveteli a pénzügyi intézményektől, hogy új megközelítést alkalmazzanak a kockázatkezelésben és ellenőrzésben. Azt javasolja a kockázati funkcióknak, hogy maradjanak éberek vállalati szinten, és tegyenek olyan lépéseket, mint a tudatosság biztosítása a szervezetben, a modell azonosítási kritériumok frissítése, a mesterséges intelligencia kockázati szakértőinek fejlesztése és a meglévő ellenőrzések felülvizsgálata.
Ezenkívül a szervezeteknek fel kell ismerniük az AI-rendszerekkel kapcsolatos jelentős adat- és technológiai igényeket, és meg kell érteniük a genetikai mesterséges intelligencia átvételéhez szükséges tehetségkövetelményeket.
A generatív mesterséges intelligencia lehetőségei a pénzügyi szolgáltatásokban
Gen AI jelent meg a hatalmas erő a pénzügyi szolgáltatások szektorábanr, óriási lehetőségeket ígér. A McKinsey Global Institute becslések a gen AI 3-5%-kal növelheti a termelékenységet a bankszektorban, ami további 200-340 milliárd dollár éves bevételt jelent.
A KPMG 2023-as felmérése 300 globális vezető részvételével az iparágak széles körében talált hogy a pénzügyi szektor vezetői minden más iparágnál gyorsabb ütemben alkalmazzák az AI-t.
A megkérdezett pénzügyi szolgáltatók vezetőinek 38%-a nyilatkozott úgy, hogy a vezetői csapatuk megfelelően prioritásként kezelte a technológiát, szemben a felmérésben résztvevők 26%-ával. A válaszadók 26%-a mondta azt, hogy szervezetük már bevezetett legalább egy mesterségesintelligencia-megoldást, vagy a következő hat hónapon belül ezt tervezi, szemben az összes vezető 21%-ával.
A pénzügyi szolgáltató cégek is növelik befektetéseiket az AI-ba. A megkérdezett pénzügyi vezetők 64%-a nyilatkozott úgy, hogy szervezetük készen áll arra, hogy a következő 6-12 hónapban költségvetést különítsen el a technológiára, szemben az összes szervezet 50%-ával.
A gen AI lehetőségei azonban jóval túlmutatnak a pénzügyi szolgáltatásokon. Goldman Sachs becslések hogy a gen AI 7%-kal növelheti a globális bruttó hazai terméket (GDP), ami csaknem 7 billió USD-t jelent. A bank szerint az amerikai foglalkozások nagyjából kétharmada ki van téve a mesterséges intelligencia bizonyos fokú automatizálásának.
Kiemelt kép forrása: Szerkesztése: Freepik
- SEO által támogatott tartalom és PR terjesztés. Erősödjön még ma.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Erősítse meg magát. Hozzáférés itt.
- PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Felerősített tudás. Hozzáférés itt.
- PlatoESG. Carbon, CleanTech, Energia, Környezet, Nap, Hulladékgazdálkodás. Hozzáférés itt.
- PlatoHealth. Biotechnológiai és klinikai vizsgálatok intelligencia. Hozzáférés itt.
- Forrás: https://fintechnews.sg/94699/ai/mckinsey-generative-ai-risk-management/
