Sammanfatta detta blogginlägg med:
Redaktörens anmärkning: AI-driven bankdataanalys revolutionerar hur finansiella tjänsteföretag hanterar operativa risker. Det är avgörande för företag att vara försiktiga och utvärdera riskerna innan de implementerar AI-lösningar. I den här bloggen kommer vi att utforska AI:s nuvarande tillstånd och fem viktiga överväganden som företag bör ha i åtanke när de integrerar AI i sina strategier för operativ riskhantering.
Global artificiell intelligens (AI) inom banksektorn hade en marknadsstorlek på 8,30 miljarder USD år 2019 och förväntas nå 130 miljarder USD år 2037 och registrera en årlig tillväxttakt (CAGR) på 42,9 % under prognosperioden.
En banbrytande teknologi, snabbare datatillgänglighet och de senaste affärsmodellerna och värdekedjorna revolutionerar hur banker betjänar kunder, verkar internt och interagerar med tredje part. Operativ risk måste hålla jämna steg med denna livliga miljö, vilket involverar det pågående risklandskapet.
Källa: Emergen
Äldre kontroller och processer måste uppdateras, men banker kan också se vikten av att transformera sig som en möjlighet till förbättring. Införandet av den senaste tekniken och användningen av ny data kan förbättra själva hanteringen av operativa risker. Fokus ligger på riskhantering, som utförs med större effektivitet och integreras med affärsbeslutsfattandet.
Att implementera avancerad teknik är mycket viktigt i den rådande situationen för finansföretag. Och ansträngningarna att hantera den nya komplexiteten ger mätbara resultat. Till exempel hanterade en global bank oacceptabla falskt positiva resultat i upptäckten av penningtvätt (AML) – så höga som 96 %. Genom att använda maskininlärning för att identifiera kritiska databrister gjorde banken nödvändiga förbättringar av datakvaliteten och eliminerade därmed snabbt uppskattningsvis 35 000 utredningstimmar.
Dessutom utvärderade en nordamerikansk bank exponeringar för beteenderisker i sin detaljhandelssäljkår. Med hjälp av bankanalysmodeller för att övervaka beteendemönster bland 20 000 anställda identifierade banken oönskade avvikelser innan de blev tråkiga problem. Argumenten för förändring är mångsidiga och övertygande, men förändringar kan innebära formidabel komplexitet för funktioner och deras institutioner.
Artificiell intelligens (AI) förändrar en mängd olika branscher, men banksektorn förväntas gynnas mest av att integrera AI-system under de närmaste åren. Analytiker uppskattar att AI kommer att spara bankbranschen mer än 1 biljon dollar fram till 2030.
Intresset för att använda AI för riskhantering drivs av ökande dataregleringar och att traditionella metoder för dataövervakning blir otillförlitliga, med tanke på de stora datamängder som organisationer hanterar. Mitt i dessa regleringar och stora datamängder är organisationer desperata efter resurser för att analysera, bedöma och övervaka risker samtidigt som de håller sig uppdaterade med efterlevnadskraven.
Operativa risker är en av de mest betydande typerna av risker som banker står inför. Dessa risker uppstår på grund av att personer, processer eller system i en organisation slutar fungera, vilket kan leda till ekonomisk förlust, skadat rykte och regulatoriska sanktioner. Operativa risker kan också uppstå på grund av externa händelser som cyberattacker, naturkatastrofer eller politisk instabilitet.
I den här bloggen kommer vi att utforska de viktigaste operativa riskerna som banker står inför och hur de kan hanteras.
- Cybersäkerhet är en av de mest betydande operativa riskerna som banker står inför. Med den ökande användningen av teknik och internet har cyberhoten blivit mer sofistikerade och frekventa. En cyberattack kan leda till betydande ekonomisk förlust, skador på sitt rykte och minskat kundförtroende. För att hantera cybersäkerhetsrisker måste banker implementera robusta säkerhetsåtgärder, såsom brandväggar, kryptering, intrångsdetektering och responssystem. Banker måste också regelbundet uppdatera sina säkerhetssystem och genomföra regelbundna säkerhetsrevisioner för att säkerställa deras effektivitet.
- Bedrägeririsker Bedrägerier är en annan betydande operativ risk som banker står inför. Bedrägerier kan begås av anställda, kunder eller externa parter. Banker behöver implementera starka interna kontroller, såsom arbetsuppdelning, transaktionsövervakning och system för att upptäcka bedrägerier, för att förhindra bedrägerier. Banker behöver också genomföra regelbundna bedömningar av bedrägeririsker och ge utbildning till anställda i hur man upptäcker och förebygger bedrägerier.
- Risker för affärskontinuitet uppstår vid händelser som stör en banks verksamhet, såsom naturkatastrofer, strömavbrott eller cyberattacker. För att hantera risker för affärskontinuitet måste banker ha en omfattande plan för affärskontinuitet som inkluderar säkerhetskopieringssystem, rutiner för dataåterställning och alternativa arbetsarrangemang. Banker måste också regelbundet testa sina planer för affärskontinuitet för att säkerställa deras effektivitet.
- Regulatoriska och efterlevnadsrisker uppstår på grund av underlåtenhet att följa gällande lagar, förordningar och branschstandarder. Dessa risker kan leda till betydande böter, straffavgifter och anseendeskador. Banker behöver ha ett robust efterlevnadsprogram på plats som inkluderar regelbunden efterlevnadsutbildning, interna kontroller och övervakningssystem. Banker behöver också hålla sig à jour med förändringar i lagar och förordningar och uppdatera sina efterlevnadsprogram i enlighet därmed.
- Ryktesrisker uppstår på grund av negativ publicitet, kundklagomål eller andra händelser som skadar en banks rykte. Ryktesrisker kan leda till minskat kundförtroende, vilket kan leda till en betydande ekonomisk förlust. För att hantera ryktesrisker behöver banker ha en robust PR- och krishanteringsplan på plats. Banker behöver också övervaka sociala medier och andra kanaler för att identifiera potentiella ryktesrisker.
AI har därför potential att avsevärt minska operativa risker inom finanssektorn genom att automatisera processer, upptäcka avvikelser och identifiera potentiella risker innan de uppstår. Genom att utnyttja kraften i AI inom banksektorn kan finansinstitut förbättra sin cybersäkerhet, regelefterlevnad, kundservice och riskhanteringskapacitet, och i slutändan minska sannolikheten för och effekterna av operativa risker.