Come l'IA generativa può aiutare le banche e le istituzioni finanziarie a gestire il rischio e la conformità

La scorsa settimana abbiamo presentato ECO Chat alla fiera Big Data & AI di Londra, dove spesso ci troviamo a discutere con enti bancari e finanziari, che tradizionalmente sono restii ai grandi cambiamenti tecnologici, a meno che non siano stati precedentemente testati e approvati con successo in termini di sicurezza. Tuttavia, ciò non è accaduto con l'IA Generativa. Sono convinto che nei prossimi cinque anni, l'IA generativa cambierà radicalmente la gestione dei rischi delle istituzioni finanziarie, automatizzando, accelerando e migliorando la conformità e il controllo del rischio climatico.

Basandosi su modelli, la GenAI ha rivoluzionato l'esperienza cognitiva e il modo in cui interagiamo con le macchine, i sistemi e i dati. L'IA generativa diventerà il catalizzatore della prossima ondata di aumenti di produttività in tutti i settori, compreso quello dei servizi finanziari. Possiamo discutere se la nostra produttività aumenterà di un ordine di grandezza di 10 o di 100, ma accadrà.

Dall'analisi dei modelli all'automatizzazione dei compiti manuali e alla sintesi di contenuti non strutturati su larga scala per accedere alla conoscenza, rendendo i dati "parlanti" sotto forma di assistenti virtuali o chatbot per dipendenti o clienti e consumatori, la tecnologia sta rivoluzionando il funzionamento di molte organizzazioni, di tutte le dimensioni e corporazioni. Naturalmente, le istituzioni bancarie non sono esenti da tutto questo e l'IA generativa influenzerà il modo in cui gestiscono i rischi e rispettano le normative applicabili.

Tutti abbiamo utilizzato modelli esterni, da ChatGPT a Gemini, Aya di Cohere o il nostro LLM ECO gratuito e aperto, e siamo consapevoli che non possiamo condividere dati al di fuori delle nostre organizzazioni. Pertanto, è imperativo che i reparti legali e di rischio e conformità di tutte le organizzazioni impongano limiti all'uso, personale o meno, dell'IA generica in un'organizzazione.

Tuttavia, sappiamo che questa tecnologia può aiutarci a essere più efficienti nel nostro lavoro. In questo articolo, mi piacerebbe analizzare come le istituzioni bancarie e finanziarie possano creare politiche flessibili e potenti per utilizzare l'intelligenza artificiale nella gestione del rischio e della conformità, identificando alcuni punti che i responsabili devono considerare.

Come sfruttare al meglio la promessa dell'IA generativa

L'IA di ultima generazione ha il potenziale per rivoluzionare il modo in cui le istituzioni bancarie e finanziarie gestiscono i rischi e molte altre aree nei prossimi tre a cinque anni. L'IA generativa permette senza dubbio che le funzioni svolte da molti reparti si allontanino dalle attività ordinarie e tradizionali per associarsi con altre linee di business, come la prevenzione dei rischi strategici, per esempio. In questo modo, l'IA generativa può fornire controlli profondi fin dall'inizio della relazione con i clienti. Ciò, a sua volta, libera i professionisti del rischio per consigliare le imprese sullo sviluppo di nuovi prodotti e decisioni aziendali strategiche, consente di esplorare tendenze e scenari di rischio emergenti, rafforza la resistenza e migliora i processi di gestione e controllo del rischio in modo proattivo.

I progressi che la GenIA porta nel settore bancario e finanziario condurranno alla creazione di Centri di Intelligenza del Rischio alimentati dall'IA che forniranno servizi a ciò che nella banca anglosassone viene denominato come "linee di difesa" (LOD):

• affari e operazioni,
• funzioni di conformità e rischio,
• audit.

Un centro di questo tipo fornirà report automatizzati, migliorerà la trasparenza dei rischi, aumenterà l'efficienza nelle decisioni relative ai rischi e automatizzerà parzialmente la redazione e l'aggiornamento delle politiche e delle procedure per riflettere nuovi requisiti normativi. Questo Centro di Intelligenza del Rischio alimentato dall'IA agirà come una fonte affidabile ed efficiente di informazioni, che consentirà ai gestori del rischio di prendere decisioni informate rapidamente e con precisione.

Ad esempio, Pangeanic ha sviluppato un assistente virtuale basato sull'IA generativa ed esperto di tassazione che può offrire risposte personalizzate in base alle informazioni e ai documenti che sono di proprietà dei clienti, di ogni studio o ufficio utilizzatore. Molte entità bancarie e finanziarie potrebbero sviluppare strumenti simili o basarsi su ECO Chat Privato per analizzare transazioni con altre entità, i possibili segnali di allarme, accedere a report personalizzati sulle notizie di mercato, prezzi degli asset, etc. per poter prendere decisioni di rischio migliori o più informate. Questi esperti virtuali possono anche raccogliere dati ed eseguire valutazioni dei rischi climatici per rispondere alle domande delle controparti.

Infine, l'IA generica può facilitare un migliore coordinamento tra la prima e la seconda "linea di difesa" dell'organizzazione, pur mantenendo la struttura di governance in tutte e tre. Un migliore coordinamento consente di migliorare i meccanismi di supervisione e controllo, rafforzando così il quadro di gestione del rischio dell'organizzazione.

Applicazioni emergenti dell'IA generativa nel settore del rischio e della compliance

Tra le numerose applicazioni promettenti dell'IA generativa per gli istituti finanziari, vi è una serie di candidati che le banche stanno esplorando per una prima ondata di adozione: conformità normativa, crimini finanziari, rischio di credito, modellazione e analisi dei dati, rischio informatico e rischio climatico. Nel complesso, vediamo applicazioni dell'IA generativa in tre archetipi di casi d'uso nelle funzioni di rischio e conformità.

Attraverso un esperto virtuale, un utente può porre una domanda e ricevere una risposta sintetica generata da lunghi documenti e dati non strutturati. Con l'automazione manuale dei processi, l'IA generativa esegue compiti che richiedono molto tempo. Con l'accelerazione del codice, l'IA generativa aggiorna o traduce il vecchio codice o ne scrive uno completamente nuovo. Tutti questi archetipi possono avere un ruolo nelle principali responsabilità in materia di rischio e conformità:

1. Rilevamento di Frodi e Attività Anomale: I modelli di IA generativa possono analizzare grandi volumi di transazioni in tempo reale per identificare schemi che indichino frodi, riciclaggio di denaro o qualsiasi altra attività illecita. Apprendendo dai dati storici, questi sistemi possono adattarsi a nuove tecniche di frode.

2. Conformità Regolamentare Automatizzata: Nei settori altamente regolamentati, come quello finanziario e sanitario, l'IA generativa può automatizzare la raccolta e l'analisi dei dati richiesti dalle normative. Ciò include la generazione di report di conformità, il monitoraggio delle comunicazioni per evitare la manipolazione del mercato e l'identificazione dei conflitti di interesse.

3. Simulazioni di Rischio: I modelli generativi possono creare scenari di rischio realistici e simulazioni per valutare la resilienza di un'organizzazione di fronte a eventi avversi. Questo è particolarmente utile per la gestione dei rischi finanziari, della sicurezza informatica e della pianificazione della continuità aziendale.

4. Valutazione del Rischio di Credito: Nel settore finanziario, l'IA generativa può migliorare la precisione dei modelli di rischio di credito generando profili di rischio basati su una vasta gamma di dati finanziari e non finanziari, consentendo una migliore differenziazione tra i richiedenti di credito.

5. Formazione ed Educazione in Conformità: Mediante la creazione di contenuti educativi personalizzati e situazioni di apprendimento interattivo, l'IA generativa può migliorare i programmi di formazione in conformità, rendendoli più pertinenti e interessanti per i dipendenti.

6. Monitoraggio della Condotta Etica Aziendale: I modelli di IA generativa possono analizzare internamente le comunicazioni e i comportamenti per identificare i rischi potenziali relativi all'etica aziendale, come il mobbing, la discriminazione o la violazione delle politiche interne.

7. Gestione delle Informazioni e della Documentazione: L'IA generativa può automatizzare la creazione, la classificazione e la manutenzione dei documenti richiesti per la conformità normativa, garantendo che la documentazione sia aggiornata, completa e facile da recuperare durante gli audit.

8. Conformità Regolamentare: Le aziende stanno utilizzando l'IA generativa come esperto virtuale di regolamenti e politiche addestrandola a rispondere a domande sulle normative, sulle politiche aziendali e sulle linee guida. La tecnologia può anche confrontare politiche, normative e procedure operative. Come acceleratore di codice, può verificare il codice alla ricerca di disallineamento e lacune di conformità e automatizzare il controllo della conformità regolamentare, fornendo avvisi per possibili violazioni.

9. Crimine Finanziario: L'IA generativa può generare report sulle attività sospette basati sulle informazioni del cliente e sulle transazioni. Può anche automatizzare la creazione e l'aggiornamento delle valutazioni di rischio dei clienti basandosi sui cambiamenti negli attributi know-your-customer. Generando e migliorando il codice per rilevare attività sospette e analizzare le transazioni, la tecnologia può migliorare il controllo delle transazioni.

10. Rischio di Credito: L'IA generativa può riassumere le informazioni del cliente (ad esempio, le transazioni con altre banche) per informare le decisioni di credito, contribuendo ad accelerare il processo end-to-end di credito bancario. Dopo una decisione di credito, può redigere il promemoria e il contratto di credito. Le istituzioni finanziarie stanno utilizzando la tecnologia per generare report sui rischi di credito ed estrarre informazioni sui clienti dai promemoria e dai contratti di credito. L'IA generativa può generare codice per ottenere e analizzare i dati sui rischi di credito, consentendo di ottenere una visione dei profili di rischio dei clienti e generare stime di probabilità di inadempienza e perdita attraverso modelli.

11. Modellazione e Analisi dei Dati: L'IA generativa può accelerare la migrazione da linguaggi di programmazione legacy, come il passaggio da SAS e COBOL a Python. Può anche automatizzare il monitoraggio delle prestazioni del modello e generare avvisi se gli indicatori chiave di prestazione si discostano dai margini di tolleranza. Le aziende stanno utilizzando anche l'IA generativa per redigere la documentazione e i report di validazione dei modelli.

12. Rischio Cibernetico: Verificando le vulnerabilità di sicurezza informatica, l'IA generativa può utilizzare il linguaggio naturale per generare codice per regole di rilevamento e accelerare lo sviluppo di codice sicuro. Può anche essere utile nelle "squadre rosse" (simulazione di strategie avverse e test di scenari di attacco). La tecnologia può anche servire come esperto virtuale per la ricerca sui dati di sicurezza. Può rendere più intelligente la rilevazione dei rischi accelerando e aggregando le percezioni e le tendenze della sicurezza degli eventi e delle anomalie comportamentali.

13. Rischio Climatico: L'IA generativa può suggerire frammenti di codice, facilitare i test unitari e assistere nella visualizzazione del rischio fisico con mappe ad alta risoluzione. Può anche automatizzare la raccolta di dati per le valutazioni del rischio di transizione delle controparti e generare segnali di allarme anticipati basati su trigger di eventi. Come esperto virtuale, l'IA generativa può generare report automatici su argomenti di rischio climatico e sostenibilità nelle sezioni dei rapporti annuali.

Queste applicazioni non solo aiutano le organizzazioni a conformarsi alle normative in modo più efficiente, ma le abilitano anche a prevedere e mitigare i rischi in modo proattivo, sfruttando il potere dell'IA per l'analisi e la generazione di dati su larga scala. Contatta Pangeanic per scoprire come possiamo aiutare la tua organizzazione a trasformarsi radicalmente con l'aiuto dell'IA generativa!