Künstliche Intelligenz (KI) ist zum Mainstream geworden und steht kurz davor, die Abläufe im Bankensektor zu revolutionieren. Mehrere Faktoren haben diesen Anstieg vorangetrieben, insbesondere das exponentielle Wachstum des Datenvolumens und der Datenkomplexität sowie den erhöhten Druck auf Swift
und präzise Entscheidungsfindung sowie das Gebot der Transparenz. Generative KI wird zwar von unschätzbarem Wert sein, wenn es darum geht, Banken dabei zu helfen, große Datenmengen zusammenzufassen, und das müssen Sie vielleicht hinterfragen, aber sie ist nicht die einzige Technologie, die die Automatisierung vorantreibt
Bankensektor. 

KI beginnt mit dem Kontext 

Bei der Risikomodellierung ist die Auswahl von Eingabedatenpunkten oder -merkmalen von größter Bedeutung und geht oft über die Wahl des Modells oder Algorithmus hinaus. In einer Branche, die an strenge regulatorische Anforderungen an die Modellierung von Transparenz und Erklärbarkeit gebunden ist, besteht der Spielraum für
Die Modellauswahl ist häufig eingeschränkt, was die Bedeutung von Eingabemerkmalen als primäre Determinanten für den Erfolg oder Misserfolg des Modells erhöht. Daher lautet die entscheidende Frage: Wie können wir unseren Merkmalen maximale Kontextrelevanz verleihen? 

Netzwerkbasierte Funktionen erweisen sich als leistungsstarker Mechanismus, um große Mengen an Informationen in Modelle einfließen zu lassen und gleichzeitig das Gebot der Transparenz und Erklärbarkeit aufrechtzuerhalten. Ein effektiver Ansatz besteht darin, maßgeschneiderte Netzwerke aus Dokumentenentitäten zu nutzen
Generieren Sie Merkmale, die die Vernetzung von Unternehmen und Einzelpersonen abbilden. Beispielsweise kann die Nutzung von Netzwerkfunktionen, die die Beziehungen zwischen Unternehmen und ihren Geschäftsführern darstellen, als entscheidender Input für Briefkastenfirmen mit maschinellem Lernen dienen
Erkennungsmodelle, was in einigen Fällen zu einer Leistungssteigerung von 20 % im Vergleich zur ausschließlichen Verwendung von Funktionen auf Datensatzebene führt. 

Die Ergebnisse solcher Modelle – Vorhersagen in Bezug auf Briefkastenfirmen und die Agenten, die ihre Gründung orchestrieren – haben Auswirkungen auf die Stärkung der Risikoerkennungsbemühungen in den Bereichen Geldwäschebekämpfung (AML), Know Your Customer (KYC) und Betrugsbekämpfung
Domains. 

Durch die Nutzung eines zusammengesetzten KI-Technologie-Stacks können Banken Fachwissen mit einer Reihe von maschinellen Lern- und Deep-Learning-Techniken integrieren und gleichzeitig auf umfangreiche strukturierte und unstrukturierte Branchendaten zugreifen. Dieser umfassende Ansatz erhöht die Anpassungsfähigkeit,
Genauigkeit und Wirksamkeit von Modellen. Die Nutzung von Fachwissen und Domänenwissen während des gesamten Modellentwicklungsprozesses gewährleistet eine hohe Genauigkeit und Vertrauen bei der Lösung komplexer Geschäftsprobleme. Kurz gesagt, Banken, die KI implementieren möchten, sollten sich nicht darauf verlassen
ein Modell, eine Technik oder ein Ansatz. Dies kann zu Einschränkungen in der Perspektive, Anpassungsfähigkeit und Leistung führen.  

Die Bedeutung von Netzwerkfunktionen 

Netzwerke bieten einen vielseitigen Rahmen für die Modellierung von Entitätsbeziehungen in verschiedenen Kontexten. Beispielsweise können Netzwerke, die Zahlungstransaktionen zwischen Parteien darstellen, verräterische Anzeichen für finanzielles Fehlverhalten aufdecken. Durch die Untersuchung spezifischer innerer Muster
Durch die Analyse des Netzwerks – beispielsweise Zyklen von Transaktionen mit ähnlichem Ausmaß – können Banken Risiken aufdecken, die andernfalls bei der isolierten Untersuchung von Transaktionen unentdeckt bleiben würden. Darüber hinaus bietet die Ergänzung mit einem Repository bekannter Betrugsfälle Netzwerkfunktionen
B. die Häufigkeit von Kehrtwendungen oder zyklischen Zahlungen, können überwachte Lernmodelle stärken und ihre Vorhersagekapazität für zukünftige Risikoszenarien erhöhen. 

Ein besonders wichtiges Netzwerk zur Modellierung von Unternehmensrisiken ist die rechtliche Hierarchie der Organisation, die Direktoren, Aktionäre und Tochtergesellschaften umfasst. Dabei dienen grundlegende Attribute wie Netzwerkgröße, Verbindungsdichte und hierarchische Schichten
unschätzbare Dimensionen für die Segmentierung und Merkmalsgenerierung in überwachten Lernmodellen, die unsere Fähigkeit verbessern, potenzielle Risiken effektiv zu erkennen und zu mindern.  

Für Ermittler und Analysten kommt hier die Graphanalyse voll zur Geltung, da sie es ihnen ermöglicht, verborgene Zusammenhänge zwischen unterschiedlichen Datensätzen zu analysieren, zu visualisieren und zu verstehen. Entscheidend ist, dass es skalierbar und intuitiv ist und es Teams ermöglicht, Milliardenbeträge zu bewältigen
von Kanten ohne Kompromisse beim Durchsatz bei hochfrequenten Abfragen.  

Die Abwicklung von Rechtsträgern verändert die Zukunft des Bankwesens 

Die Entitätsauflösung nutzt fortschrittliche KI- und maschinelle Lerntechniken, um Daten zu analysieren, zu bereinigen und zu standardisieren und so die zuverlässige Identifizierung von Entitäten über unterschiedliche Datensätze hinweg zu ermöglichen. Dieser Prozess umfasst das Clustern zusammengehöriger Datensätze und das Aggregieren von Attributen
für jede Entität und Herstellen gekennzeichneter Verbindungen zwischen Entitäten und ihren Quelldatensätzen. Im Vergleich zu herkömmlichen Record-to-Record-Matching-Ansätzen bietet die Entitätsauflösung eine deutlich höhere Wirksamkeit. 

Anstatt zu versuchen, jeden Quelldatensatz direkt zu verknüpfen, können Unternehmen neue Entitätsknoten als zentrale Punkte für die Verbindung realer Daten einführen. Eine hochwertige Entitätsauflösung erleichtert nicht nur die Verknüpfung interner Daten, sondern ermöglicht auch die Integration
von wertvollen externen Datenquellen wie Unternehmensregistern, deren genaue Zuordnung bisher schwierig war. 

Die Integration der Entity-Resolution-Technologie im Bankensektor stellt einen bedeutenden Fortschritt dar und ermöglicht Banken den Übergang von stapelbasierten Prozessen zu Produkt- und Serviceangeboten nahezu in Echtzeit über Omnichannel-Service-Frameworks hinweg. Das
Evolution kann über die Betrugsbekämpfung hinausgehen und alle Kundeninteraktionen über verschiedene Touchpoints, einschließlich Callcenter, Filialen und digitale Kanäle, umfassen und so ein nahtloses und dynamisches Kundenerlebnis gewährleisten. 

Generative KI spielt eine wichtige Rolle 

Ich gehe davon aus, dass generative KI-Assistenten im nächsten Jahr, die Large Language Models (LLMs) nutzen, im Bankwesen zunehmend an Bedeutung gewinnen werden. Generative KI ermöglicht eine intuitive und gesprächige Benutzeroberfläche und steigert die Effizienz für Analysten
beteiligt sich an der Risikoidentifizierung im Rahmen von Untersuchungen. Für Unternehmen sind die potenziellen Vorteile erheblich, da dieser KI-Assistent es allen Analysten ermöglicht, auf dem Niveau der erfahrensten Ermittler zu arbeiten. Viele dieser Assistenten werden es tun
Seien Sie LLM-agnostisch und geben Sie Unternehmen die Flexibilität, ihre bevorzugten Modelle einzusetzen, unabhängig davon, ob es sich um proprietäre, Open-Source- oder kommerziell verfügbare Modelle wie ChatGPT von OpenAI handelt. Bei Integration mit anderen Aspekten des zusammengesetzten KI-Stacks wird es unterstützt
Entitätsauflösung, Diagrammanalyse und Bewertungsfunktionen, die durch die Möglichkeit von Abfragen und Eingabeaufforderungen in natürlicher Sprache ein beispielloses Potenzial erschließen.  

Entscheidend ist, dass alle generativen KI-Produkte nicht als Ergänzung oder isoliert zu einer umfassenderen KI-Automatisierung fungieren können. Die Ergebnisse, die es generiert, sind nur so gut wie die Daten-, Kontext- und Entitätsauflösungstechnologie, auf der es basiert. Banken wollen umsetzen
Generative KI sollte umfassender darüber nachdenken, wie verschiedene Technologien in ihren KI-Automatisierungs-Tech-Stack passen.  

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