Företag som Hummingbird och Babel Street tillämpar framgångsrikt ny teknik för att förbättra effektiviteten i långa besvärliga aspekter av efterlevnad. Genom att göra det har de skapat en potent människa/teknik-mix som förbättrar både prestanda och personaltillfredsställelse.

Hummingbird släpptes nyligen Automationer, ett nytt verktyg för att öka efterlevnadsproduktiviteten, minska risker och sänka kostnaderna. Automatiseringar tar bort manuella uppgifter så att företag kan distribuera personal till mer värdefulla uppgifter. Det förbättrar också ärendeövervakningen och upprätthåller interna policyer.

Aktiviteten är centraliserad på Hummingbirds plattform för utredning av ekonomiska brott, där kunder ser företagsdata, arbetsflöden och policyer bli komponenter i automatisering. Utövare kan använda färdiga lösningar eller skapa sina egna. Automations erbjuder recept för KYC, KYB, kvalitetssäkring, ärendeberedning, övervakning och hantering samt aktivitetssammandrag.

Hummingbirds grundare och VD Joe Robinson är en fintech-veteran som tjänstgjorde som senior produktchef på Square och VP för risk- och datavetenskap på Circle. Han sa att han grundade Hummingbird för att ta itu med problemen han såg med att på ett säkert sätt införa mer effektivitet och automatisering i utredningsarbetet.

Robinson sa att det är viktigt att skilja bedrägeri från efterlevnad och penningtvätt. I många bedrägerifall meddelas offren av sin kortutgivare, tack vare institutionens förmåga att upptäcka mönsteravvikelser. Penningtvätt innebär sällan bedrägerier, eftersom det vanligtvis bedrivs av kriminella organisationer som inte vill uppmärksamma sina handlingar.

Att hålla människan i efterlevnad

När man utformade ett efterlevnadsprogram sa Robinson att det är avgörande att prioritera det mänskliga elementet. Människor har rättigheter till finansiella tjänster; om de är felaktigt utformade kan automatisering göra intrång på dem. Människor bör hållas i ögat för att undvika partiskhet och se till att legitima kunder betjänas.

Många efterlevnadsfrågor är komplexa, och det innebär arbetsintensiva. Robinson sa att datainsamling tar tid; datafragmentering i många institutioner gör processen mer utmanande. Kontroller kan inkludera granskning av 12 månaders transaktioner och sökningar efter artiklar och nyheter om personer relaterade till verksamheten från öppen källkodsinformation, sociala medier och andra källor.

"Allt detta tar tid tar tid, och det tar datainsamling," sa Robinson. "Det finns mycket kraft att automatisera de mer vardagliga och tråkiga delarna av det arbetet och låta människorna tillämpa det de är så bra på, vilket är att tolka resultaten och förstå vad som har hänt."

Att ge val och förklarabarhet

Med Automations kan efterlevnadsteam välja vilka aktiviteter systemet slutför, som datainsamling och förberedelser, påminnelser och procedurer. De kan vara regelbaserade eller trycka på AI-modeller för att sammanfatta information. Det ger kunderna det slutgiltiga beslutet om vilka algoritmer och modeller som ska användas.

Förklarbarhet är en väsentlig aspekt av alla efterlevnadssystem. Robinson sa att alla automatiserade system måste kunna granskas, beroende på den teknik som används och fattade beslut. Med de största företagen måste den förklaringen sträcka sig över tusentals utredare som genomför många fler tusentals utredningar varje vecka.

Hur Babel Street stärkte sin efterlevnadsförmåga

Direktören för namnkontroll Greg Pinn sa att Babel Streets ursprung låg i att använda information för att minska risken för gräns- och hemlandsäkerhet. Ungefär som efterlevnad, innebar det att sammanfatta mängder av data i lättförståeliga format.

Babel Street utökade sin omfattning i slutet av 2022 när de förvärvade Rosette, en textanalysplattform som använder maskininlärning och djupa neurala nät för att extrahera meningsfull information från ostrukturerad data. Det hjälpte till med namnmatchning och screening, vilket gjorde att Babel Street kunde ta upp unika aspekter av namn från olika språk och kulturer. Till exempel kan det vara meningsfullt med dokument för en amerikansk medborgare som reser på ett kinesiskt pass med en flygbiljett från en tysk flygare.

I januari 2024 lade Babel Street till Vertical Knowledge, ett företag för dataprodukter, globala insikter och intelligens som specialiserat sig på att hjälpa kunder att navigera i komplexa affärsutmaningar med ett bibliotek av kontextualiserade datatillgångar. Pinn sa att det förbättrar Babel Streets avancerade namnscreeningsförmåga.

Ser bortom AI-hypen för att leverera verkligt värde

Mitt i AI-glöden sa Pinn att det är viktigt att fokusera på vilka nya problem det kan lösa. För Pinn börjar det med att extrahera data från ostrukturerad data och intelligens. I AML-världen är det ett svårfångat problem.

Screeners står inför flera utmaningar. När man överväger ostrukturerade nyheter, till exempel webbplatsartiklar, har det varit en manuell process som inte skalas. Strukturerade databaser kräver mänskligt kapital att uppdatera.

"Sedan började du titta på att kunna kombinera dessa två saker, att skapa AI-teknik och naturlig språkbehandling för att extrahera information, användaridentifierbara detaljer och riskinformation för att skapa en livedatabas med ständigt uppdaterad risk," sa Pinn. "Så du förstår vem som fortfarande är i riskzonen. Det är ett stort steg framåt när det gäller att förstå risken för människor över hela världen. 

"Statistiken över människor som fångas i dag... är hemsk. Vi gör inte ett särskilt bra jobb. Så för mig är detta ett av de viktigaste sätten vi kan förbättra."

Det har funnits vissa farhågor om att öppna dörren för efterlevnad för tekniker som AI, som Robinson betonade måste det finnas ett betydande mänskligt element i kretsen.

Var LLM arbetar och var de inte gör det

Pinn sa runt 2018 att flera tillsynsmyndigheter enades för att uppmana innovatörer att använda teknik för att förbättra processer. Även om LLM:er är den glänsande nya leksaken, bör företag inte nödvändigtvis börja där. Pinn sa att verktyg som Chat GPT inte är lämpliga för upprepade efterlevnadsuppgifter, eftersom de är svaga på att sammanfatta relevant information.

"Flera företag använder dessa stora språkmodeller för att sammanfatta fler artiklar, men det löser inte problemet," sa Pinn. "Den använder bara en ny teknik för att du ville använda den. 

"Det grundläggande problemet som AI-konsulter borde lösa är hur får man människor att göra mindre arbete som människor är dåliga på?"

Ett exempel är den höga kostnaden för personalens screening för falska positiva resultat. Det är repetitivt, med hög omsättning. Det är mogen för förändring.

Pinn sa att det finns en plats för AI att fatta bättre beslut om vem och vad som ska screenas. Utbildade modeller måste noggrant bedöma sentiment samtidigt som de filtrerar bort brus.

Framöver kommer en utmaning att vara att få tillgång till data från viktiga företag. Pinn sa att de skapar obstruktiva prisstrukturer som påverkar både brottsbekämpande myndigheters och den privata industrins förmåga att använda dessa data för att upptäcka nya och relevanta mönster.

Innovation i UBO, enhetsupplösning

Pinn sa att entity resolution är ett annat viktigt område för innovation. Ny teknik kan hämta värde från ostrukturerad data. AI kan hjälpa utredare att övergripande se en finansinstituts hälsa. Det ger dem en mer exakt bas för att kontrollera bedrägeri.

AI kan också hjälpa utredare att förstå relationer med den ultimata verkliga ägaren (UBO), särskilt som vissa regeringar kräver UBO-databaser.

Blandningen av intelligens/efterlevnad

Robinson sa att teknik kan hjälpa företag och tillsynsmyndigheter att hantera en snabbt föränderlig regleringsmiljö. Brottslingar använder också AI, vilket gör att de snabbt kan svänga när lagen fångar deras metoder.

En övervägande när du använder teknik är att säkerställa att kunderna får den bästa intelligensen samtidigt som de förblir kompatibla.

"Dessa modeller är kraftfulla när det gäller att titta på breda datamängder och sammanfatta viktig information," sa Robinson. "Vi försöker utveckla verktygsuppsättningar som ger dem rätt intelligens och information vid rätt tidpunkt."

Robinson sa att han är exalterad över potentialen för LLM:er att sammanfatta stora mängder information. Han sa att de är bra på att extrahera och sammanfatta relevant information.

Många i branschen har uttryckt oro över att hitta passande stora databaser för att utbilda LLM:er fria från brus och falsk information. Robinson sa att Hummingbird kan hjälpa finansinstitutioner med ett annat problem – att hålla sina modeller fria från personligt identifierbar information (PII) och se till att dessa modeller inte läcker det heller.

Läs också:

.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-drivet innehåll och PR-distribution. Bli förstärkt idag.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Styrka dig själv. Tillgång här.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Kunskap förstärkt. Tillgång här.
• Platoesg. Kol, CleanTech, Energi, Miljö, Sol, Avfallshantering. Tillgång här.
• PlatoHealth. Biotech och kliniska prövningar Intelligence. Tillgång här.
• Källa: https://www.fintechnexus.com/how-technology-is-improving-compliance/