Trong lĩnh vực ngân hàng và công nghệ, hầu hết mọi người đều nghĩ đến ChatGPT và các loại AI tổng quát khác. Khi nói chuyện với khách hàng, họ bắt đầu khám phá cách tận dụng AI tổng quát để tăng cường quy trình phòng chống tội phạm tài chính của họ. Cho rằng các giám đốc điều hành đang chịu áp lực giảm chi phí trong khi quản lý rủi ro, một câu hỏi rất hợp lý đối với các giám đốc điều hành tội phạm tài chính là làm thế nào AI có thể được sử dụng để trở nên hiệu quả và hiệu quả hơn. 

Nếu tôi vẫn còn ở một tổ chức tài chính, tôi sẽ đưa ra câu trả lời theo một cách khác. Có, ChatGPT có vẻ rất hứa hẹn, đặc biệt là khi nó được ra mắt vào tháng 2022 năm XNUMX. Trước tiên, tôi sẽ đánh giá việc sử dụng tự động hóa và AI hiện tại trong quy trình quản lý trường hợp tội phạm tài chính của mình. 

Chế độ xem cảnh báo và điều tra viên

Dữ liệu liên quan của các cảnh báo và điều tra được thu thập như thế nào để các nhà phân tích và điều tra viên đưa ra các quyết định về rủi ro. Hiện tại có quy trình thủ công nào đang tạo ra trải nghiệm ghế xoay cho người dùng không? Kỹ năng của Nhà phân tích và Điều tra viên là đưa ra quyết định rủi ro mà không thu thập thông tin. Đây là một cách sử dụng cơ bản rõ ràng cho tự động hóa. 

Phân công công việc được quản lý như thế nào

Công việc đang được người quản lý giao theo cách thủ công hay người dùng đang lấy từ hàng đợi công việc? Một bước tiến nhanh sẽ là thiết lập một số quy tắc kinh doanh để định tuyến thông minh cho phép người dùng làm việc trên các hạng mục phù hợp nhất với trải nghiệm, địa lý của họ, v.v. Bất kể, cần có một nguồn tiếp nhận và quản lý thống nhất cho các hạng mục công việc có thể theo dõi đang hoạt động trên những gì , thời gian dành cho mỗi hành động và những gì đã qua Thỏa thuận cấp độ dịch vụ. Khả năng hiển thị các nút thắt cổ chai sẽ cho phép nâng cao hiệu quả và tự động hóa hơn nữa.

Ví dụ: một ngân hàng lớn ở Châu Á Thái Bình Dương đã tự động hóa một số quy trình thủ công bằng cách tự động hóa một số khía cạnh trong quản lý trường hợp tội phạm tài chính, cho phép họ giảm 75% thời gian điều tra tổng thể, quản lý cảnh báo hiệu quả và toàn diện hơn. 

Công việc được giao bởi AI dự đoán

Sau khi bạn đã tối đa hóa mức tăng của mình nhờ định tuyến thông minh, mức tăng tiếp theo là từ công việc do AI dự đoán giao. Điều này liên quan đến việc chuyển từ đánh giá dựa trên quy tắc sang AI có thể đánh giá công việc và dự đoán rủi ro, độ phức tạp cũng như các mẫu và định tuyến các mục tới người dùng có bộ kỹ năng tốt nhất cho các mục này. AI này phải minh bạch và có thể giải thích được cho cả bên trong và bên ngoài. 

Hành động được gán cho hạng mục công việc

Không phải tất cả các cảnh báo/mục công việc đều có cùng rủi ro đối với các tổ chức tài chính. Các chuyên gia tội phạm tài chính cần phải giải quyết các rủi ro cùng với hiệu quả hoạt động. Chúng tôi đã thấy một số tổ chức tài chính bắt đầu đưa các quy trình có hướng dẫn vào quy trình quản lý trường hợp tội phạm tài chính của họ. Ví dụ: họ có thể tính đến xếp hạng rủi ro của (các) cảnh báo, ngành kinh doanh, v.v. và chỉ định một số nhiệm vụ liên quan đến rủi ro của các hạng mục này. Vì vậy, một nhóm cảnh báo rủi ro thấp hơn sẽ có một tập hợp con các bước được đưa vào quy trình làm việc mà điều tra viên cần thực hiện. Trong khi nếu đó là rủi ro cao hơn thì quy trình làm việc sẽ thêm các bước bổ sung. Tất nhiên, nếu một điều tra viên thấy điều gì đó đáng để điều tra thêm thì họ có thể thực hiện các bước bổ sung. Bằng cách có các quy trình được hướng dẫn, nó đảm bảo rằng các bước điều tra đang được tuân thủ một cách thống nhất đối với rủi ro xuất hiện đồng thời cân bằng hiệu quả hoạt động. 

Các khu vực phòng chống tội phạm tài chính có nên khám phá cách AI tổng quát có thể được sử dụng để tăng cường các quy trình của họ…chắc chắn không. Tuy nhiên, vẫn còn sớm trong hành trình với AI tổng quát. Các khu vực phòng chống tội phạm tài chính đã dành từ XNUMX đến XNUMX năm qua để tinh chỉnh các hệ thống phát hiện của họ nhằm giảm các trường hợp xác thực sai và quản lý rủi ro hiệu quả hơn. Khi nền kinh tế toàn cầu tiếp tục trong thời kỳ kinh tế không chắc chắn này, các chuyên gia tội phạm tài chính sẽ chịu nhiều áp lực phải tiếp tục quản lý rủi ro trong khi vẫn làm việc đó với nguồn lực như cũ và ít hơn. Tìm hiểu kỹ những lĩnh vực nào của quy trình vẫn còn thủ công hoặc tự động hóa nhẹ có thể tạo cơ hội tận dụng tự động hóa và trí tuệ nhân tạo để làm cho quy trình quản lý trường hợp tội phạm tài chính hiệu quả và hiệu quả hơn.

Vì vậy, hãy khám phá ChatGPT và các loại AI tổng quát khác. Tuy nhiên, hãy tìm đến những công nghệ đã được chứng minh và liên tục cải tiến, đồng thời đưa ra một trường hợp kinh doanh cho (những) giám đốc điều hành đang đặt ra những câu hỏi này. Bằng cách sử dụng công nghệ đã được chứng minh cho phép giảm rủi ro và tăng tỷ lệ thành công chung. 

• Phân phối nội dung và PR được hỗ trợ bởi SEO. Được khuếch đại ngay hôm nay.
• Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligence. Khuếch đại kiến ​​thức. Truy cập Tại đây.
• nguồn: https://www.finextra.com/blogposting/23982/chatgpt-and-other-types-of-generative-ai-will-help-automate-your-financial-crimes-case-management-pr?utm_medium=rssfinextra&utm_source=finextrablogs