Gli istituti finanziari si impegnano a integrare l'intelligenza artificiale nei loro sistemi di conformità e il sistema di controllo dei clienti è l'area in cui l'intelligenza artificiale sarà maggiormente focalizzata. Gli esperti sottolineano che l’implementazione dovrebbe essere un processo così elaborato da richiedere la presenza di strutture e macchinari e che i processi dovrebbero essere implementati in modo fluido e coerente.
Inoltre, la parte relativa all’analisi dei dati è stata menzionata dal presidente della Royal Statistical Society – nella sezione Data Science in seguito. Janette ha affermato che il processo può avere successo solo se copre tutte le funzioni aziendali per identificare le aree di valore fondamentale e le aree che necessitano di maggiore rafforzamento. Il processo prevede una convalida dei dati quanto più rigorosa possibile per correggere i rischi derivanti dalle sfide legate alla sicurezza e dai dati incompleti/errati.
Navigazione tra i requisiti normativi
Le fasi intermedie della regolamentazione dell’implementazione dell’IA fanno parte della difficile situazione di tali requisiti. Ci si aspetta che le istituzioni finanziarie lo comprendano chiaramente, comprendendo che le normative variano considerevolmente, non solo a livello interregionale ma anche in relazione ai settori industriali.
Tra le massime priorità c'è garantire la conformità dell'azienda alle leggi sulla protezione dei dati come il GDPR (Regolamento generale sulla protezione dei dati) dell'UE, che può cambiare in qualsiasi momento. La ragione per cui gli incorporatori di sistemi di intelligenza artificiale prendono decisioni sull’utilizzo, la distruzione, la distribuzione o la capacità dovrebbe essere basata sulla logica e sull’obiettività, eliminando o minimizzando qualsiasi possibilità di distorsione.
Va sottolineato che, oltre a ciò, il governo del Regno Unito ha recentemente emanato le sue prime normative sull’IA favorevoli all’innovazione e che la Direttiva sull’IA dell’Unione Europea è progettata per garantire un elevato livello di chiarezza, trasparenza e spiegabilità per i sistemi da evitare le violazioni delle norme giuridiche dei regolamenti dell'UE.
L’implementazione di una soluzione IA affidabile nel settore della conformità deve basarsi sui dati, il che è fondamentale affinché questa IA sia di qualità superiore. Le banche o gli istituti finanziari devono rivedere sia i rischi quantitativi che quelli statici e quindi decidere quali informazioni sui rischi sono necessarie per analizzare e minimizzare i rischi in modo efficiente.
Tuttavia, un'altra montagna è destinata a scatenarsi in questo processo poiché riguarda l'ottenimento dei dati richiesti e la convalida dei dati, il che è più o meno problematico per le organizzazioni che utilizzano ancora vecchi sistemi legacy arcaici. Pertanto, si può vedere che le recinzioni dovrebbero essere abbattute e che le informazioni dovrebbero essere rese affidabili e facili da elaborare affinché qualsiasi tentativo di utilizzo dell’IA sia efficace.
Definizione degli obiettivi aziendali
Occorre quindi stabilire gli obiettivi delle imprese che servano da base per l’applicazione dell’intelligenza artificiale, che a sua volta determinerà l’intelligenza artificiale che verrà utilizzata. D’altro canto, sta organizzando un’assemblea strategica, che è solo per il ruolo dell’intelligenza artificiale nell’integrazione dei processi per l’efficienza e l’efficacia. Pertanto, ottengono un’immagine esplicita del ruolo che dovrebbero svolgere nel sistema di intelligenza artificiale, che trasforma i risultati rilevanti dell’intelligenza artificiale in misure attraenti e di agilità della loro strategia.
Anche in queste fasi preliminari, precedentemente condotte, entrano in primo piano un'accurata analisi del mercato e la gestione dei rapporti con i fornitori. Le istituzioni finanziarie dovrebbero condurre uno studio sull’ecosistema RegTech per identificare le questioni giuste e rilevanti che devono essere affrontate nell’ambito delle attuali procedure aziendali prima di trovare soluzioni che soddisfino perfettamente questi problemi ed esigenze.
Non sorprende che gli sfidanti agili e innovativi guidati dall’intelligenza artificiale che applicano tecnologie moderne per la progettazione e la funzionalità rapida siano recentemente diventati una nuova tendenza, che diversi anni fa era solo un vago presupposto. Pertanto, grazie a queste invenzioni, i professionisti dell’IA possono utilizzare il potente strumento dell’IA per rimanere trasparenti e avere il controllo del processo decisionale.
Nel settore bancario, tuttavia, mentre si cerca di attuare la conformità basata sull’intelligenza artificiale, è meglio adottare un approccio graduale all’implementazione piuttosto che cercare di realizzare tutto in una volta. Che si tratti di strumenti di routine come i controlli dell'esperienza o la sicurezza dell'analisi dei dati, tutto ciò forma un processo olistico che, se eseguito correttamente, produce la corretta applicazione dell'intelligenza artificiale. Possono farlo utilizzando le pratiche più recenti, che contribuiscono a migliorare i sistemi di monitoraggio dei loro clienti e a mantenersi pronti di fronte ai rischi finanziari che emergono dal nulla.
Storia originale da: https://www.amlintelligence.com/2024/04/insight-the-optimal-path-to-ai-in-screening-for-financial-crime-compliance/