Uspon regulatorno-tehnoloških preduzeća: Može li veštačka inteligencija zaista da učini da usaglašenost bude manje rizična, dosadna i skupa?

Novi soj finansijsko-tehnoloških firmi obećava da od usaglašenosti napravi nešto što se lako ostvaruje: Regulatorno-tehnološka preduzeća koriste veštačku inteligenciju i mašinsko učenje da bi preduzećima pomogla da razumeju svoje podatke i upozorila ih na sigurnosne rizike ili kršenje zakona. Jesu li ono što one nude održiva opcija za globalni sektor finansijskih usluga ili interni način rada?

Upravljanje rizikom i usaglašenost sa propisima izazivaju mnogo emocija u industriji finansijskih usluga: strah od posledica zbog neusaglašenosti, nerviranje zbog nekih zahteva i ogorčenje zbog beskrajnog niza novih propisa. Zbog toga ne iznenađuje da novi soj novoosnovanih IT preduzeća koji se naziva RegTechs - regulatorno-tehnološka preduzeća - privlači veliku pažnju, i investicije, svojim obećanjem da će taj posao biti završen uz korišćenje mašinskog učenja i veštačke inteligencije. Studija organizacije KPMG iz 2016. pokazuje da su oni koji ulažu u nove tehnologije investirali više od 994 miliona američkih dolara širom sveta u ovaj sektor u povoju, što je povećanje od 70% u odnosu na 582 miliona dolara u 2015.

Problem koji regulatorno-tehnološka preduzeća obećavaju da reše je ogroman: anketa među preduzećima za finansijske usluge koju je sprovela kompanija Thomson Reuters pokazala je da više od polovine njih očekuje da njihovi troškovi u vezi sa usaglašenošću znatno porastu u 2018. godini, uglavnom zbog novih zakona i propisa, na primer Opšte uredbe o zaštiti podataka (General Data Protection Regulations (GDPR)). Možda veštačka inteligencija može da pomogne, kaže direktor za usaglašenost EOS Holdinga Sibylle Weingart, mada, po njenom mišljenju, još uvek nije potpuno spremna za to: „Suština tih sistema je da sami uče. To bi moglo da se desi – i to brže nego što očekujemo, pogotovo kod standardizovanih procesa. Google Translate je dobar primer – napredovao je krupnim koracima i u skokovima.“

Novi klinci u finansijskom bloku.

Veštačka inteligencija i mašinsko učenje bi mogli da budu dobri u izlaženju na kraj sa velikim količinama podataka koje preplavljuju organizaciju. Ali to neće pomoći ako ta organizacija i ne zna koje podatke ima. Odsustvo transparentnosti u IT prostoru u mnogim organizacijama predstavlja rizik u pogledu usaglašenosti – a interni rizik nije ni polovina problema, kao što se pokazalo u nedavnom slučaju u kojem su učestvovali Cambridge Analytica i Facebook.

Mnoga regulatorno-tehnološka preduzeća su podružnice finansijsko-tehnoloških preduzeća, vrste novoosnovanih preduzeća koja su u početku pomagala bankama i osiguravajućim društvima da se nose sa digitalnom revolucijom. Međutim, finansijsko-tehnološka preduzeća kao što je PayPal uskoro su postala konkurencija staromodnih usluga pa su ih čak i nadmašila. Bilo je samo pitanje vremena kada će se ta finansijsko-tehnološka preduzeća suočiti sa istim regulatornim i problemima u pogledu usaglašenosti koje su imale tradicionalne finansijske usluge. Ne iznenađuje da je kao odgovor viđena tehnologija i da je rođena regulatorna tehnologija.

Sama inovacija finansijske tehnologije neće obaviti posao.

Dakle, šta industrija želi od regulatorne tehnologije? Uglavnom da joj pomogne da razume ono što već ima. Za svaku regulaciju uglavnom je neophodno da informacije budu potpune, tačne i smislene, i upravo tu regulatorna tehnologija zaista dolazi na svoje. Tehnologija može da izdvoji ogromne količine podataka u „komandne table“, što u velikoj meri pojednostavljuje donošenje odluka i uvid u propise. Na primer, lakše mogu da se prepoznaju neuobičajene transakcije, što organizaciji može da pomogne da postupa u skladu sa procesima borbe protiv pranja novca – ovome će se obradovati svaki službenik koji se bavi borbom protiv pranja novca, imajući u vidu kazne sa kojima se oni suočavaju u slučaju neusaglašenosti.

Kada je reč o zahtevima poznavanja kupaca, Weingartova vidi veliki potencijal u „blokčejn“ tehnologiji: „Poznavanje kupaca može da postane lakše za sva preduzeća koja rade u sektoru finansijske industrije jer „blokčejn“ može potencijalno da dovede do određenog tipa potpuno decentralizovanog i digitalizovanog identiteta, što će omogućiti sigurno i pouzdano identifikovanje poslovnih partnera bez potrebe za posedovanjem primeraka dokumenata.“

Kako implementirati regulatornu tehnologiju u međunarodnoj organizaciji.

Dakle, kako organizacija može da prihvati regulatornu tehnologiju? EOS je vrlo heterogena organizacija. Pronalaženje rešenja za kompletnu grupaciju znači uzimanje u obzir zahteva pojedinačnog preduzeća koje može da bude preduzeće koje zaostaje. I čini se da širok pristup nije izvodljiv. „Razmatramo korišćenje modularnih IT alata, uz fokusiranje na najvažnije stvari i područja gde bi ti sistemi mogli da dodaju vrednost“, kaže Weingartova. „Ovo samo po sebi ne spada u regulatornu tehnologiju, više je koordinacija usaglašenosti i upravljanja rizikom u široj grupaciji. “

Jedno od područja na kojima EOS radi je skrining poslovnih partnera: „Oslanjamo se na dobavljača pomoću čijih usluga možemo da primenimo veštačku inteligenciju sa pretraživačima koji sami uče i pojedinačno prilagodljivim parametrima pretrage. Smatramo da mnogo lakše dolazimo do informacija o potencijalnim poslovnim partnerima – i pri tome trošimo mnogo manje vremena. Tehnologija može da pomogne kod obavljanja dosadnih stvari, što je dobro za moral osoblja i može da nam omogući da radimo brže. Ali, u određenom trenutku, moramo da budemo sigurni da naši ljudi stoje iza nas i da se ne osećaju preplavljenima; u protivnom, novi sistemi neće naići na neophodno prihvatanje."

Dobro upravljanje projektima je ključ implementacije regulatorne tehnologije.

Usaglašenost nije samo proces; ona je i stanje uma – deo DNK kulture organizacije. Sibylle Weingart smatra da kulturu definišu ljudi, ne IT ili veštačka inteligencija. „Imamo korporativnu kulturu koja se zasniva na snažnom skupu etičkih principa. Ton sa najvišeg nivoa je važan koliko i trud svih zaposlenih u organizaciji. Svi u organizaciji EOS zaista su posvećeni sprovođenju reči u dela.“

Prepuštanje kontrole nad ključnim procesima IT sistemu je znatan rizik. Deo izazova leži u projektu sistema. Neophodno je da čovek razume regulatorne i probleme usaglašenosti da bi mogao da ih ugradi u algoritme i kôd. Neophodno je da čovek spoji procese, smernice, dokumentaciju i podatke koji će podupirati sisteme. Neophodno je da čovek bude u mogućnosti da pregleda dobijeni rezultat i da zna da je pouzdan i – što je najvažnije – smislen, i to neprekidno.

Ali ko je taj „čovek“? Koliko viših rukovodilaca su istovremeno i IT stručnjaci? Ovde je najvažnije dobro upravljanje projektima, kaže Weingartova. „Razni naši specijalisti za usaglašenost i pravo rade zajedno sa IT stručnjacima.“ Primer te saradnje je projekat čiji je cilj redefinisanje upravljanja naplatom dugova – pri čemu se obezbeđuje da svi procesi ostanu usklađeni sa zakonskim zahtevima.

Ne postoji gotovo rešenje za usaglašenost.

Kako gđ-a Weingart voli da istakne, EOS nije preduzeće za finansijske usluge u najstrožem smislu kao što su banke ili takozvane sistemske finansijske institucije sa velikim brojem transakcija. Zbog toga IT platforma ne mora da bude toliko složena, što samo pokazuje da ne postoji pristup koji odgovara svima. Svako preduzeće treba da bude oprezno i da pažljivo bira područja za koja su pogodna regulatorno-tehnološka rešenja. U principu, oni mogu da pomognu procese poznavanja klijenata i borbe protiv pranja novca. Mapiranje pitanja za internu i spoljnu reviziju sa regulatornim nalazima ne zahteva mnogo razmišljanja. Svako područje koje može da se standardizuje bez gubitka celovitosti podataka zrelo je za regulatornu tehnologiju i verovatno će dati povraćaj (ne neznatan) ulaganja više puta. Kao rezultat toga, regulatorna tehnologija ima potencijal da bude mnogo više od mlađeg brata finansijske tehnologije.

podeli ovo

Štampanje