Давайте начнем с базового понимания правоприменительного действия и необходимости соблюдения.
Что такое принудительное действие?
Принудительное действие — это мера, принимаемая регулирующим органом для обеспечения соблюдения законов или нормативных актов. Это может включать штрафы, пени, приостановление или отзыв лицензий и другие средства правовой защиты. Он также может включать нефинансовые санкции, такие как предписание компании принять конкретные корректирующие меры для приведения своей деятельности в соответствие с правилами. Цель правоприменительных мер — предотвратить несоблюдение и обеспечить соблюдение регулируемыми организациями законов и нормативных актов, защищающих общественные интересы.
Как регулирующий орган относится к несоблюдению требований?
Регулирующий орган определяет, что компания X нарушила правила XYZ. В качестве принудительных мер они налагают штраф в размере 100 000 долларов США и требуют от компании принятия конкретных корректирующих мер в течение установленного периода времени, чтобы привести свою деятельность в соответствие с правилами. Несоблюдение этих санкций может привести к дальнейшим принудительным мерам, включая отзыв лицензии на деятельность компании.
Что это значит для организации и каковы следующие шаги?
Учиться на чужих ошибках — ключ к эффективному управлению рисками и комплаенсу.
Как правило, информация о правоприменительных мерах доступна на веб-сайтах государственных регулирующих органов. Для сбора и хранения этой информации внутри компании можно применять широкий спектр технологий парсинга. То, что вы делаете с этими данными, определяет, как вы эффективно соблюдаете требования!
Чем может помочь машинное обучение?
Машинное обучение (ML) — это мощный инструмент, который можно использовать для извлечения осмысленной информации из внешних публичных правоприменительных действий. Технологию машинного обучения можно использовать для анализа больших объемов данных и выявления закономерностей и тенденций, которые в противном случае было бы трудно обнаружить. Использование ML в этом контексте может предоставить организациям ценную информацию, которую можно использовать для улучшения собственных процессов управления рисками и соответствия требованиям.
Одним из ключевых применений ОД в контексте внешних правоприменительных действий является выявление закономерностей и тенденций. Алгоритмы машинного обучения можно использовать для анализа больших объемов данных, таких как правоприменительные меры и штрафы, наложенные регулирующими органами, для выявления закономерностей и тенденций, которые может указывать на конкретную область риска для организации. Это можно сделать в режиме реального времени, что позволяет организациям быстро выявлять и устранять любые потенциальные проблемы, которые могут возникнуть.
Еще одно ключевое применение машинного обучения в этом контексте — разработка прогностических моделей. Эти модели можно использовать для прогнозирования потенциальных рисков на основе исторических данных и других соответствующих факторов. Это может помочь организациям заблаговременно решать потенциальные проблемы до их возникновения, тем самым уменьшая общее влияние любых убытков.
Машинное обучение также можно использовать для извлечения информации из текстовых данных, таких как пресс-релизы о принудительных действиях, судебные документы и т. д. Это может включать определение ключевых фраз, сущностей и мнений, которые могут предоставить ценную информацию о принудительных действиях.
Кроме того, машинное обучение также можно использовать для идентификации и извлечения релевантных данных из источников неструктурированных данных, таких как социальные сети, новостные статьи и веб-страницы. Это может предоставить организациям ценную информацию о потенциальных рисках, которые могут быть не отражены в традиционных источниках данных.
Однако важно отметить, что использование ОД в этом контексте не лишено проблем. Организации должны убедиться, что у них есть необходимые данные, инфраструктура и опыт для эффективного внедрения и использования машинного обучения в своих процессах управления рисками и соответствия требованиям. Кроме того, использование машинного обучения в этом контексте также вызывает этические и юридические проблемы, такие как конфиденциальность и безопасность данных. Организации должны убедиться, что они соблюдают все соответствующие законы и правила при использовании ML в этом контексте.
В заключение, как я упоминал ранее, ML можно использовать для извлечения значимой информации из общедоступных правоприменительных действий и новостных статей путем выявления закономерностей и тенденций, разработки прогностических моделей, извлечения информации из текстовых данных и выявления соответствующих данных из неструктурированных данных. источники. Эта система может включать обработку на основе правил и машинного обучения. Однако использование ML в этом контексте также требует; необходимая инфраструктура данных, опыт для эффективного внедрения/использования и соблюдения соответствующих законов и правил.
Внешние нормативные данные, пример: https://www.consumerfinance.gov/about-us/newsroom/consumer-financial-protection-bureau-settles-usaa-federal-savings-bank/
Приказ о согласии: https://files.consumerfinance.gov/f/documents/bcfp_usaa-federal-savings-bank_consent-order.pdf
