Semantische Suchmaschine für die Risiko- und Compliance-Landschaft
Kalifornien, USA
Laut einer Mitteilung der Boston Consulting Group haben Banken auf der ganzen Welt seit der Finanzkrise 2007-2008 Geldbußen in Höhe von 321 Milliarden US-Dollar gezahlt, als die Aufsichtsbehörden die Kontrolle verschärften.
Die Pandemie hat den Geschäftsfokus geschärft, jetzt streben Unternehmen nach langfristiger Wertschöpfung, indem sie die Bedürfnisse aller ihrer Interessengruppen und der Gesellschaft insgesamt berücksichtigen. Und jetzt wird auch die Regierungspolitik einen koordinierten Vorstoß in die gleiche Richtung machen.
Klient
Einhaltung gesetzlicher Vorschriften
KLIENT
Der Kunde ist ein Fin-Tech-Startup im Herzen des Silicon Valley, Kalifornien, mit weitreichender Erfahrung im GRC-Bereich (Governance, Risikomanagement und Compliance). Sie sind ein aufstrebendes Data-Intelligence-Unternehmen mit dem Ziel, die Compliance-Kosten zu senken und auch das Risiko einer Nichteinhaltung zu verringern.
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HERAUSFORDERUNG
DIE TOP 5 HERAUSFORDERUNGEN:
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Mangelnde operative Widerstandsfähigkeit – D ie Erwartungen der Regulierungsbehörden weltweit, den Unternehmen mehr Anforderungen aufzuerlegen, um die allgemeine operative Widerstandsfähigkeit der Branche zu stärken, ist hoch.
I manuell dentifying zuverlässigen Quellen - Manuelle Suche innerhalb 900+ Regulierungsbehörde und 300+ Millionen Seiten von Regeln. Die Identifizierung spezifischer Regeln innerhalb jeder maßgeblichen Quelle ist eine komplexe und zeitaufwändige Aufgabe.
Sich ständig ändernde Komplexität der Regeln – Die Komplexität der Regeln erhöht den Zeitaufwand für die Identifizierung relevanter Regeln und die manuelle Zuordnung zu Richtlinien, Verfahren und Kontrollen.
Inkonsistent – Ergebnisse hängen von der Fachkenntnis des Arztes ab
Mangelnde Rechenschaftspflicht - Derzeitiger Trend, sich mehr auf die Endregeln der Regulierungsbehörde zu konzentrieren, aber nicht auf die Einhaltung des Verfahrens.
LÖSUNG
Unsere Hauptaufgabe bestand darin, eine semantische Suchplattform zu entwerfen und zu entwickeln, die es Risikoexperten ermöglicht, über Vorschriften, Gesetze und Industriestandards hinweg zu suchen, um ähnliche Anforderungen zu identifizieren. Die KI-gestützte Suche verwendet hochdimensionale Vektoren und Graphentechnologie, um Regeln abzurufen, die dem angegebenen Suchbegriff semantisch ähnlich sind.
Durchsucht maßgebliche Quellen nach Änderungen oder neuen Regeln, ruft Regeländerungen ab und hebt den geänderten Regeltext hervor. Ähnlichkeitsbewertungen zwischen hochdimensionaler Vektordarstellung (Satzkodierung) von Regeln, Verpflichtungserklärungen, Richtlinien und Kontrollen ermöglichen es der KI, die genauen Auswirkungen von Regeländerungen an den Standorten zu bestimmen.
For both the object detection models we have used pre-trained Faster RCNN Inception net architecture to train our custom model. The odometer region model is trained for 4500 epochs. The seven-segment model is trained for 15000 epochs.
ERGEBNIS
Das Jahr 2020 hat den Grundstein für die digitale Technologie und ihre Regulierungsbehörden gelegt. Digitale Finanzdienstleistungen wirken sich eindeutig auf Banken aus und zwingen die Banken, ihre Ansätze zu überdenken und umzustrukturieren, um widerstandsfähig zu werden, neue Technologien einzuführen, Daten zu nutzen und aufgrund von Sicherheitsbedenken agile Betriebsmodelle zu entwickeln.
Zu diesem Zweck haben wir eine semantische Suchplattform für Kunden entwickelt, die es ihnen ermöglicht, Regeln in den sich ständig ändernden regulatorischen Quellen zu durchsuchen und sie effektiv den internen Richtlinien, Verfahren und Kontrollen zuzuordnen
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