در دنیای خدمات مالی، انطباق فقط با علامت زدن جعبه نیست – بلکه در مورد صاف نگه داشتن عملیات، جلب اعتماد مشتری و محافظت از اعتبار یک شرکت است. از معاملات آتی و مشتقات گرفته تا معاملات گزینه های پیچیده، شرکت های فین تک باید چالش های نظارتی را دنبال کنند که در صورت عدم رعایت دقیق می تواند منجر به جریمه های سنگین شود. هوش مصنوعی و GenAI با کاهش ریسک نظارتی، بهبود کارایی عملیاتی و نظارت بهتر، برنامه‌های فین‌تک را متحول می‌کنند. این مقاله به بررسی این موضوع می‌پردازد که چگونه هوش مصنوعی به شرکت‌های فین‌تک کمک می‌کند تا گزارش‌های نظارتی را ساده‌تر کنند، جریمه‌ها را کاهش دهند، و با فرمت‌های داده‌های مختلف برای ایجاد گزارش‌های دقیق و همزمان و در عین حال رعایت استانداردهای انطباق دقیق مانند Dodd-Frank، MiFID II و GDPR را مدیریت کنند.
چالش های رعایت مقررات در فین تک
رعایت مقررات در دنیای فین تک یک چالش جدی است به عنوان مثال، قانون داد-فرانک پس از بحران مالی سال 2008 معرفی شد، عدم رعایت الزامات آن می تواند منجر به جریمه های میلیونی شود. تنها در سال 2021، SEC تحویل داد 3.8 میلیارد دلار جریمه و بی اعتباری، که بیشتر آنها ناشی از اشتباهات در گزارش های نظارتی و عدم دقت داده ها است. از آنجایی که قوانین انطباق در حال پیچیده شدن هستند، نیاز اساسی به گزارش‌دهی سریع‌تر و دقیق‌تر وجود دارد.
رویکردهای منظم برای انطباق اغلب شامل مداخله انسانی قابل توجهی است، تیم‌ها به صورت دستی حجم بالایی از داده‌های تراکنش را پردازش می‌کنند، صحت آن را تأیید می‌کنند و اطمینان می‌دهند که گزارش‌ها هر یک از الزامات نظارتی را برآورده می‌کنند. این مشکل در بازارهای آتی و مشتقه تشدید می شود، جایی که حجم زیاد و سرعت معاملات مستلزم توجه مداوم به جزئیات است. نظارت دستی انطباق، با توجه به گستره وسیع تراکنش ها، پرهزینه و اغلب مستعد خطا است. اینجاست که هوش مصنوعی با ظرفیت پردازش مجموعه داده های گسترده در مقیاس بسیار ارزشمند می شود.
تغییر گزارشات نظارتی با هوش مصنوعی
1. پردازش و تجزیه و تحلیل خودکار داده ها
توانایی هوش مصنوعی برای مدیریت داده های ساختاریافته و بدون ساختار، نحوه مدیریت گزارش های نظارتی توسط شرکت ها را به طور اساسی تغییر داده است. در فرآیند فعلی، استخراج داده‌ها از قراردادها، گزارش‌های معاملاتی و سایر اسناد زمان‌بر و چالش برانگیز است، زیرا قالب استانداردی وجود ندارد و ناقص است. با استفاده از پردازش زبان طبیعی (NLP)، پردازش گزارش‌های ساختاریافته و بدون ساختار و استخراج نقاط داده حیاتی که به طور قابل توجهی روند گزارش‌دهی را سرعت می‌بخشد و ثبات را تضمین می‌کند، آسان‌تر و سریع‌تر است.
برای مثال، مدل‌های هوش مصنوعی مولد که بر روی هزاران سند نظارتی آموزش دیده‌اند، می‌توانند با اسکن قراردادها و سوابق تراکنش‌ها، برجسته کردن شرایط ریسک، و مرتب‌سازی هرکدام بر اساس تعهدات مطابقت، گزارش‌های خلاصه تولید کنند. به طور خاص، مقاله 2023 توسط دیلویت در مورد کارایی هوش مصنوعی و پتانسیل آن برای تغییر شکل عملیات نظارتی و به طور بالقوه صرفه جویی بیش از 60 میلیون ساعت در سال در فعالیت های انطباق و اجرایی صحبت می کند.
2. افزایش دقت و کاهش مجازات
علاوه بر اتوماسیون سنتی، GenAI بینش های مبتنی بر زمینه را در مورد متون نظارتی ارائه می دهد. این رویکرد نه تنها داده‌ها را پردازش می‌کند، بلکه آنها را در چارچوب قانونی تفسیر می‌کند و امکان ارزیابی دقیق‌تر ریسک را فراهم می‌کند. مدل‌های هوش مصنوعی که بر اساس استانداردهای انطباق آموزش دیده‌اند، می‌توانند به‌سرعت نقض‌های تراکنش را شناسایی کرده و گزارش‌های جامع تولید کنند و در نتیجه ریسک نظارت را به حداقل برسانند. علاوه بر این، اجرای نرده‌های محافظ تضمین می‌کند که همه گزارش‌های تولید شده با استانداردهای تعیین‌شده مطابقت دارند و مشکلات احتمالی مرتبط با هوش مصنوعی را کاهش می‌دهند.
از طریق اجرای ارزیابی داده ها در زمان واقعی، هوش مصنوعی همچنین می تواند مسائل نظارتی را در طول تراکنش تشخیص دهد و زمان واکنش را به شدت کاهش دهد. به عنوان بخشی از تعهدات شفافیت MiFID II، هوش مصنوعی در صورت شناسایی چنین تراکنشی در سبد مشتقات مشتری به طور خودکار هشداری را اعلام می کند. سازمان‌ها باید هوشیاری دائمی خود را برای جلوگیری از نقض این نوع حفظ کنند، زیرا سیاست‌ها همیشه برای مطابقت با استانداردهای انطباق در حال تکامل در حال تغییر هستند.
3. سند هوشمند و تولید گزارش
در حالی که ابزارهای مرسوم به انسان نیاز دارند تا الگوریتم‌هایی را برای مرتب‌سازی داده‌ها ارائه کند، راه‌حل‌های هوش مصنوعی فین‌تک عصر جدید می‌توانند قبل از تولید گزارش‌ها به طور مستقل به آن دسترسی داشته باشند و آن را قابل درک کنند. گزارش‌دهی سنتی مستلزم سرمایه‌گذاری زمانی قابل توجه و پایبندی به چارچوب‌های قانونی تعریف‌شده است، زیرا داده‌ها می‌توانند از منابع متعدد نشأت بگیرند. ابزارهای گزارش‌دهی مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند کل این فرآیند را خودکار کنند – جمع‌آوری داده‌ها، ساختاردهی اطلاعات بر اساس نیازهای نظارتی، و ارائه گزارش‌ها در قالب آماده برای ارسال. چنین ابزارهایی می توانند با چندین استاندارد انطباق مختلف به طور همزمان سروکار داشته باشند که الزامات شفافیت معاملاتی Dodd-Frank، الزامات گزارشگری MiFID II برای بازارهای اروپایی و الزامات حفظ حریم خصوصی داده های GDPR را برآورده می کند.
4. نظارت و ممیزی در زمان واقعی
نهادهای نظارتی به طور فزاینده ای درخواست گزارش معاملات و قابلیت حسابرسی در زمان واقعی را دارند. هوش مصنوعی این امکان را از طریق تجزیه و تحلیل داده های زنده و گزارش گیری در حین انجام می دهد. حفظ نظارت در زمان واقعی معاملات و الزامات انطباق به شرکت ها این امکان را می دهد که سربار ناشی از حسابرسی ها را کاهش دهند، که معمولاً ماهیت تاریخی دارند و نیاز به ردیابی از طریق مقادیر زیادی از داده های تاریخی دارند.
سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند مسیرهای حسابرسی را ایجاد کنند که هر یک از تعاملات درون سیستم را ثبت می‌کند، بنابراین رکوردی از تغییرات و همه تصمیم‌های گرفته شده از طریق سیستم باقی می‌گذارد و کل فرآیند گزارش‌دهی را شفاف‌تر می‌کند. این رویکرد فقط انطباق با قوانینی مانند GDPR را تقویت نمی‌کند، که مستلزم پردازش شفاف داده‌ها است: همچنین به شرکت‌ها در طول ممیزی‌های انطباق کمک می‌کند، زیرا آنها قادر خواهند بود ردیابی داده‌های دقیق را در یک لحظه ارائه دهند.
استانداردهای نظارتی کلیدی و انطباق با هوش مصنوعی
قانون داد-فرانک
بنابراین، در ایالات متحده، قانون Dodd-Frank به گزارش‌های زیادی در مورد معاملات مشتقات و همچنین شفافیت کلی نیاز دارد. سیستم‌های هوش مصنوعی همچنین می‌توانند به‌طور خودکار آزمایش کنند که آیا هر تراکنش با معیارهای گزارش‌دهی مطابقت دارد و اینکه آیا معاملات با ارجاع متقابل در مقابل داده‌های بازار زمان واقعی مطابق با استانداردهای Dodd-Frank است یا خیر. اتوماسیون مبتنی بر هوش مصنوعی، بررسی‌های انطباق را سرعت می‌بخشد و در عین حال دقت آنها را بهبود می‌بخشد و به شرکت‌ها کمک می‌کند تا از جریمه‌هایی که ممکن است با گزارش‌دهی نادرست یا دیرهنگام همراه باشد، اجتناب کنند.
MiFID II
به عنوان مثال، MiFID II، چارچوب نظارتی مشترک در بازار اروپا، شفافیت بالایی را در فعالیت های تجاری، از جمله گزارش های قبل و بعد از معامله، ایجاب می کند. اینجاست که هوش مصنوعی بسیار مفید است، زیرا می‌تواند گزارش‌های بلادرنگ تولید کند و به‌طور خودکار معاملات غیرمنطبق را شناسایی کند. این می تواند تجویزی باشد، به موجب آن هوش مصنوعی داده های موجود را تجزیه و تحلیل می کند تا به شرکت ها اطلاع دهد که چگونه یک تجارت جدید ممکن است بر انطباق آنها تأثیر بگذارد و آیا آنها نیاز به ایجاد تغییرات پیشگیرانه در فعالیت ها دارند.
مطابقت با GDPR
توانایی هوش مصنوعی برای پردازش داده ها در مقیاس، مسائل مربوط به حریم خصوصی را به ویژه تحت قوانین حفاظت از داده مانند GDPR ایجاد می کند. با این حال، AI همچنین می تواند پیکربندی شود تا از انطباق با GDPR با کنترل دسترسی به داده ها و حفظ پروتکل های امنیتی دقیق اطمینان حاصل شود. با تطبیق اصول حریم خصوصی بر اساس طراحی، شرکت‌ها می‌توانند فرآیند حفاظت از داده‌ها را خودکار کنند، دسترسی به اطلاعات حساس را محدود کرده و داده‌ها را در صورت لزوم ناشناس کنند. سرعت پردازش داده‌های مبتنی بر هوش مصنوعی همچنین سازمان‌ها را قادر می‌سازد تا با مکان‌یابی سریع و حذف اطلاعات شخصی از سوابق، به درخواست‌های موضوع داده‌ها، از جمله حق پاک کردن، پاسخ مؤثری دهند.
آینده هوش مصنوعی در انطباق با فین تک
قابلیت‌های هوش مصنوعی تنها زمانی رشد خواهند کرد که مدل‌های یادگیری ماشینی به تکامل خود ادامه دهند. در آینده نزدیک، شرکت‌های فین‌تک می‌توانند انتظار سیستم‌های هوش مصنوعی را داشته باشند که به طور مستقل با تغییرات نظارتی، یادگیری و ادغام الزامات انطباق جدید بدون به‌روزرسانی دستی سازگار شوند. مدل های مولد هوش مصنوعی احتمالاً بهبود خواهد یافت و به مؤسسات اجازه می‌دهد تا تحلیل‌های سناریویی عمیق را انجام دهند و چالش‌های انطباق را پیش از بروز پیش‌بینی کنند. تمرکز به سمت انطباق پیشگیرانه تغییر خواهد کرد، جایی که شرکت ها نه تنها استانداردهای نظارتی را رعایت می کنند، بلکه به طور پیشگیرانه خطرات بالقوه را شناسایی و کاهش می دهند.
در نتیجه، هوش مصنوعی و GenAI در حال تغییر برنامه‌های نظارتی در فین‌تک با امکان انطباق کارآمدتر، دقیق‌تر و فعال‌تر هستند. هوش مصنوعی از طریق پردازش خودکار داده‌ها، نظارت در زمان واقعی و تولید گزارش‌های هوشمند جریمه‌ها را کاهش می‌دهد، استانداردهای انطباق را با دقت بی‌سابقه‌ای برآورده می‌کند و صنعت را برای آینده‌ای آماده می‌کند که در آن حکمرانی به طور یکپارچه در هر معامله ادغام شود. همانطور که شرکت‌های فین‌تک به پذیرش این فناوری‌ها ادامه می‌دهند، می‌توانیم اکوسیستم مالی را پیش‌بینی کنیم که نه تنها سریع‌تر و نوآورانه‌تر باشد، بلکه ذاتاً با خواسته‌های چارچوب‌های نظارتی مدرن همسو باشد.