شركات مثل طائر الطنان و شارع بابل يطبقون بنجاح تقنيات جديدة لتحسين كفاءة جوانب الامتثال المرهقة منذ فترة طويلة. ومن خلال القيام بذلك، فقد أنشأوا مزيجًا بشريًا/تكنولوجيًا قويًا يعمل على تحسين الأداء ورضا الموظفين.

الطائر الطنان صدر مؤخرا أتمتة، أداة جديدة لتعزيز إنتاجية الامتثال وتقليل المخاطر وخفض التكاليف. تعمل عمليات التشغيل الآلي على إزالة المهام اليدوية حتى تتمكن الشركات من توزيع الموظفين على واجبات ذات قيمة أعلى. كما أنه يحسن مراقبة الحالات ويفرض السياسات الداخلية.

يتمحور النشاط على منصة تحقيقات الجرائم المالية الخاصة بشركة Hummingbird، حيث يرى العملاء أن بيانات الشركة وسير العمل والسياسات تصبح مكونات الأتمتة. يمكن للممارسين استخدام الحلول المعدة مسبقًا أو إنشاء حلول خاصة بهم. تقدم Automations وصفات لـ KYC وKYB وضمان الجودة وإعداد الحالة والمراقبة والإدارة وملخصات النشاط.

المؤسس والرئيس التنفيذي لشركة Hummingbird جو روبنسون هو أحد المخضرمين في مجال التكنولوجيا المالية وقد عمل كمدير منتج أول في Square ونائب رئيس قسم المخاطر وعلوم البيانات في Circle. وقال إنه أسس Hummingbird لمعالجة المشكلات التي رآها من خلال إدخال المزيد من الكفاءة والأتمتة بأمان في العمل الاستقصائي.

وقال روبنسون إنه من الضروري فصل الاحتيال عن الامتثال وغسل الأموال. في العديد من حالات الاحتيال، يتم إخطار الضحايا من قبل جهة إصدار بطاقتهم، وذلك بفضل قدرة المؤسسة على اكتشاف الأنماط الشاذة. نادرا ما تنطوي عمليات غسيل الأموال على الاحتيال، حيث يتم إجراؤها عادة من قبل منظمات إجرامية لا ترغب في لفت الانتباه إلى أفعالها.

إبقاء الإنسان في حالة امتثال

عند تصميم برنامج الامتثال، قال روبنسون إنه من المهم إعطاء الأولوية للعنصر البشري. للناس الحق في الحصول على الخدمات المالية؛ إذا تم تصميمها بشكل خاطئ، يمكن للأتمتة أن تنتهكها. يجب أن يظل البشر على اطلاع لتجنب التحيز وضمان خدمة العملاء الشرعيين.

العديد من قضايا الامتثال معقدة، وهذا يعني أنها تتطلب عمالة كثيفة. وقال روبنسون إن جمع البيانات يستغرق وقتا؛ إن تجزئة البيانات في العديد من المؤسسات يجعل العملية أكثر صعوبة. يمكن أن تشمل عمليات التحقق مراجعة 12 شهرًا من المعاملات وعمليات البحث عن المقالات والأخبار حول الأشخاص ذوي الصلة بالأعمال التجارية من المعلومات الاستخبارية مفتوحة المصدر ووسائل التواصل الاجتماعي والمصادر الأخرى.

وقال روبنسون: "كل هذا يستغرق وقتا طويلا، ويتطلب جمع البيانات". "هناك الكثير من القوة لأتمتة الأجزاء الأكثر دنيوية ومملة من هذا العمل والسماح للبشر بتطبيق ما يجيدونه، وهو تفسير النتائج وفهم ما حدث."

توفير الاختيار والتفسير

باستخدام عمليات التنفيذ التلقائي، يمكن لفرق الامتثال اختيار الأنشطة التي يكملها النظام، مثل جمع البيانات وإعدادها والتذكيرات والإجراءات. ويمكن أن تكون مستندة إلى قواعد أو تعتمد على نماذج الذكاء الاصطناعي لتلخيص المعلومات. وهذا يمنح العملاء القرار النهائي بشأن الخوارزميات والنماذج التي يجب استخدامها.

تعد إمكانية الشرح جانبًا أساسيًا في أي نظام امتثال. وقال روبنسون إن أي نظام آلي يجب أن يكون قابلاً للتدقيق، وصولاً إلى التكنولوجيا المستخدمة والقرارات المتخذة. وفي حالة الشركات الكبرى، يجب أن تمتد إمكانية التفسير إلى آلاف المحققين الذين يجرون آلافًا أخرى من التحقيقات كل أسبوع.

كيف عززت شركة بابل ستريت قدرتها على الامتثال

وقال مدير فحص الأسماء، جريج بين، إن أصول شارع بابل كانت في استخدام المعلومات للتخفيف من مخاطر الحدود والأمن الداخلي. وكما هو الحال مع الامتثال، فقد تضمن تلخيص مجموعة كبيرة من البيانات بتنسيقات يسهل فهمها.

ووسعت شركة Babel Street نطاقها في أواخر عام 2022 عندما استحوذت على Rosette، وهي منصة لتحليل النصوص تستخدم التعلم الآلي والشبكات العصبية العميقة لاستخراج معلومات ذات معنى من البيانات غير المنظمة. وقد ساعد ذلك في مطابقة الأسماء وفحصها، مما سمح لشارع بابل بمعالجة الجوانب الفريدة للأسماء من لغات وثقافات مختلفة. على سبيل المثال، قد يكون من الممكن فهم المستندات الخاصة بمواطن أمريكي يسافر بجواز سفر صيني مع تذكرة طيران من شركة طيران ألمانية.

في يناير 2024، أضافت Babel Street شركة Vertical Knowledge، وهي شركة متخصصة في منتجات البيانات والرؤى العالمية والاستخبارات في مساعدة العملاء على التغلب على تحديات الأعمال المعقدة من خلال مكتبة من أصول البيانات السياقية. قال Pinn إن ذلك يعمل على تحسين القدرة المتقدمة على فحص الأسماء في Babel Street.

التطلع إلى ما هو أبعد من ضجيج الذكاء الاصطناعي لتقديم قيمة حقيقية

وفي خضم الحماسة التي يتمتع بها الذكاء الاصطناعي، قال بين إنه من المهم التركيز على المشكلات الجديدة التي يمكنه حلها. بالنسبة لـ Pinn، يبدأ ذلك باستخراج البيانات من البيانات غير المنظمة والذكاء. في عالم مكافحة غسل الأموال، هذه مشكلة بعيدة المنال.

يواجه القائمون على الفحص العديد من التحديات. عند النظر في الأخبار غير المنظمة، مثل مقالات مواقع الويب، فهي عملية يدوية غير قابلة للقياس. تتطلب قواعد البيانات المنظمة تحديث رأس المال البشري.

قال بين: "ثم بدأت تتطلع إلى القدرة على الجمع بين هذين الأمرين، إنشاء تقنية الذكاء الاصطناعي ومعالجة اللغة الطبيعية لاستخراج المعلومات والتفاصيل التي يمكن تعريف المستخدم بها ومعلومات المخاطر لإنشاء قاعدة بيانات حية للمخاطر التي يتم تحديثها باستمرار". "لذا فأنت تفهم من لا يزال في خطر. وهذه قفزة هائلة إلى الأمام في فهم المخاطر التي يتعرض لها الناس في جميع أنحاء العالم. 

"إن إحصائيات الأشخاص الذين تم القبض عليهم اليوم ... مروعة. نحن لا نقوم بعمل جيد جدا. لذا، بالنسبة لي، هذه إحدى الطرق الرئيسية التي يمكننا من خلالها التحسن.

كانت هناك بعض المخاوف بشأن فتح باب الامتثال لتقنيات مثل الذكاء الاصطناعي، وكما أكد روبنسون، يجب أن يكون هناك عنصر بشري مهم في الحلقة.

أين يعمل LLM وأين لا يعمل

وقال بين إنه في عام 2018 تقريبًا، اتحد العديد من الهيئات التنظيمية لحث المبتكرين على استخدام التكنولوجيا لتحسين العمليات. في حين أن شهادات LLM هي اللعبة الجديدة اللامعة، إلا أنه لا ينبغي للشركات بالضرورة أن تبدأ هناك. قال Pinn إن أدوات مثل Chat GPT ليست مناسبة لمهام الامتثال المتكررة، لأنها ضعيفة في تلخيص المعلومات ذات الصلة.

وقال بين: "تستخدم العديد من الشركات هذه النماذج اللغوية الكبيرة لتلخيص المزيد من المقالات، لكن هذا لا يحل المشكلة". "إنها تستخدم تقنية جديدة فقط لأنك أردت استخدامها. 

"المشكلة الأساسية التي ينبغي على مستشاري الذكاء الاصطناعي حلها هي كيف تجعل البشر يقومون بأعمال أقل مما يجيده البشر؟"

أحد الأمثلة على ذلك هو التكلفة العالية لفحص الموظفين بحثًا عن نتائج إيجابية كاذبة. إنها متكررة، مع معدل دوران مرتفع. هذا ناضج للتغيير.

وقال بين إن هناك مكانًا للذكاء الاصطناعي لاتخاذ قرارات أفضل بشأن من وماذا يجب فحصه. تحتاج النماذج المدربة إلى تقييم المشاعر بدقة مع تصفية الضوضاء.

وبالنظر إلى المستقبل، سيكون التحدي هو الوصول إلى البيانات من الشركات المهمة. قال Pinn إنهم ينشئون هياكل تسعير معرقلة تؤثر على قدرة جهات إنفاذ القانون والصناعات الخاصة على استخدام تلك البيانات لاكتشاف الأنماط الجديدة وذات الصلة.

الابتكار في UBOs، حل الكيان

وقال بين إن حل الكيان يعد مجالًا مهمًا آخر للابتكار. يمكن للتقنيات الجديدة أن تستمد قيمة من البيانات غير المنظمة. يمكن للذكاء الاصطناعي أن يساعد المحققين على رؤية صحة المؤسسة المالية بشكل شامل. وهذا يمنحهم قاعدة أكثر دقة يمكن من خلالها التحقق من الاحتيال.

يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي أيضًا المحققين على فهم علاقات المالك المستفيد النهائي (UBO)، خاصة وأن بعض الحكومات تفرض قواعد بيانات UBO.

مزيج الذكاء/الامتثال

وقال روبنسون إن التقنيات يمكن أن تساعد الشركات والجهات التنظيمية على التعامل مع البيئة التنظيمية سريعة التغير. ويستخدم المجرمون الذكاء الاصطناعي أيضًا، مما يسمح لهم بالتحول بسرعة عندما يطبق القانون على أساليبهم.

أحد الاعتبارات عند استخدام التكنولوجيا هو ضمان حصول العملاء على أفضل المعلومات مع الحفاظ على امتثالهم.

وقال روبنسون: "هذه النماذج قوية في النظر إلى مجموعات واسعة من البيانات وتلخيص المعلومات المهمة". "نحن نحاول تطوير مجموعات الأدوات التي توفر المعلومات والاستخبارات الصحيحة لهم في الأوقات المناسبة."

قال روبنسون إنه متحمس بشأن إمكانية قيام حاملي الماجستير في القانون بتلخيص كميات كبيرة من المعلومات. وقال إنهم جيدون في استخراج وتلخيص أجزاء من المعلومات ذات الصلة.

أعرب الكثيرون في الصناعة عن قلقهم بشأن العثور على قواعد بيانات كبيرة بشكل مناسب لتدريب حاملي شهادة الماجستير في القانون بعيدًا عن الضوضاء والمعلومات الخاطئة. وقال روبنسون إن Hummingbird يمكن أن يساعد المؤسسات المالية في مشكلة أخرى - وهي الحفاظ على نماذجها خالية من معلومات التعريف الشخصية (PII) والتأكد من عدم تسرب هذه النماذج أيضًا.

اقرأ أيضا:

.pp-multiple-authors-boxes-wrapper.box-post-id-45383.pp-multiple-authors-layout-boxed.multiple-authors-target-shortcode.box-instance-id-1 .box-header-title { font-size: 20px !important; } .pp-multiple-authors-boxes-wrapper.box-post-id-45383.pp-multiple-authors-layout-boxed.multiple-authors-target-shortcode.box-instance-id-1 .box-header-title { font-weight: bold !important; } .pp-multiple-authors-boxes-wrapper.box-post-id-45383.pp-multiple-authors-layout-boxed.multiple-authors-target-shortcode.box-instance-id-1 .box-header-title { color: #000000 !important; } .pp-multiple-authors-boxes-wrapper.box-post-id-45383.pp-multiple-authors-layout-boxed.multiple-authors-target-shortcode.box-instance-id-1 .pp-author-boxes-avatar img { border-style: none !important; } .pp-multiple-authors-boxes-wrapper.box-post-id-45383.pp-multiple-authors-layout-boxed.multiple-authors-target-shortcode.box-instance-id-1 .pp-author-boxes-avatar img { border-radius: 5% !important; } .pp-multiple-authors-boxes-wrapper.box-post-id-45383.pp-multiple-authors-layout-boxed.multiple-authors-target-shortcode.box-instance-id-1 .pp-author-boxes-name a { font-size: 24px !important; } .pp-multiple-authors-boxes-wrapper.box-post-id-45383.pp-multiple-authors-layout-boxed.multiple-authors-target-shortcode.box-instance-id-1 .pp-author-boxes-name a { font-weight: bold !important; } .pp-multiple-authors-boxes-wrapper.box-post-id-45383.pp-multiple-authors-layout-boxed.multiple-authors-target-shortcode.box-instance-id-1 .pp-author-boxes-name a { color: #000000 !important; } .pp-multiple-authors-boxes-wrapper.box-post-id-45383.pp-multiple-authors-layout-boxed.multiple-authors-target-shortcode.box-instance-id-1 .pp-author-boxes-description { font-style: none !important; } .pp-multiple-authors-boxes-wrapper.box-post-id-45383.pp-multiple-authors-layout-boxed.multiple-authors-target-shortcode.box-instance-id-1 .pp-author-boxes-description { text-align: left !important; } .pp-multiple-authors-boxes-wrapper.box-post-id-45383.pp-multiple-authors-layout-boxed.multiple-authors-target-shortcode.box-instance-id-1 .pp-author-boxes-meta a span { font-size: 20px !important; } .pp-multiple-authors-boxes-wrapper.box-post-id-45383.pp-multiple-authors-layout-boxed.multiple-authors-target-shortcode.box-instance-id-1 .pp-author-boxes-meta a span { font-weight: normal !important; } .pp-multiple-authors-boxes-wrapper.box-post-id-45383.pp-multiple-authors-layout-boxed.multiple-authors-target-shortcode.box-instance-id-1 .pp-author-boxes-meta { text-align: left !important; } .pp-multiple-authors-boxes-wrapper.box-post-id-45383.pp-multiple-authors-layout-boxed.multiple-authors-target-shortcode.box-instance-id-1 .pp-author-boxes-meta a { background-color: #6adc21 !important; } .pp-multiple-authors-boxes-wrapper.box-post-id-45383.pp-multiple-authors-layout-boxed.multiple-authors-target-shortcode.box-instance-id-1 .pp-author-boxes-meta a { color: #ffffff !important; } .pp-multiple-authors-boxes-wrapper.box-post-id-45383.pp-multiple-authors-layout-boxed.multiple-authors-target-shortcode.box-instance-id-1 .pp-author-boxes-meta a:hover { color: #ffffff !important; } .pp-multiple-authors-boxes-wrapper.box-post-id-45383.pp-multiple-authors-layout-boxed.multiple-authors-target-shortcode.box-instance-id-1 .ppma-author-user_url-profile-data { color: #6adc21 !important; } .pp-multiple-authors-boxes-wrapper.box-post-id-45383.pp-multiple-authors-layout-boxed.multiple-authors-target-shortcode.box-instance-id-1 .ppma-author-twitter-profile-data span, .pp-multiple-authors-boxes-wrapper.box-post-id-45383.pp-multiple-authors-layout-boxed.multiple-authors-target-shortcode.box-instance-id-1 .ppma-author-twitter-profile-data i { font-size: 16px !important; } .pp-multiple-authors-boxes-wrapper.box-post-id-45383.pp-multiple-authors-layout-boxed.multiple-authors-target-shortcode.box-instance-id-1 .ppma-author-twitter-profile-data { background-color: #6adc21 !important; } .pp-multiple-authors-boxes-wrapper.box-post-id-45383.pp-multiple-authors-layout-boxed.multiple-authors-target-shortcode.box-instance-id-1 .ppma-author-twitter-profile-data { border-radius: 50% !important; } .pp-multiple-authors-boxes-wrapper.box-post-id-45383.pp-multiple-authors-layout-boxed.multiple-authors-target-shortcode.box-instance-id-1 .ppma-author-twitter-profile-data { text-align: center !important; } .pp-multiple-authors-boxes-wrapper.box-post-id-45383.pp-multiple-authors-layout-boxed.multiple-authors-target-shortcode.box-instance-id-1 .ppma-author-linkedin-profile-data span, .pp-multiple-authors-boxes-wrapper.box-post-id-45383.pp-multiple-authors-layout-boxed.multiple-authors-target-shortcode.box-instance-id-1 .ppma-author-linkedin-profile-data i { font-size: 16px !important; } .pp-multiple-authors-boxes-wrapper.box-post-id-45383.pp-multiple-authors-layout-boxed.multiple-authors-target-shortcode.box-instance-id-1 .ppma-author-linkedin-profile-data { background-color: #6adc21 !important; } .pp-multiple-authors-boxes-wrapper.box-post-id-45383.pp-multiple-authors-layout-boxed.multiple-authors-target-shortcode.box-instance-id-1 .ppma-author-linkedin-profile-data { border-radius: 50% !important; } .pp-multiple-authors-boxes-wrapper.box-post-id-45383.pp-multiple-authors-layout-boxed.multiple-authors-target-shortcode.box-instance-id-1 .pp-author-boxes-recent-posts-title { border-bottom-style: dotted !important; } .pp-multiple-authors-boxes-wrapper.box-post-id-45383.pp-multiple-authors-layout-boxed.multiple-authors-target-shortcode.box-instance-id-1 .pp-multiple-authors-boxes-li { border-style: solid !important; } .pp-multiple-authors-boxes-wrapper.box-post-id-45383.pp-multiple-authors-layout-boxed.multiple-authors-target-shortcode.box-instance-id-1 .pp-multiple-authors-boxes-li { color: #3c434a !important; }

• محتوى مدعوم من تحسين محركات البحث وتوزيع العلاقات العامة. تضخيم اليوم.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. تمكين نفسك. الوصول هنا.
• أفلاطونايستريم. ذكاء Web3. تضخيم المعرفة. الوصول هنا.
• أفلاطون كربون، كلينتك ، الطاقة، بيئة، شمسي، إدارة المخلفات. الوصول هنا.
• أفلاطون هيلث. التكنولوجيا الحيوية وذكاء التجارب السريرية. الوصول هنا.
• المصدر https://www.fintechnexus.com/how-technology-is-improving-compliance/