ИИ в банках (2024)

Генеративный искусственный интеллект потенциально может произвести революцию в способах управления рисками банков в течение следующих трех-пяти лет. Это может позволить подразделениям перейти от ориентированной на задачи деятельности к партнерству с бизнес-подразделениями по предотвращению стратегических рисков и обеспечению контроля на начальном этапе взаимодействия с новыми клиентами. Это, в свою очередь, освободит специалистов по рискам для консультирования предприятий по вопросам разработки новых продуктов и стратегических бизнес-решений, изучения возникающих тенденций и сценариев риска, повышения устойчивости и активного улучшения процессов управления рисками и контроля.

В целом мы видим применение генеративного ИИ в функциях управления рисками и соблюдением требований в архетипичных сценариях.

Соответствие нормативным требованиям. Предприятия используют генеративный ИИ в качестве виртуального эксперта по нормативно-правовому регулированию и политике, обучая его отвечать на вопросы о правилах, политике компании и руководящих принципах. Технология также может сравнивать политики, правила и рабочие процедуры. В качестве ускорителя кода он может проверять код на наличие несоответствий и пробелов. Он может автоматизировать проверку соблюдения нормативных требований и предупреждать о потенциальных нарушениях.

Финансовые преступления. Генеративный ИИ может генерировать отчеты о подозрительной активности на основе информации о клиентах и ​​транзакциях. Он также может автоматизировать создание и обновление рейтингов рисков клиентов на основе изменений в атрибутах «знай своего клиента». Создавая и улучшая код для обнаружения подозрительной активности и анализа транзакций, технология может улучшить мониторинг транзакций.

Кредитный риск. Обобщая информацию о клиентах (например, транзакции с другими банками) для обоснования кредитных решений, генеративный ИИ может помочь ускорить банковский сквозной кредитный процесс. После принятия решения о кредите он может составить кредитное авизо и договор. Финансовые учреждения используют эту технологию для создания отчетов о кредитных рисках и извлечения информации о клиентах из кредитных авизо. Gen AI (генеративный ИИ) может генерировать код для получения и анализа кредитных данных, чтобы получить представление о профилях рисков клиентов и генерировать оценки вероятности дефолта и потерь с помощью моделей.

Моделирование и анализ данных. Генеративный ИИ может ускорить миграцию с устаревших языков программирования, например переход с SAS и COBOL на Python. Он также может автоматизировать мониторинг производительности модели и генерировать оповещения, если показатели выходят за пределы допустимых значений. Компании также используют ИИ для разработки документации по моделям и отчетов о проверке.

Киберриск. Проверяя уязвимости кибербезопасности, генеративный ИИ может использовать естественный язык для генерации кода для правил обнаружения угроз и ускорить разработку безопасного кода. Технология также может служить виртуальным экспертом для исследования данных безопасности. Это может сделать обнаружение рисков более разумным за счет ускорения и агрегирования информации о безопасности и тенденций на основе событий безопасности и аномалий поведения.

Климатические риски. Будучи виртуальным экспертом, генеративный ИИ может автоматически создавать отчеты по экологическим, социальным и управленческим темам (ESG), а также разделы, посвященные устойчивому развитию.

Еще одна область, в которой ИИ может сыграть важную роль, — это операционные риски. Банки могут использовать его для оперативной автоматизации контроля, мониторинга и обнаружения инцидентов. Он также может автоматически составлять самооценки рисков и контролировать их или оценивать качество существующих.


Что следует предпринимать в деле управления рисками:

• Убедиться, что все в организации осведомлены о рисках, присущих генеративному ИИ, публикуя информацию о том, что можно и чего нельзя делать
• Установить ограничения рисков.
• Обновить критерии идентификации моделей и политику модельных рисков (в соответствии с такими нормативными актами, как Закон ЕС об искусственном интеллекте), чтобы обеспечить идентификацию и классификацию моделей генеративного искусственного интеллекта, а также иметь соответствующую систему оценки и контроля рисков.
• Подготовить экспертов по рискам и соблюдению требований, связанных с искусственным интеллектом, которые смогут работать напрямую с командами разработчиков над новыми продуктами и взаимодействиями с клиентами.
• Пересмотреть существующие принципы «знай своего клиента», меры по борьбе с отмыванием денег, мошенничеством и киберконтролем, чтобы убедиться, что они по-прежнему эффективны в мире с поддержкой искусственного интеллекта.

Источник.

https://www.mckinsey.com/capabilities/risk-and-resilience/our-insights/how-generative-ai-can-help-banks-manage-risk-and-compliance