Compliance stroomlijnen met AI-technologieën

Leer hoe trainingen van AI personeelstraining Compliance afdelingen sneller, beter en efficienter kunnen laten werken

Grotere uitdagingen voor Compliance

Financiële instellingen staan ​​voor groeiende uitdagingen om zich aan te passen aan de steeds veranderende (internationale) regelgeving en het voldoen aan de eisen die daarmee gepaard gaan. AI-technologieën bieden een oplossing voor deze uitdaging door processen te automatiseren, snellere en veiligere transacties mogelijk te maken, fraude te voorkomen, regelgevingsveranderingen eenvoudig te monitoren en regelgevingsrisico's te verminderen. Maar er worden ook steeds zwaardere eisen gesteld aan instellingen door Regulators. Bovendien leggen wetegevnde maatregelen zoals de AVG en de EU AI Act beperkingen op. Wat kan, mag niet altijd. Hoe ga je daar als instelling mee om?

Hoe maak je optimaal gebruik van AI in Compliance binnen de wettelijke kaders?

AI personeelstraining speelt een cruciale rol bij het opleiden van werknemers om efficiënter te werken met AI in de financiële sector. Graag bespreken we de voordelen van het implementeren van AI in financiële instellingen en hoe trainingen van AI personeelstraining bijdragen aan het succes van deze implementatie. Ons onderzoek onder compliance professionals wijst uit dat lang niet alle instellingen klaar zijn voor de combinatie van de EU AI Act en Compliance met AI functionaliteit.

Automatisering van compliance-processen in de financiële sector met behulp van AI

AI-technologieën stellen financiële instellingen in staat om complexe nalevingsprocessen te automatiseren en de efficiëntie en effectiviteit van deze processen te verbeteren. Door automatisering kunnen problemen zoals menselijke fouten en regelgevingsinbreuken worden verminderd. Een voorbeeld hiervan is het automatiseren van risicoscores, waardoor financiële instellingen hun systemen fouttolerant en in overeenstemming met verschillende regelgeving kunnen maken. Maar de wetgeving schrijft voor dat er altijd een mens betrokken moet zijn bij de 'beslissing'.

Voorbeelden van AI-gebaseerde oplossingen die financiële instellingen helpen bij het stroomlijnen van nalevingsprocessen

Er zijn verschillende AI-oplossingen die financiële instellingen kunnen helpen bij het stroomlijnen van hun nalevingsprocessen. Zo kunnen AI-systemen grote hoeveelheden gegevens verwerken en betekenisvolle inzichten bieden voor realtime updates en eenvoudiger compliancebeheer. Het afgeven van eenb signaal aan een mens die controleert is dan de volgende stap. Een ander voorbeeld is het gebruik van machine learning (ML) technieken om gegevens uit verschillende bronnen te extraheren en te standaardiseren, waardoor naadloze en geautomatiseerde checks mogelijk worden. Deze checks kunnen op hun beurt weer een signaal afgeven in gevval van vermoedde onrechtmatigheden.

Het bijdragen aan snellere en veiligere transacties in de financiële sector met AI

GPT en AI dragen zeker bij aan snellere en veiligere transacties in de financiële sector door geavanceerde machine learning technieken toe te passen. Deze technieken stellen systemen in staat om gegevens te extraheren en te standaardiseren, zoals betalingsbedragen, rekeninggegevens, transactiegeschiedenis en andere transactiedetails, om een soepele en geautomatiseerde geldoverboeking mogelijk te maken. AI kan bijvoorbeeld bepaalde bedragen voorstellen voor snelle opnames bij geldautomaten of een specifieke creditcard aanbevelen voor een bepaalde transactie.

Met AI kunnen banken diverse berekeningen optimaliseren en de netwerklatentie verminderen voor snellere transacties. Deze verhoogde snelheid gaat ook gepaard met een verhoogde beveiliging. Kortom, allemaal positief. Maar instellingen dienen zich bewust te zijn dat er geen enkele Bias (vooringenomenheid) mag zitten in de data die wordt gebruikt.

Real-time fraudepreventie

AI biedt financiële instellingen real-time fraudepreventie door frauduleuze betalingen te detecteren met behulp van real-time financiële gegevensanalyse. AI-systemen worden steeds beter in het berekenen van risico's, waardoor banken vooraf een duidelijk beeld krijgen van eventuele afwijkingen of risico's. Bovendien stelt AI financiële instellingen in staat om onderscheid te maken tussen frauduleuze en legitieme transacties, wat helpt bij het voorkomen van opmerkelijke transacties en het verbeteren van de algehele veiligheid in de sector. Maar wanneer discrimineert AI en wanneer stelt AI een feit vast? Die vraag is een dilemma.

Een praktijkvoorbeeld

Als voorbeeld: waneer een klant van een bank pintransacties uitvoert bij de supermarkt in zijn woonplaats en enkele ogenblikken later wordt er er gepoogd om 500 USD te betalen met zijn of haar Credit Card in een ander land ver weg, kan AI vaststellen dat het hier om een verdachte transactie gaat. Deze zal dan niet direct gefiatteerd worden. Het is echter belangrijk dat medewerkers van een helpdesk van de bank c.q. Credit Card maatschappij ook op de hoogte zijn van deze constatering en ermee om kunnen gaan. In het onwaarschijnlijke geval dat de klant zijn pinpas aan bijvoorbeeld zijn vrouw heeft geleend en zelf wil betalen met zijn Credit Card tijdens zijn zakenreis ergens ver weg, zal hij ongetwjfeld contact opnemen met de helpdesk. Zijn credit card werkt immers niet. Het is cruciaal dat medewerkers van de bank en Credit Card maatschappij de door AI genomen maatregelen en procedure begrijpen en passende maatregelen kunnen treffen om de klant uitleg te geven en tevreden te stellen en de transactie al dan niet goed te keuren. Wij leren medewerkers om te gaan met dergelijke situaties.

De rol van AI bij het voorkomen van fraude en het waarborgen van veilige betalingen

AI kan financiële instellingen dus helpen bij het voorkomen van fraude door frauduleuze betalingen in realtime te detecteren met behulp van financiële data-analyse. AI-systemen worden steeds sneller in het berekenen van risico's, waardoor banken vooraf een duidelijk beeld krijgen van eventuele afwijkingen of risico's. AI stelt financiële instellingen ook in staat om redelijk nauwkeurig onderscheid te maken tussen frauduleuze en legitieme transacties. Uitzonderingen zijn er altijd, zie het praktijkvoorbeeld van eerder, maar met de toename van geavanceerde cybercriminelen is het voor financiële instellingen van cruciaal belang om veilige betalingen te garanderen met behulp van AI-systemen die financiële data-analyse ondersteunen en medewerkers die getraind zijn en snappen waarom AI een conclusie getrokken heeft.

Eenvoudige monitoring van regelgevingswijzigingen met AI

Volgens een onderzoek van Thomson Reuters onder compliance-professionals van 800 financiële dienstverlenende bedrijven wereldwijd, komen er gemiddeld meer dan 200 regelgevingsupdates per dag binnen. Dat is veel! Financiële instellingen moeten deze wijzigingen allemaal bijhouden en erop reageren om boetes of risico's te voorkomen. Door het analyseren en classificeren van documentatie kan natural language processing (NLP) relevante informatie extraheren en het beheer van deze regelgevingswijzigingen stroomlijnen.

Deze systemen kunnen ook processen identificeren die worden beïnvloed door een regelgevingswijziging, zodat financiële instellingen op de hoogte kunnen blijven van veranderingen.

de combinatie van mens en AI is ideaal in Compliance omgevingen

AI-technologieën verminderen het risico op het niet voldoen aan regelgeving

Financiële instellingen willen vaak wel aan alle regelgeving voldoen, maar worden soms beperkt in het snel verwerken van grote hoeveeldheden data. Het  snel implementeren van wijzigingen in de organisatie, denk aan de recente maatregelen tegen Rusland, kan leiden tot verwarring en inconsistentie.

Het is van groot belang voor financiële instellingen om afwijkend gedrag en inconsistenties vanuit verschillende gegevenspunten en bronnen te identificeren om te blijven voldoen aan regelgeving. Door al deze informatie efficenter te verwerken kunnen financiële instellingen zichzelf beschermen tegen diefstal, witwaspraktijken en andere vormen van financiële fraude en sneller voldoen aan veranderende regels en wetgeving.

AI helpt financiële instellingen bij het volgen van hun transacties en financiële geschiedenis, inclusief gestructureerde en ongestructureerde gegevens, om dergelijke afwijkingen te identificeren. AI-gestuurde gegevensverzameling en monitoringframeworks gebruiken AI-gebaseerde patroonherkenning en anomaliedetectie om eerder onopgemerkte risico's en patronen op te sporen en te markeren, waardoor handmatige processen worden geëlimineerd.

De rol van AI personeelstraining in het implementeren van AI in financiële instellingen

Het succes van AI-implementatie in financiële instellingen is in hoge mate afhankelijk van goed opgeleide werknemers die efficiënt met AI-technologieën kunnen werken. AI personeelstraining biedt gespecialiseerde trainingen die werknemers helpen bij het begrijpen en toepassen van AI in hun dagelijkse werkzaamheden en om risico's van verkeerd AI gebruik te minimaliseren. Door werknemers te trainen om efficiënt met AI te werken, kunnen financiële instellingen de voordelen van AI-technologieën ten volle benutten en een concurrentievoordeel behalen in de markt.

Conclusies over AI & Compliance

AI-technologieën bieden financiële instellingen en Compliance professionals een krachtig instrument om nalevingsprocessen te stroomlijnen, snellere en veiligere transacties te realiseren, fraude te voorkomen en regelgevingsrisico's te beperken. Om het volledige potentieel van AI in de financiële sector te benutten, is het echter van essentieel belang dat werknemers goed zijn opgeleid in het werken met AI-technologieën. AI personeelstraining speelt een cruciale rol bij het opleiden van werknemers om efficiënt te werken met AI, waardoor financiële instellingen hun concurrentiepositie kunnen versterken en hun nalevingsprocessen kunnen verbeteren.

Veelgestelde vragen over AI in Compliance

Wat is het belang van AI in de financiële sector en Compliance?

AI is van cruciaal belang in de financiële sector omdat het helpt om nalevingsprocessen te stroomlijnen, snellere en veiligere transacties mogelijk te maken, fraude te voorkomen en regelgevingsrisico's te beperken. Het gebruik van AI-technologieën stelt financiële instellingen in staat om efficiënter en effectiever te werken, wat hun concurrentiepositie versterkt.

Waarom is AI personeelstraining belangrijk voor financiële instellingen?

AI personeelstraining is belangrijk omdat het werknemers leert om efficiënt met AI-technologieën te werken. Goed opgeleide werknemers kunnen het volledige potentieel van AI benutten, wat leidt tot verbeterde nalevingsprocessen en een concurrentievoordeel voor financiële instellingen.

Hoe kan AI financiële instellingen helpen bij het beheren van regelgevingswijzigingen?

AI kan financiële instellingen helpen bij het beheren van regelgevingswijzigingen door gebruik te maken van natural language processing (NLP) om relevante informatie uit documentatie te extraheren en het beheer van regelgevingsveranderingen te stroomlijnen. AI-oplossingen kunnen ook helpen bij het monitoren of medewerkers protocollen volgen en processen identificeren die worden beïnvloed door regelgevingswijzigingen.

Hoe helpt AI bij het voorkomen van fraude in financiële instellingen?

AI helpt bij het voorkomen van fraude door real-time financiële gegevensanalyse uit te voeren en frauduleuze betalingen te detecteren. AI-systemen kunnen onderscheid maken tussen frauduleuze en legitieme transacties en nieuwe frauduleuze gedragingen snel detecteren en corrigeren om valse positieven te verminderen.

Hoe kan AI de snelheid en veiligheid van transacties verbeteren?

AI verbetert de snelheid en veiligheid van transacties door gebruik te maken van geavanceerde machine learning technieken om gegevens te extraheren en te standaardiseren, waardoor naadloze en geautomatiseerde overboekingen mogelijk zijn. Daarnaast kan AI netwerklatentie verminderen en real-time fraudepreventie bieden, wat zorgt voor veiligere transacties.