Vat dit blogbericht samen met:
Noot van de redactie:AI-gestuurdedata-analyse in de banksectorzorgt voor een revolutie in de manier waarop financiële dienstverleners operationele risico's beheren. Het is cruciaal dat bedrijven zorgvuldig te werk gaan en de risico's evalueren voordat ze AI-oplossingen implementeren. In deze blog bespreken we de huidige stand van AI en vijf belangrijke aandachtspunten waarmee bedrijven rekening moeten houden bij de integratie van AI in hun strategieën voor operationeel risicomanagement.
De wereldwijde markt voor kunstmatige intelligentie (AI) in de banksector had in 2019 een omvang van 8,30 miljard dollar en zal naar verwachting in 2037 130 miljard dollar bereiken, met een samengestelde jaarlijkse groei (CAGR) van 42,9% gedurende de prognoseperiode.
Een baanbrekende technologie, een versnelde beschikbaarheid van data en de nieuwste bedrijfsmodellen en waardeketens zorgen voor een revolutie in de manier waarop banken klanten bedienen, intern opereren en met derden samenwerken. Operationeel risicomanagement moet gelijke tred houden met deze dynamische omgeving en het voortdurend veranderende risicolandschap.
Bron: Emergen
Verouderde controles en processen moeten worden gemoderniseerd, maar banken kunnen de noodzaak tot transformatie ook zien als een kans om te verbeteren. De toepassing van de nieuwste technologieën en het gebruik van nieuwe data kunnen het operationele risicomanagement zelf verbeteren. De focus ligt op risicomanagement, dat efficiënter wordt uitgevoerd en geïntegreerd is met de zakelijke besluitvorming.
Het inzetten van geavanceerde technologieën is in het huidige scenario van groot belang voor financiële dienstverleners. En de inspanningen om de nieuwe complexiteit aan te pakken, hebben een meetbare impact op de bedrijfsresultaten. Zo pakte een wereldwijde bank bijvoorbeeld de onacceptabel hoge percentages valse positieven bij de detectie van witwassen (AML) aan – tot wel 96%. Door machine learning te gebruiken om kritieke datafouten te identificeren, voerde de bank de nodige verbeteringen in de datakwaliteit door en bespaarde zo naar schatting 35.000 uur aan onderzoek.
Bovendien heeft een Noord-Amerikaanse bank de risico's met betrekking tot gedrag binnen haar retailverkoopteam in kaart gebracht. Door gebruik te maken vanbankanalysemodellenom gedragspatronen van 20.000 werknemers te monitoren, identificeerde de bank ongewenste afwijkingen voordat ze nijpende problemen werden. De argumenten voor verandering zijn divers en overtuigend, maar transformaties kunnen aanzienlijke complexiteit met zich meebrengen voor afdelingen en de bijbehorende instellingen.
Kunstmatige intelligentie (AI) ontwricht diverse sectoren, maar de bankensector zal naar verwachting het meest profiteren van de integratie van AI-systemen in de komende jaren. Analisten schatten dat AI de bankensector tegen 2030 meer dan 1 biljoen dollar zal besparen.
De belangstelling voor het inzetten van AI voor risicomanagement wordt aangewakkerd door de toenemende regelgeving rondom data en het feit dat traditionele methoden voor datatoezicht onbetrouwbaar worden, gezien de grote hoeveelheden data die organisaties verwerken. Te midden van deze regelgeving en grote hoeveelheden data hebben organisaties dringend behoefte aan middelen om risico's te analyseren, te beoordelen en te monitoren, terwijl ze tegelijkertijd aan de compliance-eisen moeten voldoen.
Operationele risico's behoren tot de belangrijkste risico's waarmee banken te maken hebben. Deze risico's ontstaan door het falen van mensen, processen of systemen binnen een organisatie, wat kan leiden tot financieel verlies, reputatieschade en sancties van toezichthouders. Operationele risico's kunnen ook voortkomen uit externe gebeurtenissen zoals cyberaanvallen, natuurrampen of politieke instabiliteit.
In deze blog gaan we dieper in op de belangrijkste operationele risico's waarmee banken te maken hebben en hoe deze beheerd kunnen worden.
- Cyberbeveiligingis een van de belangrijkste operationele risico's waarmee banken te maken hebben. Door het toenemende gebruik van technologie en internet zijn cyberdreigingen geavanceerder en komen ze vaker voor. Een cyberaanval kan leiden tot aanzienlijk financieel verlies, reputatieschade en verlies van klantvertrouwen. Om cyberbeveiligingsrisico's te beheersen, moeten banken robuuste beveiligingsmaatregelen implementeren, zoals firewalls, encryptie en systemen voor inbraakdetectie en -respons. Banken moeten hun beveiligingssystemen ook regelmatig bijwerken en periodieke beveiligingsaudits uitvoeren om de effectiviteit ervan te waarborgen.
- Frauderisico'sFraude is een ander belangrijk operationeel risico waarmee banken te maken hebben. Fraude kan worden gepleegd door werknemers, klanten of externe partijen. Banken moeten sterke interne controles implementeren, zoals functiescheiding, transactiemonitoring en fraudedetectiesystemen, om fraude te voorkomen. Banken moeten ook regelmatig frauderisicobeoordelingen uitvoeren en werknemers trainen in het opsporen en voorkomen van fraude.
- Risico's voor de bedrijfscontinuïteitontstaan door gebeurtenissen die de activiteiten van een bank verstoren, zoals natuurrampen, stroomuitval of cyberaanvallen. Om deze risico's te beheersen, moeten banken een uitgebreid bedrijfscontinuïteitsplan hebben dat back-upsystemen, procedures voor gegevensherstel en alternatieve werkregelingen omvat. Banken moeten hun bedrijfscontinuïteitsplannen ook regelmatig testen om de effectiviteit ervan te waarborgen.
- Regelgevings- en compliance-risico'sontstaan door het niet naleven van toepasselijke wetten, voorschriften en industrienormen. Deze risico's kunnen leiden tot aanzienlijke boetes, sancties en reputatieschade. Banken moeten beschikken over een robuust complianceprogramma dat regelmatige compliance-trainingen, interne controles en monitoringsystemen omvat. Banken moeten ook op de hoogte blijven van wijzigingen in wet- en regelgeving en hun complianceprogramma's dienovereenkomstig bijwerken.
- Reputatieschadekan ontstaan door negatieve publiciteit, klachten van klanten of andere gebeurtenissen die de reputatie van een bank schaden. Dit kan leiden tot een verlies aan klantvertrouwen en daarmee tot aanzienlijk financieel verlies. Om reputatieschade te beheersen, moeten banken beschikken over een robuust plan voor public relations en crisismanagement. Daarnaast moeten banken sociale media en andere kanalen in de gaten houden om potentiële reputatieschade te signaleren.
Daarom heeft AI het potentieel om operationele risico's in de financiële sector aanzienlijk te verminderen door processen te automatiseren, afwijkingen te detecteren en potentiële risico's te identificeren voordat ze zich voordoen. Door dekracht van AI in de banksectorte benutten, kunnen financiële instellingen hun cybersecurity, compliance, klantenservice en risicomanagement verbeteren en uiteindelijk de kans op en de impact van operationele risico's verkleinen.