좋아하는 회사 벌새 과 바벨 스트리트 는 오랜 시간이 걸리는 규정 준수 측면의 효율성을 향상시키기 위해 새로운 기술을 성공적으로 적용하고 있습니다. 이를 통해 그들은 성과와 직원 만족도를 모두 향상시키는 강력한 인간/기술 혼합을 만들었습니다.

최근 출시된 허밍버드 자동화는 규정 준수 생산성을 높이고 위험을 줄이며 비용을 절감하기 위한 새로운 도구입니다. 자동화를 통해 기업은 직원을 더 높은 가치의 업무에 배치할 수 있도록 수동 작업을 제거합니다. 또한 사례 모니터링을 개선하고 내부 정책을 시행합니다.

활동은 Hummingbird의 금융 범죄 조사 플랫폼에 집중되어 고객은 회사 데이터, 워크플로 및 정책이 금융 범죄 조사의 구성 요소가 되는 것을 볼 수 있습니다. 자동화. 실무자는 사전 구축된 솔루션을 사용하거나 자체 솔루션을 만들 수 있습니다. Automations는 KYC, KYB, 품질 보증, 사례 준비, 모니터링 및 관리, 활동 다이제스트에 대한 레시피를 제공합니다.

Hummingbird 창립자이자 CEO인 Joe Robinson은 Square에서 수석 제품 관리자, Circle에서 위험 및 데이터 과학 담당 부사장을 역임한 핀테크 베테랑입니다. 그는 조사 작업에 더 많은 효율성과 자동화를 안전하게 도입하면서 발견한 문제를 해결하기 위해 Hummingbird를 설립했다고 말했습니다.

로빈슨은 사기와 규정 준수 및 자금 세탁을 분리하는 것이 중요하다고 말했습니다. 많은 사기 사건에서 기관의 패턴 이상 감지 능력 덕분에 피해자는 카드 발급사로부터 통보를 받습니다. 자금세탁에는 사기가 수반되는 경우가 거의 없습니다. 이는 일반적으로 자신의 행위에 관심을 끌고 싶어하지 않는 범죄 조직에 의해 수행되기 때문입니다.

인간의 규정 준수 유지

규정 준수 프로그램을 설계할 때 로빈슨은 인적 요소의 우선순위를 지정하는 것이 중요하다고 말했습니다. 사람들은 금융 서비스를 받을 권리가 있습니다. 잘못 설계하면 자동화가 이를 침해할 수 있습니다. 편견을 피하고 합법적인 고객에게 서비스를 제공하려면 인간이 계속해서 루프를 유지해야 합니다.

많은 규정 준수 문제는 복잡하며 이는 노동 집약적이라는 것을 의미합니다. Robinson은 데이터 수집에 시간이 걸린다고 말했습니다. 많은 기관에서 데이터 단편화는 프로세스를 더욱 어렵게 만듭니다. 점검에는 12개월 동안의 거래 검토와 오픈 소스 인텔리전스, 소셜 미디어 및 기타 소스에서 비즈니스와 관련된 인물에 대한 기사 및 뉴스 검색이 포함될 수 있습니다.

로빈슨은 “이 모든 작업에는 시간이 걸리고 데이터 수집이 필요합니다.”라고 말했습니다. "작업의 더 평범하고 지루한 부분을 자동화하고 인간이 자신이 잘하는 일, 즉 결과를 해석하고 무슨 일이 일어났는지 이해하는 것을 적용할 수 있는 많은 기능이 있습니다."

선택권과 설명가능성 제공

자동화를 통해 규정 준수 팀은 데이터 수집 및 준비, 알림, 절차 등 시스템이 완료하는 활동을 선택할 수 있습니다. 규칙 기반일 수도 있고 AI 모델을 탭하여 정보를 요약할 수도 있습니다. 이를 통해 고객은 사용할 알고리즘과 모델에 대한 최종 결정을 내릴 수 있습니다.

설명 가능성은 모든 규정 준수 시스템의 필수 측면입니다. 로빈슨은 모든 자동화 시스템은 사용된 기술과 내린 결정까지 감사가 가능해야 한다고 말했습니다. 가장 큰 회사의 경우 이러한 설명 가능성은 매주 수천 건의 조사를 수행하는 수천 명의 조사관에 걸쳐 확장되어야 합니다.

Babel Street가 규정 준수 역량을 강화한 방법

이름 심사 책임자인 Greg Pinn은 Babel Street의 기원이 국경 및 국토 안보 위험을 완화하기 위해 정보를 사용하는 데 있다고 말했습니다. 규정 준수와 마찬가지로 많은 양의 데이터를 쉽게 이해할 수 있는 형식으로 요약하는 작업이 포함되었습니다.

Babel Street는 2022년 말 기계 학습과 심층 신경망을 사용하여 구조화되지 않은 데이터에서 의미 있는 정보를 추출하는 텍스트 분석 플랫폼인 Rosette를 인수하면서 범위를 확장했습니다. 이는 이름 일치 및 심사에 도움이 되었고 Babel Street는 다양한 언어와 문화권의 이름의 고유한 측면을 다룰 수 있었습니다. 예를 들어, 독일 비행기의 항공권을 가지고 중국 여권으로 여행하는 미국 시민의 문서를 이해할 수 있습니다.

2024년 XNUMX월 Babel Street는 상황에 맞는 데이터 자산 라이브러리를 통해 고객이 복잡한 비즈니스 문제를 해결할 수 있도록 돕는 데 특화된 데이터 제품, 글로벌 통찰력 및 인텔리전스 회사인 Vertical Knowledge를 추가했습니다. Pinn은 이것이 Babel Street의 고급 이름 심사 능력을 향상시킨다고 말했습니다.

AI의 과대 광고를 넘어서 실제 가치를 제공합니다.

AI에 대한 열광 속에서 Pinn은 AI가 해결할 수 있는 새로운 문제에 초점을 맞추는 것이 중요하다고 말했습니다. Pinn의 경우 이는 비정형 데이터와 인텔리전스에서 데이터를 추출하는 것부터 시작됩니다. AML 세계에서 이는 파악하기 어려운 문제입니다.

스크리너는 몇 가지 과제에 직면해 있습니다. 웹사이트 기사와 같은 구조화되지 않은 뉴스를 고려할 때 이는 확장되지 않는 수동 프로세스였습니다. 구조화된 데이터베이스를 업데이트하려면 인적 자본이 필요합니다.

Pinn은 "그런 다음 AI 기술과 자연어 처리를 생성하여 정보, 사용자 식별 세부 정보 및 위험 정보를 추출하여 지속적으로 업데이트되는 위험에 대한 라이브 데이터베이스를 만드는 두 가지를 결합할 수 있는 방법을 모색하기 시작했습니다."라고 말했습니다. “그래서 누가 여전히 위험에 처해 있는지 이해합니다. 이는 전 세계 사람들의 위험을 이해하는 데 있어서 큰 도약입니다. 

“오늘 붙잡힌 사람들의 통계는… 끔찍합니다. 우리는 일을 별로 잘하지 못합니다. 그래서 나에게는 이것이 우리가 개선할 수 있는 핵심 방법 중 하나입니다.”

AI와 같은 기술에 대한 규정 준수 문을 여는 것에 대해 몇 가지 우려가 있었습니다. 로빈슨이 강조했듯이 루프에는 상당한 인적 요소가 있어야 합니다.

LLM이 작동하는 곳과 작동하지 않는 곳

Pinn은 2018년경 여러 규제 당국이 연합하여 혁신가들이 프로세스를 개선하기 위해 기술을 사용할 것을 촉구했다고 말했습니다. LLM은 빛나는 새로운 장난감이지만 회사가 반드시 거기서 시작할 필요는 없습니다. Pinn은 Chat GPT와 같은 도구는 관련 정보를 요약하는 데 약하기 때문에 반복적인 규정 준수 작업에는 적합하지 않다고 말했습니다.

Pinn은 “여러 회사에서 더 많은 기사를 요약하기 위해 이러한 대규모 언어 모델을 사용하고 있지만 문제가 해결되지는 않습니다.”라고 말했습니다. “당신이 그것을 사용하고 싶었기 때문에 새로운 기술을 사용하는 것뿐입니다. 

“AI 컨설턴트가 해결해야 할 근본적인 문제는 인간이 잘 못하는 일을 어떻게 인간이 덜 하게 만드는가?”

한 가지 예는 직원이 오탐지를 선별하는 데 드는 높은 비용입니다. 반복적이고 회전율이 높습니다. 이제 변화가 일어날 준비가 되었습니다.

Pinn은 AI가 누구와 무엇을 선별할지에 대해 더 나은 결정을 내릴 수 있는 여지가 있다고 말했습니다. 훈련된 모델은 노이즈를 필터링하면서 정서를 정확하게 평가해야 합니다.

앞으로는 중요한 기업의 데이터에 접근하는 것이 과제가 될 것입니다. Pinn은 그들이 새로운 관련 패턴을 탐지하기 위해 해당 데이터를 사용하는 법 집행 기관과 민간 업계의 능력 모두에 영향을 미치는 방해적인 가격 책정 구조를 만든다고 말했습니다.

UBO의 혁신, 법인 해결

Pinn은 기업 해결이 혁신을 위한 또 다른 중요한 영역이라고 말했습니다. 새로운 기술은 비정형 데이터에서 가치를 창출할 수 있습니다. AI는 조사관이 금융 기관의 상태를 종합적으로 확인하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이는 사기를 확인할 수 있는 보다 정확한 기반을 제공합니다.

또한 AI는 특히 일부 정부가 UBO 데이터베이스를 의무화하는 경우 조사관이 UBO(Ultimate 수익 소유자) 관계를 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다.

인텔리전스/규정 준수 혼합

로빈슨은 기술이 기업과 규제 기관이 급변하는 규제 환경에 대처하는 데 도움이 될 수 있다고 말했습니다. 범죄자들도 AI를 사용하고 있어 법에 따라 수법이 적발되면 빠르게 방향을 바꿀 수 있습니다.

기술을 사용할 때 고려해야 할 한 가지 사항은 고객이 규정을 준수하면서 최고의 정보를 얻을 수 있도록 하는 것입니다.

“이러한 모델은 광범위한 데이터 세트를 살펴보고 중요한 정보를 요약하는 데 강력합니다.”라고 Robinson은 말했습니다. "우리는 적시에 올바른 인텔리전스와 정보를 제공하는 도구 세트를 개발하려고 노력하고 있습니다."

Robinson은 LLM이 대량의 정보를 요약할 수 있는 가능성에 대해 매우 기대하고 있다고 말했습니다. 그는 관련 정보를 추출하고 요약하는 데 능숙하다고 말했습니다.

업계의 많은 사람들은 잡음과 허위 정보 없이 LLM을 교육하기 위해 적절하게 큰 데이터베이스를 찾는 것에 대해 우려를 표명했습니다. Robinson은 Hummingbird가 금융 기관의 모델에 개인 식별 정보(PII)를 방지하고 해당 모델이 PII를 유출하지 않도록 하는 또 다른 문제에 대해 도움을 줄 수 있다고 말했습니다.

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