ChatGPT in druge vrste generativne umetne inteligence bodo pomagale avtomatizirati vaše vodenje primerov finančnih zločinov (Jason Grasso)

V bančništvu in tehnologiji večina ljudi razmišlja o ChatGPT in drugih vrstah generativne umetne inteligence. V pogovorih s strankami začenjajo raziskovati, kako bi lahko izkoristili generativno umetno inteligenco za izboljšanje svojih postopkov preprečevanja finančnih zločinov. Glede na to, da so vodstveni delavci pod pritiskom, da zmanjšajo stroške ob obvladovanju tveganja, bi bilo zelo logično vprašanje vodstvenim delavcem, ki se ukvarjajo s finančnim kriminalom, kako je mogoče uporabiti generativno umetno inteligenco, da bo učinkovitejša in učinkovitejša. 

Če bi bil še vedno v finančni ustanovi, bi odgovor zastavil drugače. Da, ChatGPT je videti zelo obetaven, zlasti glede na to, da je bil predstavljen novembra 2022. Najprej bi ocenil trenutno uporabo avtomatizacije in umetne inteligence v svojem procesu upravljanja primerov finančnega kriminala. 

Pogled opozorila in preiskovalca

Kako se zbirajo ustrezni podatki o opozorilih in preiskavah, da lahko analitiki in preiskovalci sprejemajo odločitve o tveganjih. Ali trenutno obstajajo ročni postopki, ki ustvarjajo izkušnjo vrtljivega stola za uporabnike? Veščine analitikov in preiskovalcev so sprejemanje odločitev o tveganju, ne da bi zbirali informacije. To je jasna osnovna uporaba za avtomatizacijo. 

Kako se upravlja z delovno nalogo

Ali delo ročno dodeli upravitelj ali uporabniki vlečejo iz čakalne vrste dela? Hiter dvig bi pomenil vzpostavitev nekaterih poslovnih pravil za pametno usmerjanje, ki bi uporabnikom omogočala delo na elementih, ki so najboljši za njihovo izkušnjo, geografsko lokacijo itd. Ne glede na to bi moral obstajati enoten vnos in upravljanje za delovne elemente, ki lahko spremljajo, ali dela na , čas, porabljen za vsako dejanje, in kaj je preteklo s pogodbo o ravni storitev. Vpogled v ozka grla bo omogočil nadaljnjo učinkovitost in avtomatizacijo.

Na primer, velika banka v azijsko-pacifiški regiji je avtomatizirala številne ročne postopke z avtomatizacijo določenih vidikov vodenja primerov finančnega kriminala, kar jim je omogočilo, da so skrajšali skupni čas preiskave za 75 %, učinkoviteje in celostneje upravljajo opozorila. 

Delo, ki ga je dodelil Prediktivni AI

Ko povečate svoj dvig zaradi pametnega usmerjanja, je naslednji dvig posledica dela, ki ga dodeli prediktivni AI. To vključuje prehod z ocenjevanja, ki temelji na pravilih, na umetno inteligenco, ki lahko oceni delo in predvidi tveganja, zapletenost in vzorce ter usmerja elemente do uporabnika, ki ima najboljše spretnosti za te elemente. Ta umetna inteligenca mora biti pregledna in razložljiva tako notranjim kot zunanjim stranem. 

Dejanja, dodeljena delovnim postavkam

Vsa opozorila/delovni elementi ne predstavljajo enakega tveganja za finančne institucije. Strokovnjaki za finančni kriminal morajo tveganja usmeriti skupaj z operativno učinkovitostjo. Videli smo, da so nekatere finančne institucije začele vključevati vodene postopke v svoje delovne tokove upravljanja primerov finančnega kriminala. Na primer, lahko upoštevajo oceno tveganja za opozorila, področje poslovanja itd. in dodelijo številne naloge, povezane s tveganji teh elementov. Nabor opozoril z nižjim tveganjem bo torej imel podnabor korakov, ki so vdelani v potek dela, ki ga mora preiskovalec izvesti. Če pa gre za večje tveganje, potem potek dela doda dodatne korake. Seveda, če preiskovalec opazi nekaj, kar je vredno nadaljnje preiskave, lahko naredi dodatne korake. Z vodenimi procesi zagotavlja, da se preiskovalni koraki enotno upoštevajo za predstavljena tveganja, hkrati pa uravnotežijo operativno učinkovitost. 

Ali bi morala področja preprečevanja finančnega kriminala raziskovati, kako bi lahko generativno umetno inteligenco uporabili za izboljšanje svojih procesov ... absolutno. Vendar je še vedno na začetku poti z generativno umetno inteligenco. Področja preprečevanja finančnega kriminala so zadnjih tri do pet let porabila za natančno prilagajanje svojih sistemov za odkrivanje, da bi zmanjšala lažne pozitivne rezultate in učinkoviteje obvladovala tveganja. Ker se svetovno gospodarstvo nadaljuje v tem negotovem gospodarskem obdobju, bodo strokovnjaki za finančni kriminal pod velikim pritiskom, da bodo še naprej obvladovali tveganje, medtem ko bodo to počeli z enakimi in manj sredstvi. Poglobljen vpogled v to, katera področja postopka so še vedno ročna ali rahlo avtomatizirana, lahko ponudi priložnost za izkoriščanje avtomatizacije in umetne inteligence, da bo proces upravljanja primerov finančnih kaznivih dejanj učinkovitejši in uspešnejši.

Torej, da, raziščite ChatGPT in druge vrste generativne umetne inteligence. Vendar pa se obrnite na tehnologije, ki so preizkušene in se nenehno izboljšujejo, ter predstavljajo poslovni primer za vodilne(-e), ki postavljajo ta vprašanja. Z uporabo že preverjene tehnologije omogoča zmanjšanje tveganja in povečanje splošne uspešnosti. 

• Distribucija vsebine in PR s pomočjo SEO. Okrepite se še danes.
• Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligence. Razširjeno znanje. Dostopite tukaj.
• vir: 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