[ad_1]
Smarsh هو عميل Business Reporter.
تعتمد مؤسسات الخدمات المالية بشكل متزايد على الأدوات المدعومة بالذكاء الاصطناعي للتعامل مع الطلب التنظيمي المتزايد وتحسين أوضاع المخاطر الخاصة بها. تمكن هذه الأدوات المفكرين المتقدمين من الاستجابة بسرعة لظروف السوق المتغيرة.
مع توسع محيط الامتثال ليشمل مجالات إضافية مثل حوكمة مجلس الإدارة وإدارة مخاطر الطرف الثالث، يجب على المؤسسات المالية اعتبار الذكاء الاصطناعي عنصرًا محوريًا في استراتيجيات الامتثال وإدارة المخاطر.
تعزز المناقشات مع القادة الماليين العالميين ومتخصصي الامتثال الحاجة إلى حلول الذكاء الاصطناعي لتوسيع نطاق العمليات واكتشاف المخاطر. يؤدي الحجم المتزايد إلى خلق فرص كبيرة للبنوك للاستفادة من كميات هائلة من بيانات الاتصالات، وزيادة الرؤية داخل عملياتها وتعزيز قدرتها على اكتشاف المشكلات مبكرًا.
مكنتنا هذه المناقشات من التركيز على ثلاث حالات استخدام أساسية للامتثال مدعومة بالذكاء الاصطناعي والتي ظهرت للمؤسسات المالية الكبيرة:
1. دمج الذكاء في الأنظمة القديمة
باستخدام تحليلات البيانات والتعلم الآلي، يمكن لفرق الامتثال تقليل الوقت اللازم للتحقق من النتائج الإيجابية الخاطئة بشكل كبير واكتشاف المخاطر الحقيقية بشكل أفضل. تستفيد المؤسسات من هذه الفوائد باستخدام الذكاء الاصطناعي للوصول إلى البيانات وتحليلها من أرشيفاتها القديمة. وللقيام بذلك، يجب على الشركات أن تفهم البيانات المتوفرة لديها، وأين يتم تخزين تلك البيانات والبنية التحتية اللازمة لاسترجاعها وتحليلها. ويتطلب ذلك تعاونًا وثيقًا مع فرق تكنولوجيا المعلومات والأمن المعلوماتي وربما فرق الأمن السيبراني.
2. مراقبة الاتصالات لسوء سلوك السوق
تطلب الهيئات التنظيمية في جميع أنحاء العالم من شركات الخدمات المالية التقاط بيانات الاتصالات الخاصة بها، وتخزين تلك البيانات وأرشفتها وفقًا للمتطلبات التنظيمية، وتحليلها بحثًا عن سوء السلوك. يعمل الذكاء الاصطناعي على تمكين التوسع والقضاء على الضوضاء وتعزيز جهود المؤسسات لتسليط الضوء على العلامات الحمراء الفعلية.
تقليديًا، كانت فرق الامتثال تستخدم المفردات للبحث في الاتصالات عن المصطلحات التي تشير إلى سوء السلوك. اعتمدت عمليات البحث هذه على الكلمات الرئيسية لإنشاء التنبيهات. في حين أن القواميس لا تزال قيد الاستخدام في بعض المؤسسات اليوم، فإن حجم التنبيهات التي تم إنشاؤها – ووفرة النتائج الإيجابية الخاطئة الموجودة داخل تلك التنبيهات – يربك فرق الامتثال. تسمح معالجة اللغة الطبيعية (NLP) لفرق الامتثال بالكشف السريع عن سلوك المتداول الضار في الاتصالات المكتوبة أو المنطوقة، مما يعزز عملية المراقبة.
3. مراقبة السوق بما يتجاوز الاتصالات القائمة على اللغة
مع تطور التكنولوجيا واللوائح، يجب على المؤسسات المالية أن تدرك وتتكيف مع مساحة المخاطر المتزايدة. تكتسب الشركات رؤية شاملة للسوق الأوسع، بالإضافة إلى نشاط الموظفين، من خلال توسيع نطاق المراقبة بما يتجاوز الاتصالات الحرفية القائمة على اللغة. توفر هذه الجهود رؤية أكثر شمولية وأكثر قابلية للتنفيذ لما يحدث خارج قنوات الاتصال المسجلة لدى الشركة.
تتوسع “منطقة الخطر السطحية” إلى ما هو أبعد من الاتصالات الرقمية النصية والصوتية. ونتيجة لذلك، أصبحت هذه المجالات الأكثر شمولا لمراقبة السوق والتجارة تمثل أولوية متزايدة بالنسبة للبنوك ــ وأرضا خصبة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي المبكرة.
إن عالمنا الذي تقوده التكنولوجيا مستمر في التقدم والتطور، وكذلك الأمر بالنسبة للمؤسسات المالية. ومع دمج الذكاء الاصطناعي والفوائد الناجمة عن اعتماده، لم يعد بإمكان البنوك الاعتماد على “الطرق القديمة”. لقد حان الوقت لكي تفهم المؤسسات المالية الذكاء الاصطناعي – ومستقبل الامتثال.
تريد معرفة المزيد؟ اقرأ تقريرنا التمهيدي، الخدمات المصرفية حول مستقبل الامتثال القائم على الذكاء الاصطناعي مع خبراء من UBS، وHSBC، وBMO والمزيد.
[ad_2]
المصدر