通用人工智能合规指南

一个用于合规的生成式AI指南执行摘要但采用通用人工智能并不容易。这主要是由于在选择能够体现其价值的用例时，需要避免暴露其已知弱点的情况。下一个挑战是确保数据的质量、可用性和可访问性。随后是关于架构和数字基础设施的考量，这些必须稳健且灵活，以支持通用人工智能解决方案的实施。在过去的八年中，金融机构的合规和风险管理成本增长了超过60%，迫使它们重新思考其战略。由于不合规的重罚和更多的监管 oversight，需要更有效的解决方案。生成式人工智能（Gen AI）已成为降低风险和节省资金的潜力工具。 这份白皮书探讨了通用人工智能（Gen AI）如何通过扮演虚拟合规官和监控工具来支持合规团队。它简化了流程，确保了合规性，并在不损害诚信的前提下加速了产品发布。该论文还强调了银行应如何以及为何应采取战略方法来实施人工智能（AI）。从小处着手，设定可实现的目标，并逐步建立对生成式AI能做到什么的信任，使银行能够缓慢地将生成式AI引入其日常运营之中。有一些成功案例表明，银行通过显著减少人工工作并降低成本超过50%而实现了目标。最终，金融机构可以通过使用生成式AI来加强合规性、提高效率、降低成本，以及满足利益相关者对创新技术的需求，从而获得竞争优势。 6变革的驱动力一个用于合规的生成式AI指南• 监管限制从2009年的28,875增加至2016年的53,974，增长了约87%。四种通过成功采用生成式人工智能获得竞争优势的方法。在过去八年里，零售银行和公司银行合规和风险管理成本增加了60%以上。1运营成本的增加，加上不合规的巨额罚款和监管审查的加强，正迫使金融机构改变其合规策略。7入门指南，强调经验丰富的合作伙伴的重要性。•《联邦法规典》第12篇的页数增加了89%——从2009年的5,065页增加到2017年的9,601页。截至2024年5月，消费者金融保护局最近处以48亿美元罚款，凸显了金融机构遵守（并证明其遵守）日益增多的监管规定的必要性。2而且还有加强的监管审查，未来还会更多：•多德-弗兰克法案几乎使美国银行的监管负担翻了一番。3 4金融机构经常谈论拥抱创新和新兴技术。然而，他们的首要任务是确保银行继续平稳运营并降低成本。他们必须遵守监管要求，以避免失去执照和业务运营是防范合规风险的第一道防线，由于其广泛暴露。加强这一领域可减轻合规团队的工作量，他们是第二道防线。如今，业务运营在从产品开发到客户服务脚本的各个阶段都严重依赖于合规团队提供支持然而，随着合规审查范围扩大以及合规团队固有局限性日益明显，金融机构需要找到可持续策略来有效满足合规标准。银行已尝试不同策略简化合规，但仍有改进空间。然而，采用生成式人工智能并实现其价值具有挑战性。金融机构面临的最大障碍是选择合适的用例，其中幻觉等问题不关键，并且有大量有价值、可访问且合规的数据。我们的研究发现，90%的商界领袖对幻觉为了平衡这些优先事项与对竞争优势的需求，银行正转向使用生成式人工智能和其他人工智能技术。事实上，许多银行已经开始探索和评估早期的应用案例。在合适的应用下，人工智能可以解决关键问题， 一个用于合规的生成式AI指南第一道防线。、偏见、歧视和安全威胁表示担忧。4同时满足利益相关者对创新技术的渴望。 一个用于合规的生成式AI指南5 常见陷阱1业务运营与合规团队之间缺乏协作了解人工智能（AI）在何处、如何以及是否满足您的业务需求非常重要。人工智能（AI）的实施是关于选择最适合这项工作的工具。因此，”银行应该采取主动的战略方法。2临时解决方案，如招聘计划、培训计划和质检3一种对监管变化的反应式方法，而不是主动的风险管理我们最近的调查强调了需要一个全面且明确的策略，调查发现，虽然80%的受访者认为创新对他们使命和长期成功至关重要，但48%的人认为他们缺乏具体的创新策略。仅22%的企业在所有职能部门中都有效使用着通用人工智能，未能达到领导层的期望。尽管如此，组织仍在投资各种用例，希望通过这些用例找到具有最大影响且风险最低的方案。 5 用例 #1一个用于合规的生成式AI指南寻找优化机会要达到最佳性能，金融机构需要完善其运营，并利用技术提高效率，提供更快、更智能的服务。这涉及到详细审视所有可以通过增加“基层”团队成员来优化步骤和行动。以下是两个说明该方法的应用案例：虚拟合规官通过将生成式人工智能集成到合规等既定流程中，企业可以获得针对其特定需求的监管环境的详细了解。生成式人工智能增强合规团队，而非取代它。这种方法加强了第一道防线，其中包括直接管理和执行风险相关流程和活动的业务单元、部门和个人。 它是如何运作的好处虚拟合规官帮助内容创作者、内容所有者和程序员构建具有正确合规结构的内容。• 提高效率 • 丰富团队知识 • 增强合规性 •降低成本与其替换团队，通用人工智能的作用是充当全天候合规专家，以便团队能够更高效地工作。它为团队增添了他们自己可能不具备的知识。当然，文档仍然受到同样的审查和批准；这意味着合规团队和内容创作者之间的循环次数将大大减少。通用人工智能有助于产品团队了解影响其产品的合规规则。它解答团队提出的问题，主动提出变更建议，并通知团队可能影响其产品的监管趋势。 6 •••增加效率with a single-屏幕视图启用主动规划增强监管合规• 降低成本 用例 #2一个用于合规的生成式AI指南合规监控工具 目标不仅是将新法规与现有政策保持一致，还要确保这些政策得到有效执行和遵守。这是合规团队面临的最大问题。例如，金融机构需要在新法规生效前更新业务计划、预测、招聘策略、信息披露，甚至网站的内容和设计。监控工具通过发送关于预期监管变化和执法行动（合规风险）的定期更新和通知，充当合规团队的乘数。它显示哪些公司文件，如政策、披露文件、产品描述和网站内容，受这些变化的影响。 一个用于合规的生成式AI指南事后合规监控总之，将生成式人工智能集成到合规流程中，可以更容易地帮助您的合规团队更早发现监管问题，更快地审查文件，并改进风险管理。它完美契合当前的合规框架，而不会取代人的因素。银行可以通过加速满足客户需求的产品发布，在不过分妥协合规完整性的情况下，增强其竞争优势。 高层方法从小处着手并调整预期一个用于合规的生成式AI指南具体而言，该方法通过人机环回阶段帮助克服信任挑战，在人工监督下确保安全性和可靠性。随着对系统的信任增长，银行可以在既定的安全框架下增加自主性，同时保持监督。最终，它将实现完全自主，但这仍然不意味着缺乏监督。该系统将始终在精心构建的安全框架内运行。早期项目教会了关于数据质量、用户需求和伦理问题的重要经验，这有助于后期创建更先进的生成式AI工具。衡量ROI确保生成式AI技术满足合规目标，并将效率提升转化为财务收益，例如降低罚款和合规成本。然而，对于即时结果，调整期望非常重要。就像新雇佣的人一样，人工智能在第一天可能不会提供显著的价值。相反，要着眼长远——考虑一年或更长时间后你能看到哪些好处”一旦人工智能安顿下来，团队就学会了如何有效地与其合作。通过具体的、可操作的用例，金融机构将建立对生成式人工智能能力的信任基础。从流程自动化和工作流改进等小而可实现的目标开始，可以更快地获得成果。这种方法为更广泛的生成式人工智能采用建立了热情和支持。通过实施实用应用来增强而不是取代合规团队，可以降低采用新技术的风险，并简化当前工作流程的整合。 凯利·德姆斯基，软Serve BFSI数字业务解决方案副总裁 13通过将生成式人工智能整合到合规领域，金融机构将：一个用于合规的生成式AI指南优化流程降低成本银行在高度复杂的流程（如合规）可以通过流程自动化工具实现流程简化的情况下节约成本。银行可以加快产品上市并减少合规错误带来的开支。（参见下方成功案例，了解通用人工智能如何帮助一家美国投资银行将成本降低一半。）生成式人工智能可以帮助金融机构加快合规流程，提高效率并减少产品开发的延迟。 4强化合规性提高效率和生产力在软件开发中使用通用人工智能可以使金融交易的App开发速度更快。我们的研究表明，通用人工智能可以减少任务完成和产品发布时间达31%。6生成式人工智能也自动化了文档管理，使银行员工能专注于复杂问题，而不是重复性任务。通用人工智能通过引导复杂法规来优化合规性，从而提高遵守程度，并在整个组织中减少问题。 人工智能成功案例开始指南解好处一个用于合规的生成式AI指南•便于轻松调整以满足不同业务部门的需求。•减少了创建报告所需的时间。实施监管科技解决方案，利用自动化、人工智能/机器学习和数据分析来自动创建和分析风险问卷。增强监管合规•提供一个视觉（风险热力图）来精确定位关注区域。一家美国投资银行需要改进其风险缓释。监控流程围绕着一个手动创建和分析的问卷进行。这种方法的效率低下，容易出错，并且让合规官员被大量文本所淹没。如果金融机构想获得竞争优势，它们需要坚定地致力于运营卓越、严格的成本控制，以及越来越多地利用技术更高效地工作并提供更快的服务。对许多金融机构来说，挑战在于有效地实施这项技术。选择合适的技术合作伙伴可以帮助弥补Gen AI知识和能力差距。88%的人认为，在数据集成、模型优化、用例开发和进一步的应用开发方面，更深入的技术专业知识很重要。 降低成本•仅一年内，将保护一家大银行声誉的成本降低了50%以上。•显著减少人工劳动，提高效率，降低运营成本。用人工智能/机器学习驱动的自动化取代人工的AMS流程。一家美国-based的投资银行不得不持续关注其客户的消息，以避免合规问题或声誉受损。负面媒体筛选（AMS）成本高昂且效率低下，涉及30名全职员工的工作。 7 8 11 12SOFTSERVE 加速通用人工智能之旅一个用于合规的生成式AI指南最终，利用适应业务流程的技术，并根据该技术所能做的事务改进这些流程，可以使新技术更有效。技术解决方案应该针对特定的业务问题量身定制，并融入现有的工作流程。随着时间的推移，企业可以更新其流程，以利用技术提供的改进。1基础设施：早期经验表明需要更优越的技术基础设施。40%的人在与构建原型时遇到过困难，46%的人在与生产模型推广时遇到过困难。从今天开始3有效的用例，优先级和路线图：金融机构在原型开发和模型推广方面面临挑战，这表明改进策略的迫切需求。仅有34%的企业拥有咨询合作伙伴来帮助他们了解当前及新兴的应用案例。让通用人工智能成为您团队的强大成员，随着时间的推移而学习和改进2整合数据和生成式人工智能系统：83%的人同意或强烈同意他们需要帮助整合和简化用于生成式AI模型的企数据。同时，85%的人同意或强烈同意，随着他们向前推进更高级的使用案例，治理正变得越来越重要。软Serve帮助金融机构最大化Gen AI采用的效益，超越仅仅是试点项目。我们在Gen AI实施之前解决三个问题：长期成功的动力在于将早期技术采用中吸取的教训应用于寻找可衡量的商业价值可实现的用例。金融机构自身无法最大化生成式人工智能带来的好处；它们需要与第三方生成式人工智能合作伙伴合作。有趣的是，93%的银行家报告了在接下来6-12个月内计划与生成式人工智能技术提供者合作，以支持他们的生成式人工智能战略。9SoftServe 帮助您现代化您的数字核心，使技术与您的业务目标保持一致，并重新构想工作流程以实现最大程度的运营效率，帮助您更有效地采用生成式人工智能。 一个用于合规的生成式AI指南尾注关于作者埃琳娜·马托娃是一位特许认证会计师，拥有超过十年的企业金融、审计、商业建模和咨询经验，她通过技术重塑了自己的视角，在银行业和金融服务行业中寻求实质性的生产力影响。她在推动跨国公司的流程优化和业务扩张方面拥有丰富经验，利用技术和以数据为中心的方法来提高业务效率。她擅长将市场进入策略转化为实际战术，确保部署合适的技术解决方案以满足特定的业务需求。作为一名热衷于探索尖端技术的探索者，她不断寻求机会为客户提供竞争优势，尤其对数据驱动、机器学习/人工智能和生成式人工智能解决方案充满热情。1. shakeel lone，“合规成本不断攀升，”forbes.com，最后更新于202