Generativ artificiell intelligens (AI), även känd som gen AI, förväntas påverka riskhanteringen avsevärt under de kommande fem åren, vilket gör det möjligt för finansinstitutioner att automatisera uppgifter, påskynda processer och förbättra effektiviteten.

Men för att dra nytta av fördelarna med gen AI måste risk- och efterlevnadsfunktioner upprätta tydliga riktlinjer och ramverk som inte bara tar itu med inkommande risker från gen AI utan som också säkerställer en ansvarsfull användning av gen AI, säger en ny artikel från McKinsey.

Smakämnen rapport, diskuterar den potentiella effekten av gen AI på riskhantering inom finansinstitutioner, utforskar fördelarna med tekniken för att förbättra processer och effektivitet, samt fördjupar sig i de viktiga överväganden som är förknippade med att anta gen AI.

Enligt tidningen har gen AI potential att förändra hur banker hanterar risker under de kommande tre till fem åren genom att tillåta funktioner att gå bort från rutinuppgifter till att samarbeta med affärsavdelningar för att förhindra strategiska risker från början av nya kundupplevelser.

Denna förändring kan ge riskproffs mer tid att ge råd om nya produkter, analysera risktrender och förbättra riskprocesser innan problem uppstår.

Rapporten noterar att flera institutioner redan har börjat utforska användningen av gen AI i riskhantering, med hänvisning till regelefterlevnad, ekonomisk brottslighet, kreditrisk, modellering och dataanalys, cyberrisk och klimatrisk som nya användningsfall.

Hur företag kan utnyttja generativ AI för riskhantering

När det gäller regelefterlevnad säger rapporten att företag använder gen AI som en virtuell expert på reglering och policy. Dessa företag utbildar gen AI-system för att svara på frågor om regler, företagspolicyer och riktlinjer.

Inom ekonomisk brottslighet används gen AI för att generera rapporter om misstänkt aktivitet baserat på kund- och transaktionsinformation, och förbättra transaktionsövervakningen. Tekniken används också för att automatisera skapandet och uppdateringen av kunders riskbetyg baserat på förändringar i deras vet-din-kund-attribut (KYC), säger rapporten.

Inom kreditrisk kan gen AI sammanfatta kundinformation för att informera om kreditbeslut, vilket i slutändan hjälper till att påskynda bankernas kreditprocess från slut till slut. Efter ett kreditbeslut kan gen AI utarbeta kreditnota och kontrakt.

Inom modellering och dataanalys kan gen AI automatisera övervakningen av modellens prestanda och generera varningar om mätvärden faller utanför toleransnivåerna. Teknikern kan också utarbeta modelldokumentation och valideringsrapporter.

I cyberrisk kan gen AI använda naturligt språk för att kontrollera cybersäkerhetssårbarheter och generera kod för detektionsregler. Tekniken kan också fungera som en virtuell expert för att undersöka säkerhetsdata.

Slutligen, inom klimatrisk, kan gen AI föreslå kodsnuttar, underlätta enhetstestning och assistera visualisering av fysiska risker med högupplösta kartor. Tekniken kan automatisera datainsamling för motpartsövergångsriskbedömningar och generera tidiga varningssignaler baserat på triggerhändelser. Den kan också automatiskt producera rapporter om miljö, social och styrning (ESG) ämnen och hållbarhetsavsnitt i årsrapporter.

Viktiga överväganden när du använder generativ AI för riskhantering

Rapporten diskuterar de viktigaste övervägandena vid införandet av gen AI inom riskhanteringsfunktioner hos finansiella institutioner. Det betonar vikten av att prioritera användningsfall som maximerar värdet samtidigt som man säkerställer ansvarsfull och hållbar användning av tekniken.

Rapporten lyfter fram tre kritiska dimensioner vid bedömning av prioritering av användningsfall, med betoning på risk, påverkan och genomförbarhet. Dessa bedömningar bör överensstämma med den övergripande visionen för gen AI, följa relevanta bestämmelser och beakta datakänslighet, säger rapporten.

McKinsey råder finansiella institutioner att börja med ett fokuserat tillvägagångssätt och prioritera tre till fem risk- och efterlevnadsanvändningsfall som ligger i linje med deras strategiska mål. Dessa användningsfall kan utföras på tre till sex månader, följt av en uppskattning av affärseffekten, säger rapporten.

McKinsey varnar dock för att introduktionen av gen AI innebär nya risker, vilket kräver att finansinstitutioner anammar ett nytt tillvägagångssätt för riskhantering och kontroller. Den rekommenderar riskfunktioner att vara vaksamma på företagsnivå och vidta åtgärder som att säkerställa medvetenhet i hela organisationen, uppdatera modellidentifieringskriterier, utveckla gen AI-riskexperter och se över befintliga kontroller.

Dessutom måste organisationer erkänna de betydande data- och tekniska kraven förknippade med gen AI-system och förstå talangkraven för att anta gen AI.

Potentialen hos generativ AI i finansiella tjänster

Gen AI har dykt upp som en kraftfull kraft inom sektorn för finansiella tjänsterr, lovar enorma möjligheter. McKinsey Global Institute uppskattningar att gen AI skulle kunna öka produktiviteten med 3 % till 5 % inom banksektorn, vilket ger värde lika med ytterligare 200 miljarder USD till 340 miljarder USD i årliga intäkter.

En undersökning från 2023 genomförd av KPMG av 300 globala chefer inom ett brett spektrum av branscher hittade att chefer inom finanssektorn anammar gen AI i en snabbare takt än någon annan bransch.

38 % av de tillfrågade ledarna för finansiella tjänster sa att deras ledningsgrupp hade prioriterat tekniken på lämpligt sätt, jämfört med 26 % av alla tillfrågade. 26 % sa att deras organisation redan hade implementerat minst en AI-lösning eller planerar att göra det inom de kommande sex månaderna, jämfört med 21 % av alla chefer.

Finansiella tjänsteföretag ökar också investeringarna i gen AI. 64 % av de tillfrågade finanscheferna sa att deras organisation var beredd att allokera budget till tekniken under de kommande 6 till 12 månaderna, jämfört med 50 % av alla organisationer.

Men potentialen för gen AI sträcker sig långt bortom finansiella tjänster. Goldman Sachs uppskattningar att gen AI skulle kunna driva på en 7% ökning av den globala bruttonationalprodukten (BNP), vilket kan översättas till nästan 7 biljoner USD. Banken säger att ungefär två tredjedelar av USA:s ockupationer utsätts för någon grad av automatisering av AI.

Bildkredit: Redigerad från Freepik

• 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://fintechnews.sg/94699/ai/mckinsey-generative-ai-risk-management/