人工智能可以为未来金融服务的风险和合规提供4种方式

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银行的核心职能是保护资产、识别风险和减轻损失，保护客户免受欺诈、洗钱和其他金融犯罪的侵害。在当今互联和数字化的世界中，管理风险和法规遵从性是一项日益复杂和昂贵的工作。监管改革增加了500%2008年以来全球金融危机并在这一过程中提高了监管成本。金融服务机构(FSIs)正在努力跟上新法规的步伐，如欧盟最新的《2020年反洗钱法》、FRTB、2023年和PSD2。遵守监管规定，以及消费者对更好的数据管理和风险评估的要求，往往意味着银行的运营成本提高——高达60%。

法规遵从性问题基本上是数据问题。有时应该是一个简单的报告活动，但由于缺乏构建这些报告的实际情况，以及大规模运行相同报告的遗留技术，往往会变成一场操作噩梦。鉴于违反SLA规定的罚款(银行的罚款达到了有史以来最高的100亿美元2019年针对“反洗钱”)，即使数据不完整，也必须继续处理报告。另一方面，由于“控制不足”，数据质量较差的记录也会被“罚款”。因此，许多金融服务机构经常在糟糕的数据质量和严格的sla之间进行斗争，在数据可靠性和数据时效性之间进行平衡。

除了通过使用基于云的技术实现数据管理实践的现代化之外，人工智能(AI)在监管合规方面也越来越重要，因为它解决了监管机构每天面临的常见操作挑战和系统性问题。人工智能的技术突破有无数潜在的好处，但目前的监管技术解决方案已经证明了至少四个明显的好处:监管变更管理、减少误报、欺诈和“反洗钱”预防以及解决人为错误。这篇博客文章将介绍这些优势，以及AI如何改变金融服务机构在不断发展的合规世界中的游戏规则。

1.有效的法规变更管理

为了成功应对监管变化管理，金融服务机构必须将数千份监管文件中的内容结合起来。监管变化需要调整，需要不同业务领域之间的合作，并具有二级和三级效应。例如，当资产经理根据法规的变化重组基金或投资组合时，其中的每一项资产都会受到影响，从而导致其他投资组合进行必要的调整。当法规更新时，会产生一系列连锁反应。

金融服务的报告也涉及大量的文件和重复性的任务。这就是自然语言处理(NLP)和智能过程自动化(IPA)在满足法规遵从性需求方面的价值所在。此外，NLP可以分析和分类文件，提取有用的信息，如客户信息、产品和流程，这些信息可能会受到监管变化的影响，从而使金融机构和客户保持最新的监管变化。自动化监管变更管理过程是人工智能的一个关键用例。金融公司面临的挑战，包括对不合规行为的巨额罚款，可以通过人工智能的成功实施来解决。2020年仅SEC就发布了715项执法行动，要求违规企业支付总计超过46.8亿美元的罚款。平均罚款近200万美元。人工智能在大量文本中检测模式的能力使其能够形成对不断变化的监管环境的理解，并先发制人地罚款和相关成本。

2.减少误报

金融机构正在经历传统的基于规则的合规警报系统产生的大量误报。福布斯报道称假阳性率有时超过90%在美国，遗留的合规流程出现了问题。大型银行的合规系统误报率高得惊人。基于标准监管技术的合规警报系统每天都会触发数千个误报。每一个错误警报都必须由合规官进行审查，这可能会导致效率低下和人为错误。

使用人工智能和机器学习来捕获、提取和分析几个关键数据元素，可以帮助将合规警报系统简化到近乎完美的程度，从而解决误报问题。通过这种方式，人工智能技术可以通过自主分类与合规相关的活动，并提醒他们重要的更新、事件和活动，在当今数据驱动的合规环境中提高合规运营的效率并降低成本。由于这些技术是为了从合规官自己的数据中学习而构建的，AI和ML应用程序可以将合规警报系统简化到近乎完美的程度。人工智能技术可以提高合规操作的效率，并在当今数据驱动的合规环境中降低成本。

3.通过大规模异常检测加强欺诈预防和反洗钱

采用人工智能来打击欺诈已经很普遍，而且只会随着时间的推移而增加。人工智能可以监控交易历史，结合其他结构化和非结构化信息，以识别可能表明欺诈的异常情况，如ATM黑客攻击、洗钱、贷款欺诈、网络攻击和恐怖主义融资。

识别数据中的异常是一项重要的数据理解任务。通过将大型数据集暴露给ML工具和统计方法，可以学习数据中的正常模式。当不一致的事件发生时，异常检测算法可以隔离异常行为，并标记任何与所学习的模式不对应的事件。由于要分析数百万数据点，金融服务机构需要以可伸缩的方式获取交易、客户和流程信息的计算能力。异常检测算法可以帮助企业识别多种场景下的异常数据点并对其做出反应。银行安全系统可以使用异常检测来识别欺诈交易或不合规从业者。

AI/ML的另一个应用是生成警报本身。传统上，这些警报是根据一组规则生成的，其中大多数是手工编码的，少数依赖于基本的数据挖掘和统计技术。其中一些规则是显而易见的，并且基于单个输入参数或特征的值。例如，作为现有“反洗钱”政策的一部分，任何流向受制裁国家或超过1万美元的交易都必须报告和分析。然而，由于这些特征的微妙组合(典型的“反洗钱”方案是汇款金额略低于1万美元大关)，某些交易应受到严格审查。毕竟，掩盖和隐藏洗钱交易是有动机的。此外，不良行为者不断想出新的和创新的方法，以保持领先于监视器一步。如果监控系统是建立在人们过去如何能够击败系统的基础上，它将无法找到新的方法和技术来欺骗系统。使用图分析和人工智能，组织可以发现肉眼看不到的模式或现有规则集无法捕捉到的模式，以及通过学习异常行为周围的上下文，将孤立的异常关联到独特的攻击向量。

4.减少人为错误

人为错误每年给受监管的行业造成数十亿美元的损失。例如，在2020年，花旗集团信贷部门的员工做出了一个导致露华浓公司损失近10亿美元银行。在资产管理中有各种人为错误的原因-无效的流程，过时的技术或疏忽等等。金融法规要求合规官跟踪、管理和分析大型银行的交易、客户和运营活动的详细数据。这些信息的数量增加了一些容易导致人为错误的混淆的机会。随着法规遵从性越来越多地由技术驱动，AI和ML应用程序在减轻人为错误的影响方面可以发挥宝贵的作用。

人工智能和机器学习技术可以揭示盲点、合理错误和其他人类可能不一定会注意到的观点。此外，好的AI和ML程序可以发现趋势和模式。

今天的合规问题是数据问题。一个现代的风险和合规方法需要一个健壮的数据策略，通过可伸缩地分析前所未有的数据量来定义，这是一个透明的基础风险管理模型，并连接实时洞察，以便快速响应。通过现代的数据驱动策略，fsi可以更好地响应最紧迫的风险和合规用例，包括合规/风险监控、监管报告、欺诈检测、KYC和AML。基于数据的遵从性和人工智能的升级可以让遵从性团队面向未来。

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