Compliance Insights

Technologia partnerem compliance

Sztuczna inteligencja to temat nośny, który w ostatnim czasie zyskuje na coraz to większej popularności, ale i znaczeniu, zarówno ze względu na fakt inicjatyw legislacyjny po stronie unijnego legislatora, ale także stopniowe nowe otwarcie biznesu na rozwiązania polegające na zastosowaniu, nie tylko sztucznej inteligencji, ale i wszelkiej maści usprawnień w tym robotic proces automation w ramach procesów i operacji biznesowych.

Rosnące wymagania nakładane na przedsiębiorców, nie tylko tych prowadzących działalność regulowaną, wymagają coraz to większego zaangażowania i nakładu pracy w zakresie identyfikowania zmian prawnych lub regulacyjnych mogących mieć pośredni lub bezpośredni wpływ na działalność danej organizacji. Wiąże się to z wzrostem nakładów ponoszonych z budżetu przedsiębiorstwa na funkcjonowanie działów prawnych lub compliance. Prym w zakresie zwiększonych nakładów na obszar zarządzania zgodności, wiodą banki. Jedna z międzynarodowych grup kapitałowych działających w sektorze bankowym poinformowała, iż na przestrzeni dekady liczba pracowników zatrudnionych w działach dedykowanych zarzadzaniu ryzykiem lub compliance wzrosła z poziomu 4 % wszystkich pracowników omawianej grupy kapitałowej do aż 15 %. Taki stan rzeczy wiąże się to z kolejnymi obowiązkami nakładanymi na przedstawicieli sektorów regulowanych, ale także brakiem podjęcia wystarczających działań w obszarze automatyzacji pracy.

Znaczny wzrost zatrudnienia w obszarze zarządzania ryzykiem i zgodnością wynika w dużej mierze z obowiązków nakładanych na instytucje finansowe w zakresie monitorowania transakcji, weryfikowania klientów, kontrahentów i partnerów biznesowych, ale także realizacji obowiązków raportowych względem organów nadzoru. Szereg z tych zadań ma charakter nie tyle merytoryczny, wymagający specjalistycznej wiedzy, co operacyjny, powtarzalny. Stąd też na przestrzeni ostatnich lat możemy obserwować zjawisko rozkwitu centrum usług wspólnych czy też wszelakiej maści centrów operacyjnych, wśród których zadań m.in. identyfikuje się działania z zakresu operacyjnej procedury KYC w szczególności batch screening czy też monitorowania transakcji realizowanych przez klientów danej instytucji.

Pozostając w tematyce przeciwdziałania przestępstwom finansowym, ze szczególnym uwzględnieniem przeciwdziałania praniu pieniędzy oraz finansowaniu terroryzmu, przykładem obrazującym poziom zaangażowania pracowników w dany proces, który przy wdrożeniu odpowiednich działań mitygujących, mógłby zostać odpowiednio zautomatyzowany jest analiza tzw. false positives, a więc alertów co do potencjalnej transakcji o podwyższonym ryzyku. W wyniku otrzymania takiego alertu, analityk zobowiązany jest do przeprowadzenia analizy przypadku, niemniej jak dowodzą badania aż 95% alertów zamykanych jest przez analityków, po wstępnym rozpoznaniu, oraz oznaczanych jako niewiążące się z istotnym ryzykiem dla danej instytucji obowiązanej. Wdrożenie odpowiednich działań opartych o rozwiązania technologiczne mogłoby zminimalizować udział czynnika ludzkiego w tym procesie, przy jednoczesnym zapewnieniu stabilnego poziomu ryzyka działalności danej instytucji.

Sztuczna inteligencja bazująca na big data, może pozwolić nie tylko na optymalizację czasu pracy oraz redukcję kosztów w perspektywie długoterminowej, ale także na odpowiednio wczesny mechanizm reagowania i identyfikowania potencjalnych naruszeń lub przestępstw.

Oczywistym jest, iż wykorzystanie sztucznej inteligencji w ramach pracy działów compliance może w pierwszej kolejności spotkać się  z początkowym potencjalnym brakiem zrozumienia po stronie decydentów, audytorów czy też organów nadzoru, niemniej korzyści płynące z efektywnego wykorzystania danych gromadzonych przez dana instytucję oraz optymalizacji i zwiększenia efektywności pracy danego działu lub też funkcji zgodności, są warte podjęcia się tego wyzwania.

Zarządzanie zgodnością dalekie jest od pojęcia uniwersalności, wymyka się ramom i schematom. Mówimy, iż nie ma jednego modelu compliance, który można zaadaptować do wielu organizacji. Każda z nich rządzi się swoimi prawami, narażona jest na różne kategorie i rodzaje ryzyka. Dlatego też podjęcie działań mających na celu wdrożenie rozwiązań z zakresu RPA lub AI wynika uwzględnienia również w tym aspekcie unikatowości i unikalności każdej z organizacji.

W przypadku zarządzania zgodnością nowe technologie nie mogą być rozpatrywane w kategoriach zagrożenia dla pracy wykonywanej przez, ujmując rzecz eufemistycznie, interfejs białkowy. Kluczem jest znalezienie odpowiedniej równowagi między nimi i zapewnienie umiejętnego wykorzystania zdobyczy nauki w celu „uwolnienia” zasobów i czasu wykwalifikowanych pracowników w celu przeniesienia ich uwagi na pozaoperacyjne, merytoryczne, wymagające wyspecjalizowanych kwalifikacji, działania.

 

 

 

LinkedIn
LinkedIn
Share
Instagram
error: