公司喜歡 蜂鳥 和 巴別街 正在成功應用新技術來提高長期繁瑣的合規性的效率。透過這樣做，他們創造了有效的人力/技術組合，提高了績效和員工滿意度。
蜂鳥最近發布 自動化技術，一種用於提高合規生產力、降低風險和成本的新工具。自動化消除了手動任務，因此公司可以將員工部署到更高價值的職責。它還改善了案件監控並執行內部政策。
活動集中在蜂鳥的金融犯罪調查平台上，客戶可以在該平台上看到公司數據、工作流程和政策成為 自動化。從業者可以使用預先建立的解決方案或創建自己的解決方案。 Automations 提供 KYC、KYB、品質保證、案例準備、監控和管理以及活動摘要的方法。
Hummingbird 創辦人兼執行長 Joe Robinson 是一位金融科技資深人士，曾擔任 Square 的高級產品經理和 Circle 的風險和數據科學副總裁。他說，他創立蜂鳥是為了解決他所看到的問題，將更高的效率和自動化安全地引入調查工作。
羅賓遜表示，將詐欺與合規和洗錢分開至關重要。在許多詐欺案件中，由於發卡機構具有偵測模式異常的能力，受害者會收到發卡機構的通知。洗錢很少涉及欺詐，因為洗錢通常是由不想引起人們注意的犯罪組織進行的。
保持人類的合規性
羅賓遜表示，在設計合規計畫時，優先考慮人的因素至關重要。人們有權獲得金融服務；如果設計不當，自動化可能會侵犯它們。應讓人類了解情況，以避免偏見並確保為合法客戶提供服務。
許多合規問題都很複雜，這意味著勞動密集。羅賓遜表示，數據收集需要時間；許多機構的資料碎片化使得這個過程更具挑戰性。檢查可能包括審查 12 個月的交易，以及從開源情報、社交媒體和其他來源搜尋有關業務相關人員的文章和新聞。
「所有這些都需要時間，也需要數據收集，」羅賓遜說。 “有很多能力可以使這項工作中更平凡和乏味的部分實現自動化，並讓人類應用他們所擅長的東西，即解釋結果並理解發生了什麼。”
提供選擇和可解釋性
透過自動化，合規團隊可以選擇系統完成哪些活動，例如資料收集和準備、提醒和程序。它們可以是基於規則的，也可以利用人工智慧模型來總結資訊。這讓客戶最終決定使用哪些演算法和模型。
可解釋性是任何合規系統的一個重要方面。羅賓遜表示，任何自動化系統都必須是可審計的，具體到所使用的技術和所做的決策。對於最大的公司來說，這種可解釋性必須擴展到每週進行數千次調查的數千名調查人員。
Babel Street 如何增強合規能力
姓名篩選主管格雷格·平恩 (Greg Pinn) 表示，巴貝爾街的起源是利用資訊來減輕邊境和國土安全風險。就像合規性一樣，它涉及以易於理解的格式匯總大量數據。
Babel Street 於 2022 年底收購了 Rosette，擴大了業務範圍。Rosette 是一個文字分析平台，利用機器學習和深度神經網路從非結構化資料中提取有意義的資訊。這有助於姓名匹配和篩選，使 Babel Street 能夠解決來自不同語言和文化的姓名的獨特方面。例如，它可以理解持有中國護照並持有德國航班機票的美國公民的文件。
2024 年 XNUMX 月，Babel Street 新增了 Vertical Knowledge，這是一家數據產品、全球洞察和情報公司，專門幫助客戶透過情境化資料資產庫來應對複雜的業務挑戰。 Pinn 表示，這提高了 Babel Street 的高級姓名篩選能力。
超越人工智慧炒作，提供真正的價值
Pinn 表示，在人工智慧的熱潮中，重點關注它可以解決哪些新問題非常重要。對於 Pinn 來說，這首先是從非結構化資料和情報中提取資料。在反洗錢領域，這是一個難以捉摸的問題。
安檢人員面臨一些挑戰。當考慮非結構化新聞（例如網站文章）時，這是一個無法擴展的手動過程。結構化資料庫需要人力資本來更新。
Pinn 說：“然後你開始考慮將這兩件事結合起來，創建人工智能技術和自然語言處理來提取信息、用戶可識別的詳細信息和風險信息，以創建一個不斷更新風險的實時數據庫。” 「所以你知道誰仍然處於危險之中。這是了解全世界人民面臨的風險的巨大飛躍。
「今天被捕人數的統計數據……太可怕了。我們做得不太好。所以，對我來說，這是我們改進的關鍵方法之一。”
正如羅賓遜所強調的那樣，對於向人工智慧等技術打開合規大門存在一些擔憂，循環中需要存在重要的人為因素。
法學碩士在哪裡工作，在哪裡不工作
Pinn 表示，2018 年左右，多個監管機構聯合敦促創新者利用科技來改善流程。雖然法學碩士是閃亮的新玩具，但公司不一定從這裡開始。 Pinn 表示，像 Chat GPT 這樣的工具不適合重複性合規性任務，因為它們在總結相關資訊方面能力較弱。
「有幾家公司正在使用這些大型語言模型來總結更多文章，但這並不能解決問題，」Pinn 說。 「它只是使用了一項新技術，因為你想使用它。
“人工智慧顧問應該解決的根本問題是如何讓人類少做人類不擅長的工作？”
一個例子是工作人員篩檢誤報的成本很高。重複性高，週轉率高。變革的時機已經成熟。
Pinn 表示，人工智慧可以更好地決定篩選對象和內容。經過訓練的模型需要準確評估情緒，同時濾除噪音。
展望未來，獲取重要公司的數據將是一項挑戰。皮恩表示，他們創建了阻礙性的定價結構，影響了執法部門和私人企業使用這些數據來檢測新的相關模式的能力。
UBO 創新、實體解析
Pinn 表示，實體解析是創新的另一個重要領域。新技術可以從非結構化資料中獲取價值。人工智慧可以幫助調查人員全面了解金融機構的健康狀況。這為他們提供了更準確的基礎來檢查詐欺行為。
人工智慧還可以幫助調查人員了解最終受益所有人 (UBO) 關係，特別是在一些政府強制要求使用 UBO 資料庫的情況下。
情報/合規性融合
羅賓遜表示，科技可以幫助企業和監管機構應對快速變化的監管環境。犯罪分子也在使用人工智慧，當法律發現他們的方法時，他們可以迅速改變方向。
使用技術時的考慮因素之一是確保客戶獲得最佳情報，同時保持合規性。
「這些模型在查看廣泛的數據集和總結重要資訊方面非常強大，」羅賓遜說。 “我們正在努力開發工具集，以便在正確的時間為他們帶來正確的情報和資訊。”
羅賓遜表示，他對法學碩士總結大量資訊的潛力感到興奮。他說他們擅長提取和總結相關資訊。
許多業內人士對尋找合適的大型資料庫來培訓沒有噪音和虛假資訊的法學碩士表示擔憂。羅賓遜表示，Hummingbird 可以幫助金融機構解決另一個問題——使其模型不包含個人識別資訊 (PII)，並確保這些模型也不會洩漏。
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