Аннотация

Соответствие требованиям банков становится все более сложным из-за растущего числа финансовых положений и необходимости эффективного управления рисками. В этой статье исследуется потенциал ChatGPT, передовой языковой модели искусственного интеллекта (ИИ), в совершенствовании процессов соблюдения банками требований с акцентом на правилах по борьбе с отмыванием денег (AML) и Управлении по контролю за иностранными активами (OFAC). Анализируя возможности ChatGPT в области анализа данных, выявления рисков, мониторинга в режиме реального времени и поддержки клиентов, в этой статье освещаются преимущества и проблемы, связанные с этой технологией в контексте соблюдения требований банка. В статье также обсуждаются базовые модели искусственного интеллекта, проводится сравнение показателей с реализацией ChatGPT и без нее, а также рассматриваются ограничения, с которыми сталкивается ChatGPT. Представлено несколько гипотетических тематических исследований с числовыми данными, чтобы проиллюстрировать эффективность ChatGPT в улучшении соблюдения банками требований.

1. Введение

Соответствие требованиям банков является критически важным аспектом финансового сектора из-за усиленного контроля со стороны регулирующих органов и повышенного внимания к управлению рисками. Традиционные методы обеспечения соответствия часто включают ручные процессы, отнимают много времени, являются дорогостоящими и подвержены человеческим ошибкам. Это побудило банки изучить решения на основе ИИ, такие как ChatGPT, для оптимизации и улучшения своих процессов соответствия. ChatGPT, разработанный OpenAI, представляет собой расширенную языковую модель с возможностями, включающими понимание естественного языка, анализ данных и мониторинг в реальном времени. В этой статье рассказывается, как можно использовать ChatGPT для повышения соответствия требованиям AML и OFAC, а также общих процессов соблюдения требований банка. Представлено несколько гипотетических тематических исследований с числовыми данными, чтобы проиллюстрировать эффективность ChatGPT в улучшении соблюдения банками требований.

2. Анализ данных и выявление рисков

ChatGPT может значительно улучшить анализ данных и выявление рисков в соответствии с требованиями банка, обрабатывая большие объемы структурированных и неструктурированных данных, обнаруживая закономерности и определяя потенциальные риски более точно, чем ручные процессы. Его возможности понимания естественного языка позволяют ему понимать сложные финансовые документы и правила, что помогает группам соответствия лучше понимать нормативные требования и оценивать потенциальные риски.

3. Мониторинг в реальном времени

ChatGPT можно интегрировать в системы мониторинга в реальном времени, улучшая обнаружение подозрительных транзакций и действий. Его передовые алгоритмы искусственного интеллекта позволяют проводить непрерывный анализ данных о транзакциях, отмечая потенциальные риски, связанные с AML и OFAC, в режиме реального времени и позволяя группам по обеспечению соблюдения нормативных требований принимать оперативные меры.

4. Автоматизация отчетности OFAC

ChatGPT может помочь автоматизировать процессы отчетности OFAC, извлекая соответствующую информацию из данных о транзакциях, создавая отчеты и отправляя их в регулирующие органы. Это не только обеспечивает большую точность, но и снижает нагрузку на сотрудников, ответственных за соблюдение нормативных требований.

5. Улучшение поддержки клиентов

ChatGPT может улучшить поддержку клиентов в контексте соблюдения требований банка, предоставляя своевременные и точные ответы на запросы клиентов. Внедряя чат-боты на основе ChatGPT, банки могут предлагать клиентам эффективную помощь в решении проблем, связанных с учетными записями, нормативных требований и запросов по транзакциям. Это приводит к повышению удовлетворенности клиентов и снижает нагрузку на обслуживающий персонал.

6. Модели ИИ: машинное обучение и глубокое обучение в ChatGPT

ChatGPT построен на передовых моделях искусственного интеллекта, в первую очередь на алгоритмах машинного обучения и глубокого обучения, которые позволяют ему понимать и обрабатывать сложные языковые шаблоны и большие объемы данных. Модели машинного обучения используют исторические данные для выявления закономерностей и прогнозирования, в то время как модели глубокого обучения, подмножество машинного обучения, используют искусственные нейронные сети для имитации когнитивных процессов человека для принятия решений и решения проблем. Сочетание этих моделей ИИ позволяет ChatGPT анализировать данные, выявлять риски и давать рекомендации с высокой точностью и эффективностью.

7. Будущие направления: расширение использования ChatGPT и моделей искусственного интеллекта для обеспечения соблюдения банковских требований

Поскольку финансовая индустрия продолжает развиваться, модели ChatGPT и AI предлагают банкам многообещающие будущие направления для улучшения их процессов соответствия. Следующие потенциальные разработки основаны на успешном внедрении ChatGPT в гипотетических тематических исследованиях:

  1. Расширение систем соответствия на основе ИИ. Основываясь на успехе пилотных программ, банки могут рассмотреть возможность расширения использования ChatGPT и других моделей ИИ в более широком диапазоне областей соответствия, включая обнаружение мошенничества, мониторинг инсайдерской торговли и соблюдение других сложных нормативно-правовые акты.
  2. Разработка адаптированных моделей ИИ. Банки могут инвестировать в разработку моделей ИИ, адаптированных к их конкретным потребностям и требованиям соответствия, обеспечивая более точное и эффективное управление рисками при одновременном сокращении ложных срабатываний и отрицательных результатов.
  3. Интеграция с новыми технологиями. Комбинируя ChatGPT с другими новыми технологиями, такими как блокчейн и технология распределенного реестра, банки могут еще больше улучшить свои процессы соответствия, обеспечив безопасность данных, прозрачность и отслеживаемость своих транзакций.
  4. Сотрудничество с регулирующими органами: банки и регулирующие органы могут сотрудничать для разработки инструментов на основе ИИ, таких как ChatGPT, которые облегчают соблюдение новых правил и улучшают взаимодействие между двумя сторонами. Это может привести к созданию более эффективной и гибкой нормативно-правовой среды.
  5. Непрерывное совершенствование и адаптация. Поскольку модели ИИ продолжают развиваться, банкам следует вкладывать средства в обновление своих инструментов соответствия требованиям на основе ИИ, чтобы оставаться на шаг впереди. Регулярная доработка моделей на основе новых данных и меняющихся правил гарантирует, что системы ИИ останутся эффективными и точными при выявлении рисков и поддержании соответствия.

Изучая эти будущие направления, банки могут использовать ChatGPT и другие модели искусственного интеллекта для оптимизации своих процессов соответствия, снижения операционных расходов и поддержания активной позиции в навигации по сложной нормативной среде финансовой отрасли.

8. Ограничения ChatGPT

Несмотря на потенциальные преимущества, использование ChatGPT для соблюдения требований банка имеет ограничения:

  • ChatGPT может не полностью понимать контекст или точно интерпретировать сложные правила, что может привести к неправильному толкованию.
  • Модель хороша настолько, насколько хороши данные, на которых она обучается. Любые отклонения или неточности в обучающих данных могут повлиять на производительность ChatGPT.
  • Чрезмерное доверие к ИИ может привести к самоуспокоенности и снижению человеческого надзора, что может привести к тому, что банки будут игнорировать критические риски или обновления нормативных требований.

9. Заключение

Включение ChatGPT в процессы соблюдения требований банка может значительно повысить эффективность, точность и общую результативность в соответствии с правилами AML и OFAC, а также в общих процессах соблюдения требований банка. Однако важно устранить ограничения ChatGPT и поддерживать баланс между процессами, управляемыми искусственным интеллектом, и процессами, управляемыми человеком, чтобы обеспечить оптимальные результаты. Поскольку технология продолжает развиваться, ChatGPT имеет большие перспективы в преобразовании ландшафта соответствия банков и помощи финансовым учреждениям лучше ориентироваться в сложной нормативной среде.

Источники:

  1. OpenAI: Для получения информации о ChatGPT и его разработке посетите веб-сайт OpenAI по адресу https://www.openai.com/.
  2. Группа разработки финансовых мер борьбы с отмыванием денег (ФАТФ): Положения и рекомендации по борьбе с отмыванием денег см. на веб-сайте ФАТФ по адресу https://www.fatf-gafi.org/.
  3. Министерство финансов США — Управление по контролю за иностранными активами (OFAC): Правила и рекомендации OFAC см. на странице https://home.treasury.gov/policy-issues/office-of-foreign-assets-control.
  4. Арнер, Д. В., Барберис, Дж. Н., и Бакли, Р. П. (2016). Эволюция финтеха: новая посткризисная парадигма? Джорджтаунский журнал международного права, 47 (4), 1271–1319.
  5. Делойт (2020). Модернизация соответствия: раскрытие потенциала ИИ, машинного обучения и автоматизации. Получено с https://www2.deloitte.com/us/en/pages/regulatory/articles/compliance-modernization.html