Wie generative KI Banken und Finanzinstitute beim Risiko- und Compliance-Management unterstützen kann

Wir haben ECO Chat letzte Woche ECO Chat auf der Big Data & AI-Messe in London vorgestellt, wo wir regelmäßig mit Banken und Finanzinstitutionen sprechen, die traditionell große technologische Veränderungen nur akzeptieren, wenn sie zuvor getestet und bestimmten Sicherheitstests unterzogen wurden. Dies ist bei generativer Künstlicher Intelligenz (KI) noch nicht geschehen. Ich bin überzeugt davon, dass generative KI in den nächsten fünf Jahren die Risikobewertung von Finanzinstituten radikal verändern wird, indem sie von der Einhaltung bis hin zur Überwachung des Klimarisikos automatisiert, beschleunigt und verbessert wird

Obwohl modellbasiert, hat die generative KI die kognitive Erfahrung und die Art und Weise, wie wir mit Maschinen, Systemen und Daten umgehen, revolutioniert. Generative KI wird der Katalysator für die nächste Welle von Produktivitätssteigerungen in allen Sektoren sein, natürlich auch bei den Finanzdienstleistungen. Wir können darüber diskutieren, ob unsere Produktivität um eine Größenordnung von 10 oder 100 steigen wird, aber es wird geschehen.

Von der Analyse von Modellen über die Automatisierung manueller Aufgaben und die Aggregation unstrukturierter Inhalte in großem Umfang, um auf Wissen zuzugreifen, bis hin zur Nutzung von Daten in Form von virtuellen Assistenten oder Chatbots für Mitarbeiter oder Kunden und Klienten - die Technologie revolutioniert die Arbeitsweise vieler Organisationen, Unternehmen aller Größen und Konzerne. Natürlich ist dies auch für Banken nicht neu, und generative KI wird sich auf die Art und Weise auswirken, wie sie Risiken verwalten und geltende Vorschriften einhalten.

Wir haben bereits alle externen Modelle verwendet, von ChatGPT bis hin zu Gemini, Aya von Cohere oder unserem eigenen kostenlosen und offenen LLM ECO, und wir sind uns bewusst, dass wir keine Daten außerhalb unserer Organisationen teilen können. Daher ist es unerlässlich, dass die Rechts- und Risiko- sowie Compliance-Abteilungen aller Organisationen Grenzen für die Nutzung, ob persönlich oder nicht, von allgemeiner künstlicher Intelligenz in einer Organisation festlegen.

Wir wissen jedoch, dass diese Technologie uns dabei helfen kann, effizienter bei unserer Arbeit zu werden. In diesem Artikel möchte ich analysieren, wie Banken und Finanzinstitute flexible und starke Richtlinien für die Nutzung von Künstlicher Intelligenz in der Risikobewertung und Einhaltung erstellen können, wobei einige Punkte zu beachten sind, die für die Verantwortlichen von Bedeutung sind.

Wie man das Potenzial der generativen KI optimal ausschöpft

Die neueste künstliche Intelligenz hat das Potenzial, die Art und Weise, wie Banken und Finanzinstitute Risiken und viele andere Bereiche in den nächsten drei bis fünf Jahren bewerten, zu revolutionieren. Die generative KI ermöglicht es zweifellos, dass die Funktionen, die viele Abteilungen entwickeln, sich von routinemäßigen und traditionellen Tätigkeiten entfernen und sich mit anderen Geschäftsbereichen wie der strategischen Risikoprävention verbinden, um tiefgreifende Kontrollen vom Beginn der Kundenbeziehung an bereitzustellen. Dies wiederum befreit die Risikoprofis, um Unternehmen beim Entwickeln neuer Produkte und strategischer Geschäftsentscheidungen zu beraten, Trends und aufkommende Risikoszenarien zu erkunden, die Widerstandsfähigkeit zu stärken und die Risiko- und Kontrollprozesse aktiv zu verbessern.

Die Fortschritte, die die GenIA im Bank- und Finanzsektor bringt, werden zur Schaffung von Risiko-Intelligenzzentren führen, die von Künstlicher Intelligenz angetrieben werden und Dienstleistungen für das in der angelsächsischen Bankwelt als "Linien der Verteidigung" (LOD) bezeichnete Konstrukt bereitstellen:

• Geschäftsbetrieb,
• Compliance- und Risikofunktionen,
• Prüfungen

Ein solches Zentrum wird automatisierte Berichte bereitstellen, die Transparenz von Risiken verbessern, die Risikobeschlussfassungseffizienz steigern und die teilweise Erstellung und Aktualisierung von Richtlinien und Verfahren zur Anpassung an neue regulatorische Anforderungen automatisieren. Dieses von Künstlicher Intelligenz angetriebene Risiko-Intelligenzzentrum wird eine verlässliche und effiziente Informationsquelle sein, die es Risikomanagern ermöglicht, schnelle und genaue Entscheidungen zu treffen.

Zum Beispiel hat Pangeanic einen virtuellen Assistenten entwickelt, der auf generativer Künstlicher Intelligenz basiert und auf Steuern spezialisiert ist, und der auf der Grundlage der Informationen und Dokumente, die Eigentum der Kunden, jeder Kanzlei oder Benutzerfirma sind, maßgeschneiderte Antworten anbieten kann. Viele Banken und Finanzinstitute könnten ähnliche Tools entwickeln oder sich auf Privat ECO Chat stützen, um Transaktionen mit anderen Einheiten, Warnsignale, benutzerdefinierte Marktnachrichtenberichte, Vermögenspreise usw. zu analysieren, um bessere Risikobeschlüsse zu treffen oder informiertere Entscheidungen. Diese virtuellen Experten können auch Daten sammeln und Risikobewertungen des Klimawandels durchführen, um Fragen von Geschäftspartnern zu beantworten.

Schließlich kann die allgemeine Künstliche Intelligenz die Zusammenarbeit zwischen der ersten und zweiten "Verteidigungslinie" der Organisation erleichtern, wobei gleichzeitig die Governance-Struktur in den drei Bereichen aufrechterhalten wird. Verbesserte Zusammenarbeit ermöglicht die Verbesserung der Überwachungs- und Kontrollmechanismen und stärkt so das Risikomanagement-Rahmenwerk der Organisation.

Neue Anwendungen der generativen KI im Risiko- und Compliance-Bereich

Unter den vielen vielversprechenden Anwendungen der generativen KI für Finanzinstitute gibt es eine Reihe von Kandidaten, die Banken für eine erste Welle der Akzeptanz erkunden: regulatorische Compliance, Finanzkriminalität, Kreditrisiko, Datenmodellierung und -analyse, Cybersicherheitsrisiko und Klimarisiko. Im Allgemeinen sehen wir Anwendungen der generativen KI in drei Archetypen von Anwendungsfällen in den Risiko- und Compliance-Funktionen:

Durch einen virtuellen Experten kann ein Benutzer eine Frage stellen und eine zusammenfassende Antwort erhalten, die aus umfangreichen Dokumenten und unstrukturierten Daten generiert wurde. Durch die Automatisierung manueller Prozesse führt die Gen AI Aufgaben durch, die viel Zeit in Anspruch nehmen. Durch die Beschleunigung des Codes aktualisiert oder übersetzt die generative KI veralteten oder schreibt komplett neuen Code. Alle diese Archetypen können Funktionen in den Schlüsselverantwortlichkeiten von Risiko und Compliance übernehmen:

1. Betrugserkennung und Erkennung anomaler Aktivitäten: Generative KI-Modelle können große Mengen von Transaktionen in Echtzeit analysieren, um Muster zu identifizieren, die auf Betrug, Geldwäsche oder andere illegale Aktivitäten hinweisen. Durch das Lernen aus historischen Daten können diese Systeme sich an neue Betrugstechniken anpassen.

2. Automatisierte regulatorische Compliance: In stark regulierten Branchen wie Finanzen und Gesundheitswesen kann die generative KI die Erfassung und Analyse von Daten automatisieren, die von Vorschriften erforderlich sind. Dazu gehören die Erstellung von Compliance-Berichten, die Überwachung von Kommunikationen, um Marktmanipulationen zu vermeiden, und die Erkennung von Interessenkonflikten.

3. Risikosimulationen: Generative Modelle können realistische Risikoszenarien erstellen und Simulationen durchführen, um die Widerstandsfähigkeit einer Organisation gegen ungünstige Ereignisse zu bewerten. Dies ist insbesondere für das Finanzrisikomanagement, die Cybersicherheit und die Geschäftskontinuitätsplanung nützlich.

4. Kreditrisikobewertung: Im Finanzsektor kann die generative KI die Genauigkeit von Kreditrisikomodellen verbessern, indem sie Risikoprofile anhand einer breiten Palette von finanziellen und nichtfinanziellen Daten erstellt, was eine bessere Unterscheidung zwischen Kreditnehmern ermöglicht.

5. Compliance-Schulung und -Sensibilisierung: Durch die Erstellung maßgeschneiderter Bildungsinhalte und interaktiver Lernsituationen kann die generative KI die Compliance-Schulungsprogramme verbessern und für Mitarbeiter relevanter und ansprechender gestalten.

6. Überwachung der Unternehmensethik: Generative KI-Modelle können interne Kommunikationen und Verhaltensweisen analysieren, um potenzielle Risiken im Zusammenhang mit der Unternehmensethik zu identifizieren, wie z. B. Mobbing, Diskriminierung oder Verstöße gegen Unternehmensrichtlinien.

7. Informations- und Dokumentenmanagement: Die generative KI kann die Erstellung, Kategorisierung und Wartung von Dokumenten automatisieren, die für die Einhaltung von Vorschriften erforderlich sind, um sicherzustellen, dass die Dokumentation aktuell, vollständig und während der Audits leicht abrufbar ist.

8. Regulatorische Compliance: Unternehmen nutzen die generative KI als virtuellen Experten für Regulierung und Politik, indem sie sie darauf trainieren, Fragen zu Vorschriften, Unternehmensrichtlinien und Leitlinien zu beantworten. Die Technologie kann auch Politiken, Vorschriften und Geschäftspraktiken vergleichen. Als Code-Beschleuniger kann sie den Code auf Abweichungen und Compliance-Lücken überprüfen und die regulatorische Compliance automatisieren, indem sie Warnmeldungen für mögliche Verstöße bereitstellt.

9. Finanzkriminalität: Die generative KI kann Berichte über verdächtige Aktivitäten anhand von Kundeninformationen und Transaktionen generieren. Sie kann auch die Erstellung und Aktualisierung von Kundenrisikobewertungen anhand von Änderungen an Know-your-Customer-Attributen automatisieren. Durch die Generierung und Verbesserung des Codes zur Erkennung verdächtiger Aktivitäten und Analyse von Transaktionen kann die Technologie die Transaktionskontrolle verbessern.

10. Kreditrisiko: Die generative KI kann Kundeninformationen (z. B. Transaktionen mit anderen Banken) zusammenfassen, um Kreditentscheidungen zu informieren und den End-to-End-Kreditvergabeprozess zu beschleunigen. Nach einer Kreditentscheidung kann sie Memos und Kreditverträge verfassen. Finanzinstitute verwenden die Technologie, um Kreditrisikoberichte zu generieren und Kundeninformationen aus Kreditmemos und -verträgen zu extrahieren. Die generative KI kann Code generieren, um Kreditrisikodaten zu erfassen und zu analysieren, was eine Vision der Kundenrisikoprofile ermöglicht und Schätzungen der Ausfallwahrscheinlichkeit und des Verlustrisikos durch Modelle generiert.

11. Datenmodellierung und -analyse: Generative KI kann die Migration von alten Programmiersprachen beschleunigen, z. B. den Wechsel von SAS und COBOL zu Python. Sie kann auch die Überwachung der Modellleistung automatisieren und Warnungen erzeugen, wenn wichtige Leistungsindikatoren außerhalb der Toleranzbereiche liegen. Unternehmen nutzen generative KI auch zur Erstellung von Dokumentationen und Berichten zur Modellvalidierung.

12. Cyber-Risiko: Bei der Prüfung auf Sicherheitslücken im Cyberspace kann generative KI mithilfe natürlicher Sprache Code für Erkennungsregeln generieren und die Entwicklung von sicherem Code beschleunigen. Sie kann auch in "roten Teams" (die gegnerische Strategien simulieren und Angriffsszenarien testen) nützlich sein. Die Technologie kann auch als virtueller Experte für die Untersuchung von Sicherheitsdaten dienen. Sie kann die Risikoerkennung intelligenter machen, indem sie Sicherheitserkenntnisse und Trends aus Ereignissen und Verhaltensanomalien beschleunigt und aggregiert.

13. Klimarisiko: Generative KI kann Codeschnipsel vorschlagen, Unit-Tests erleichtern und bei der Visualisierung von physischen Risiken mit hochauflösenden Karten helfen. Sie kann auch die Datenerfassung für die Bewertung von Übergangsrisiken automatisieren und Frühwarnsignale auf der Grundlage von auslösenden Ereignissen erzeugen. Als virtueller Experte kann die generative KI automatische Berichte über Klimarisiken und Nachhaltigkeitsthemen in Abschnitten von Geschäftsberichten erstellen.

Diese Anwendungen helfen Unternehmen nicht nur dabei, Vorschriften effizienter einzuhalten, sondern ermöglichen es ihnen auch, Risiken proaktiv zu antizipieren und abzuschwächen, indem sie die Leistungsfähigkeit der KI für Analysen und die Generierung von Big Data nutzen. Setzen Sie sich mit Pangeanic in Verbindung, um herauszufinden, wie wir Ihr Unternehmen mit Hilfe von generativer KI bei der radikalen Transformation unterstützen können!