Компании, подобные Hummingbird и Вавилонская улица успешно применяют новые технологии для повышения эффективности давно обременительных аспектов соблюдения требований. Тем самым они создали мощное сочетание персонала и технологий, которое повышает как производительность, так и удовлетворенность персонала.

Недавно вышел «Колибри» Automations, новый инструмент для повышения производительности соблюдения требований, снижения рисков и затрат. Автоматизация устраняет ручные задачи, поэтому компании могут направлять персонал на более ценные обязанности. Это также улучшает мониторинг случаев и обеспечивает соблюдение внутренней политики.

Деятельность централизована на платформе Hummingbird по расследованию финансовых преступлений, где клиенты видят, что данные компании, рабочие процессы и политики становятся компонентами автоматизация. Специалисты могут использовать готовые решения или создавать свои собственные. Automations предлагает рецепты KYC, KYB, обеспечения качества, подготовки кейсов, мониторинга и управления, а также дайджесты действий.

Основатель и генеральный директор Hummingbird Джо Робинсон — ветеран финансовых технологий, который работал старшим менеджером по продукту в Square и вице-президентом по рискам и науке о данных в Circle. Он сказал, что основал Hummingbird для решения проблем, которые он видел, путем безопасного повышения эффективности и автоматизации следственной работы.

Робинсон сказал, что важно отделять мошенничество от соблюдения требований и отмывания денег. Во многих случаях мошенничества жертвы уведомляются эмитентом карты благодаря способности учреждения обнаруживать аномалии в шаблонах. Отмывание денег редко связано с мошенничеством, поскольку обычно им занимаются преступные организации, не желающие привлекать внимание к своим действиям.

Поддержание человека в соответствии

По словам Робинсона, при разработке программы соответствия крайне важно уделять первоочередное внимание человеческому фактору. Люди имеют права на финансовые услуги; при неправильном проектировании автоматизация может их нарушить. Людей следует держать в курсе, чтобы избежать предвзятости и обеспечить обслуживание законных клиентов.

Многие вопросы соответствия являются сложными, а это означает трудоемкие. Робинсон сказал, что сбор данных требует времени; фрагментация данных во многих учреждениях усложняет этот процесс. Проверки могут включать в себя проверку транзакций за 12 месяцев, а также поиск статей и новостей о людях, связанных с бизнесом, из открытых источников, социальных сетей и других источников.

«Все это требует времени, требует времени и сбора данных», — сказал Робинсон. «У нас есть много возможностей автоматизировать наиболее обыденные и утомительные части этой работы и позволить людям применить то, в чем они так хороши, а именно интерпретацию результатов и понимание того, что произошло».

Обеспечение выбора и объяснимости

Благодаря автоматизации группы обеспечения соответствия могут выбирать, какие действия выполняет система, например сбор и подготовка данных, напоминания и процедуры. Они могут быть основаны на правилах или использовать модели искусственного интеллекта для обобщения информации. Это дает клиентам окончательное решение о том, какие алгоритмы и модели использовать.

Объясняемость является важным аспектом любой системы обеспечения соответствия. Робинсон сказал, что любая автоматизированная система должна быть проверяемой, вплоть до используемых технологий и принимаемых решений. В крупнейших фирмах эта объяснимость должна распространяться на тысячи следователей, проводящих еще много тысяч расследований каждую неделю.

Как Babel Street усилила свои возможности по соблюдению требований

Директор по проверке имен Грег Пинн сказал, что идея Бабель-стрит заключалась в использовании информации для снижения риска пограничной и внутренней безопасности. Как и в случае с соблюдением требований, оно включало в себя обобщение массивов данных в понятных форматах.

Babel Street расширила сферу своей деятельности в конце 2022 года, когда приобрела Rosette, платформу текстового анализа, которая использует машинное обучение и глубокие нейронные сети для извлечения значимой информации из неструктурированных данных. Это помогло с сопоставлением и проверкой имен, позволив Babel Street рассмотреть уникальные аспекты имен из разных языков и культур. Например, это могло бы иметь смысл с документами для американского гражданина, путешествующего по китайскому паспорту с авиабилетом немецкого авиалайнера.

В январе 2024 года к Babel Street добавилась компания «Vertical Knowledge», занимающаяся продуктами обработки данных, глобальным анализом и аналитикой, специализирующаяся на оказании помощи клиентам в решении сложных бизнес-задач с помощью библиотеки контекстуализированных информационных ресурсов. Пинн сказал, что это улучшает возможности расширенной проверки имен Babel Street.

Выйдя за рамки шумихи вокруг искусственного интеллекта, чтобы обеспечить реальную ценность

На фоне ажиотажа вокруг искусственного интеллекта Пинн сказал, что важно сосредоточиться на том, какие новые проблемы он может решить. Для Пинна это начинается с извлечения данных из неструктурированных данных и аналитических данных. В мире борьбы с отмыванием денег это неуловимая проблема.

Специалисты по досмотру сталкиваются с рядом проблем. При рассмотрении неструктурированных новостей, таких как статьи на веб-сайтах, это ручной процесс, который не масштабируется. Для обновления структурированных баз данных требуется человеческий капитал.

«Затем вы начали искать возможность объединить эти две вещи: создать технологию искусственного интеллекта и обработку естественного языка для извлечения информации, деталей, идентифицируемых пользователем, и информации о рисках, чтобы создать действующую базу данных постоянно обновляемых рисков», — сказал Пинн. «Таким образом, вы понимаете, кто еще находится в группе риска. Это огромный шаг вперед в понимании риска, которым подвергаются люди во всем мире. 

«Статистика пойманных сегодня людей… ужасна. Мы делаем не очень хорошую работу. Так что для меня это один из ключевых способов улучшить ситуацию».

Были некоторые опасения по поводу открытия двери соответствия для таких технологий, как искусственный интеллект. Как подчеркнул Робинсон, в этом цикле должен быть значительный человеческий фактор.

Где LLM работают, а где нет

По словам Пинна, примерно в 2018 году несколько регулирующих органов объединились, чтобы призвать новаторов использовать технологии для улучшения процессов. Хотя LLM — это новая блестящая игрушка, компаниям не обязательно начинать с этого. Пинн сказал, что такие инструменты, как Chat GPT, не подходят для повторяющихся задач по обеспечению соответствия, поскольку они неспособны обобщать соответствующую информацию.

«Некоторые компании используют эти большие языковые модели для обобщения большего количества статей, но это не решает проблему», — сказал Пинн. «Он использует новую технологию просто потому, что вы захотели ее использовать. 

«Фундаментальная проблема, которую должны решить консультанты по искусственному интеллекту, заключается в том, как заставить людей выполнять меньше работы, с которой люди справляются плохо?»

Одним из примеров является высокая стоимость проверки персонала на ложноположительные результаты. Это повторяющийся процесс с высокой текучестью кадров. Это созрело для перемен.

Пинн сказал, что у ИИ есть возможность принимать более обоснованные решения о том, кого и что проверять. Обученные модели должны точно оценивать настроения и фильтровать шум.

Заглядывая в будущее, проблемой будет получение доступа к данным важных компаний. Пинн сказал, что они создают обструкционные структуры ценообразования, которые влияют на способность как правоохранительных органов, так и частного сектора использовать эти данные для выявления новых и актуальных закономерностей.

Инновации в UBO, разрешение юридических лиц

Пинн отметил, что разрешение юридических лиц является еще одной важной областью инноваций. Новые технологии могут извлекать пользу из неструктурированных данных. ИИ может помочь следователям всесторонне оценить состояние финансового учреждения. Это дает им более точную базу для проверки мошенничества.

ИИ также может помочь следователям понять взаимоотношения конечного бенефициарного владельца (UBO), особенно в связи с тем, что некоторые правительства требуют наличия баз данных UBO.

Сочетание интеллекта и соответствия требованиям

Робинсон сказал, что технологии могут помочь бизнесу и регулирующим органам справиться с быстро меняющейся нормативной средой. Преступники также используют искусственный интеллект, что позволяет им быстро менять свои методы, когда закон начинает применять их методы.

Одним из соображений при использовании технологий является обеспечение того, чтобы клиенты получали наилучшие аналитические данные, сохраняя при этом соответствие требованиям.

«Эти модели эффективны при рассмотрении широких наборов данных и обобщении важной информации», — сказал Робинсон. «Мы пытаемся разработать наборы инструментов, которые будут предоставлять им нужные сведения и информацию в нужное время».

Робинсон сказал, что его воодушевляет возможность получения степени магистра права обобщать большие объемы информации. Он сказал, что они хорошо умеют извлекать и обобщать соответствующую информацию.

Многие в отрасли выразили обеспокоенность по поводу поиска достаточно больших баз данных для обучения LLM, свободных от шума и ложной информации. Робинсон сказал, что Hummingbird может помочь финансовым учреждениям в еще одной проблеме – сохранить в своих моделях информацию, позволяющую идентифицировать личность (PII), и обеспечить, чтобы эти модели не разглашали ее.

Читайте также:

.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; }

• SEO-контент и PR-распределение. Получите усиление сегодня.
• PlatoData.Network Вертикальный генеративный ИИ. Расширьте возможности себя. Доступ здесь.
• ПлатонАйСтрим. Интеллект Web3. Расширение знаний. Доступ здесь.
• ПлатонЭСГ. Углерод, чистые технологии, Энергия, Окружающая среда, Солнечная, Управление отходами. Доступ здесь.
• ПлатонЗдоровье. Биотехнологии и клинические исследования. Доступ здесь.
• Источник: https://www.fintechnexus.com/how-technology-is-improving-compliance/