בנקאות עכשווית בלתי אפשרית ללא פונקציית ציות, המבטיחה שמוסדות פיננסיים פועלים בצורה חלקה בסביבות רגולטוריות מורכבות עם מספר חוקים, כללים ותקנים. מטרתו העיקרית היא להגן על הבנקים מפני הסיכונים הכרוכים בכך
עם סנקציות רגולטוריות, הפסד כספי ונזק למוניטין שעלול לנבוע ממעורבותם בפעילויות לא חוקיות או לא אתיות. לפיכך, ציות מבטיח שהבנקים ישמרו על אמון הלקוחות ושחקני השוק, המהווה נדבך בריאה
מערכת כספית. 

אין צורך להוסיף כי כל הבנקים בימינו שואפים לייעל את תהליכי הציות שלהם, אשר לרוב ארוכים, מורכבים ונשענים במידה רבה על עבודת כפיים. במאמר הבא, אתן כמה רעיונות כיצד בינה מלאכותית יכולה לחולל מהפכה בכך
התהליך.

מהם האתגרים של ציות לבנקאות?

המורכבות של תהליכי הציות היא אתגר מרכזי בייעולם. מוסדות פיננסיים חייבים לציית לכללים ותקנות מדינתיים, פדרליים, אזוריים וספציפיים לתעשייה. תקנות הציות משתנות בהתאם לפעילות העסקית,
הצעות שירות ותחומי שיפוט שבהם פועלים בנקים. זו הסיבה שמוסדות פיננסיים משתמשים בשיטות שונות כדי להבטיח ציות.  

לא פלא שמורכבות פונקציית הציות הופכת אותו לעתים קרובות לתהליך ממושך להשלמתו. אפילו פתיחת חשבון ללקוח עסקי עשויה להימשך בדרך כלל עד 7 ימים עקב בדיקות אבטחה וניהול סיכונים מרובות. בדרך כלל הם כוללים איסוף
וניתוח נתונים על זהות הלקוח, פרופיל הסיכון והפעילות הפיננסית של הלקוח על מנת להתמודד עם סיכונים הקשורים להלבנת הון ומימון טרור. עובדי הבנק צריכים לנתח קבוצות גדולות של מסמכים באופן ידני, כולל מסמכים ארגוניים
(תעודת התאגדות, תמצית ממרשם בעלי המניות), מסמכים עסקיים (חשבוניות, חוזים והצהרות), אימות זהות (למשל, דרכונים, תעודות זהות לאומיות, רישיונות נהיגה) והוכחת כתובת (למשל, חשבונות שירות, דפי בנק,
הסכמי חכירה) מסמכים.

כמובן שיש ספקי תוכנות תאימות, שעוזרים להפוך את התהליך הזה לאוטומטי. הפופולריים שבהם כוללים Pega, Alloy, Sumsub ועוד רבים אחרים. בדרך כלל הם מספקים מערכות לניהול תיקים, בדיקות רישום, כלי חיפוש ברשימת סנקציות וכו'. כל זה
עוזר באופן משמעותי להגביר את היעילות, אך למרבה הצער אין פתרונות שיכולים להוציא אדם לחלוטין מהתהליך. מה הסיבה?

הסיבה פשוטה: תוכניות מסורתיות עדיין אינן מסוגלות לבצע ניתוח יסודי של המסמכים הקנייניים של הלקוחות. מסמכים אלה הם לעתים קרובות בפורמטים שונים וניתן בקלות לפרש אותם בצורה שגויה מבלי להבין את ההקשר. למרות
כל האוטומציה, אנחנו עדיין דורשים מאנשים להשקיע עשרות שעות בקריאת חוזים או מסמכים ארגוניים כדי להשלים מבנה תאגידי או לאמת את אופי העסק. וזהו תהליך עתיר משאבים וזמן שתמיד
מוסיף למורכבות של תהליך הציות לבנקאות.

אז איך AI יכול לעזור?

למעשה, AI יכול לקחת על עצמו את החלק הקשה ביותר בתהליך הציות לבנקאות, כלומר ניתוח של מסמכים לא מובנים. שלא כמו מסמכים מובנים, שמארגנים נתונים לשורות ועמודות (כמו מסדי נתונים או גיליונות אלקטרוניים) שקל לנתח,
מסמכים לא מובנים אינם פועלים לפי פורמט מסוים. מסמכים כאלה עשויים לכלול הודעות דוא"ל, חוזים משפטיים, דוחות כספיים, תכתובת לקוחות, מאמרי חדשות, וכן מסמכי טקסט אחרים בצורה חופשית.

AI, במיוחד מודלים של שפה גדולה (LLMs), יכול להבין את ההקשר, המשמעות והניואנסים של טקסט, בדיוק כמו בני אדם. זה יכול להבחין בין ישויות כמו שמות, ארגונים, תאריכים וכו', ולהגדיר קשרים ביניהם, כמו גם לסווג מידע
על פי קריטריונים מוגדרים מראש או נלמדים. מה שחשוב יותר, מודלים מודרניים של AI יכולים לשפר באופן אוטומטי לאורך זמן את יכולות ההבנה והדיוק שלהם על ידי עיבוד המספר ההולך וגדל של מסמכים.

הודות לטכניקות למידה עמוקה, לימודי LLM למדו להכליל מהנתונים עליהם הם מאומנים. המשמעות היא שהם לומדים תכונות ודפוסים משותפים בטקסטים שהם מעבדים ומיישמים את הידע הזה על הנתונים החדשים בעתיד. לאחר אימון על
מערך נתונים גדול ומגוון, LLMs הופכים להיות מסוגלים לטפל בתבניות טקסט שלא נראו בעבר או בסוגי מסמכים מבלי להידרש להכשרה ממוקדת מחדש. יכולת זו מפחיתה באופן משמעותי את הזמן והמשאבים הדרושים להם להשלמת משימות תאימות, תוך כדי
גם שיפור איכות הניתוח והפחתת הסיכון לטעות אנוש.

היבט קריטי נוסף של לימודי תואר שני הוא שהם ממשיכים להתפתח בזמן שאתה קורא את הטקסט הזה. הם משפרים אוטומטית את יכולתם לחלץ מידע ממסמכים, להבין הקשר ולנתח נתונים בתרחישים מורכבים, מה שאומר שהם יהיו
מסוגל לטפל במסמכים בעלי מורכבות הולכת וגוברת לאורך זמן. התפתחות זו תוביל להערכת סיכונים ותהליכי קבלת החלטות קלים יותר.

עד כה, LLMs כבר יכולים לטפל במסמכי מפתח בלתי מובנים בתהליכי ציות בנקאיים בקלות, מה שיכול להגביר את רמות האוטומציה ולשפר את איכות הניתוח. הדוגמאות למסמכים כאלה כוללות: 

• מסמכי מבנה בעלות: בינה מלאכותית יכולה לזהות ולהבין את מבני הבעלות והשליטה של ​​לקוחות ארגוניים.

• חשבוניות וחוזים: מנהלי לימודים בלימודי לימוד יכולים לחלץ תנאים, התחייבויות ותנאים שעשויים להיות להם השלכות ציות.

• הוכחת כתובות והצהרות בנקאיות: בינה מלאכותית יכולה לאמת מידע על לקוחות ופעילויות פיננסיות.

• דוחות כספיים: בינה מלאכותית מצטיינת בניתוח הבריאות הפיננסית, מקורות הכספים ואיתור כל אי התאמה שעלולה להצביע על פשעים פיננסיים.

New Horizons עבור יישום AI

עם זאת, יישומי AI בענף הבנקאות אינם מצטמצמים לניתוח מסמכים. כפי שמראה הדוגמה של פינטק Klarna השוודית, ניתן למנף AI לעבודה עם לקוחות. Klarna פיתחה עוזר AI קנייני לשירות לקוחות
מבצעים, שהחליף 700 עובדים אנושיים. העוזר שלהם יכול להתמודד עם נפח עצום של תקשורת לקוחות בו זמנית 24/7, ומציע שירותים באיכות גבוהה יותר. הטכנולוגיה המופעלת על ידי AI מבטיחה זמני תגובה מהירים ואיכות ללא תנאי
עֲקֵבִיוּת. זו רק דוגמה אחת לאופן שבו AI כבר משנה את תעשיית הבנקאות.

• הפצת תוכן ויחסי ציבור מופעל על ידי SEO. קבל הגברה היום.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. העצים את עצמך. גישה כאן.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. הידע מוגבר. גישה כאן.
• PlatoESG. פחמן, קלינטק, אנרגיה, סביבה, שמש, ניהול פסולת. גישה כאן.
• PlatoHealth. מודיעין ביוטכנולוגיה וניסויים קליניים. גישה כאן.
• מקור: https://www.finextra.com/blogposting/26032/how-to-use-generative-ai-to-revolutionize-banking-compliance?utm_medium=rssfinextra&utm_source=finextrablogs