ChatGPT i inne typy generatywnej sztucznej inteligencji pomogą zautomatyzować zarządzanie sprawami dotyczącymi przestępstw finansowych Pr (Jason Grasso)

W bankowości i technologii większość ludzi myśli o ChatGPT i innych rodzajach generatywnej sztucznej inteligencji. W rozmowach z klientami zaczynają badać, w jaki sposób można wykorzystać generatywną sztuczną inteligencję do usprawnienia procesów zapobiegania przestępstwom finansowym. Biorąc pod uwagę, że kadra kierownicza znajduje się pod presją obniżenia kosztów przy jednoczesnym zarządzaniu ryzykiem, bardzo logicznym pytaniem dla kadry zarządzającej ds. przestępstw finansowych byłoby, w jaki sposób można wykorzystać generatywną sztuczną inteligencję, aby była bardziej skuteczna i wydajna. 

Gdybym nadal był w instytucji finansowej, postawiłbym odpowiedź w inny sposób. Tak, ChatGPT wygląda bardzo obiecująco, zwłaszcza biorąc pod uwagę, że został uruchomiony w listopadzie 2022 r. Najpierw oceniłbym obecne wykorzystanie automatyzacji i sztucznej inteligencji w moim procesie zarządzania sprawami dotyczącymi przestępstw finansowych. 

Poglądy alertów i badaczy

W jaki sposób gromadzone są odpowiednie dane dotyczące ostrzeżeń i dochodzeń, aby analitycy i śledczy mogli podejmować decyzje dotyczące ryzyka. Czy istnieją obecnie ręczne procesy, które zapewniają użytkownikom korzystanie z fotela obrotowego? Umiejętności analityków i śledczych polegają na podejmowaniu ryzykownych decyzji, a nie na zbieraniu informacji. Jest to wyraźna linia bazowa dla automatyzacji. 

Jak zarządza się przydziałem pracy

Czy praca jest przydzielana ręcznie przez menedżera, czy też użytkownicy wycofują się z kolejki pracy? Szybkim ulepszeniem byłoby ustanowienie pewnych reguł biznesowych dla inteligentnego wyznaczania tras, które pozwolą użytkownikom pracować nad elementami, które są najlepsze dla ich doświadczenia, położenia geograficznego itp. Niezależnie od tego, powinno istnieć ujednolicone przyjmowanie i zarządzanie elementami pracy, które mogą śledzić, nad czym pracuje , czas poświęcony na każde działanie i czas, jaki upłynął w ramach umowy o gwarantowanym poziomie usług. Wgląd w wąskie gardła pozwoli na dalszą wydajność i automatyzację.

Na przykład duży bank w regionie Azji i Pacyfiku zautomatyzował szereg ręcznych procesów, automatyzując niektóre aspekty zarządzania sprawami dotyczącymi przestępstw finansowych, co pozwoliło mu skrócić całkowity czas dochodzenia o 75% oraz wydajniej i całościowo zarządzać alertami. 

Praca przydzielona przez predykcyjną sztuczną inteligencję

Po zmaksymalizowaniu wzrostu dzięki inteligentnemu wyznaczaniu tras następny wzrost pochodzi z pracy przydzielonej przez predykcyjną sztuczną inteligencję. Obejmuje to przejście od oceny opartej na regułach do sztucznej inteligencji, która może oceniać pracę i przewidywać ryzyko, złożoność i wzorce oraz kierować elementy do użytkownika, który ma najlepszy zestaw umiejętności w zakresie tych elementów. Ta sztuczna inteligencja powinna być przejrzysta i zrozumiała zarówno dla stron wewnętrznych, jak i zewnętrznych. 

Akcje przypisane do elementów pracy

Nie wszystkie alerty/elementy robocze wiążą się z takim samym ryzykiem dla instytucji finansowych. Specjaliści od przestępstw finansowych muszą uwzględniać ryzyko wraz z wydajnością operacyjną. Widzieliśmy, jak niektóre instytucje finansowe zaczynają osadzać sterowane procesy w przepływach pracy związanych z zarządzaniem sprawami dotyczącymi przestępstw finansowych. Na przykład mogą uwzględnić ocenę ryzyka alertów, linii biznesowej itp. i przypisać szereg zadań związanych z ryzykiem związanym z tymi pozycjami. Tak więc zestaw alertów o niższym ryzyku będzie zawierał podzbiór kroków osadzonych w przepływie pracy, który musi wykonać badacz. Natomiast jeśli jest to większe ryzyko, przepływ pracy dodaje dodatkowe kroki. Oczywiście, jeśli badacz dostrzeże coś wartego dalszego zbadania, może wykonać dodatkowe kroki. Dzięki sterowanym procesom zapewnia jednolitą realizację kroków dochodzeniowych w odniesieniu do przedstawionego ryzyka przy jednoczesnym zrównoważeniu wydajności operacyjnej. 

Czy obszary zapobiegania przestępstwom finansowym powinny badać, w jaki sposób można wykorzystać generatywną sztuczną inteligencję do usprawnienia ich procesów… absolutnie. Jednak jest jeszcze na wczesnym etapie podróży z generatywną sztuczną inteligencją. Obszary zapobiegania przestępstwom finansowym spędziły ostatnie trzy do pięciu lat na dostrajaniu swoich systemów wykrywania w celu zmniejszenia liczby fałszywych alarmów i skuteczniejszego zarządzania ryzykiem. Ponieważ gospodarka światowa trwa w tym niepewnym okresie gospodarczym, specjaliści od przestępstw finansowych będą pod dużą presją, aby nadal zarządzać ryzykiem, robiąc to przy użyciu tych samych i mniejszych zasobów. Głębokie przyjrzenie się, które obszary procesu są nadal ręczne lub w niewielkim stopniu zautomatyzowane, może zapewnić możliwość wykorzystania automatyzacji i sztucznej inteligencji w celu zwiększenia wydajności i skuteczności procesu zarządzania sprawami dotyczącymi przestępstw finansowych.

Więc tak, odkryj ChatGPT i inne typy generatywnej sztucznej inteligencji. Jednak spójrz na technologie, które są sprawdzone i stale ulepszane, i przedstaw uzasadnienie biznesowe dyrektorowi (kierownikom), którzy zadają te pytania. Dzięki zastosowaniu już sprawdzonej technologii pozwala na zmniejszenie ryzyka i zwiększenie ogólnego wskaźnika sukcesu. 

• Dystrybucja treści i PR oparta na SEO. Uzyskaj wzmocnienie już dziś.
• Platoblockchain. Web3 Inteligencja Metaverse. Wzmocniona wiedza. Dostęp tutaj.
• Źródło: 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