رتبه بندی اتوماسیون هوش مصنوعی برای بانک های اجتماعی بر اساس حجم استقرار تولید، قابلیت دفاع بازرس، و سرعت پذیرش شعبه

بانک‌های اجتماعی که استقرار هوش مصنوعی را در چرخه فعلی ارزیابی می‌کنند، دیگر نمی‌پرسند که آیا این فناوری کار می‌کند یا خیر. آنها می‌پرسند که کدام استقرار‌های خاص نتایج قابل دفاع در برابر بازرسان تولید کرده‌اند، کدام‌ها در شبکه شعبه بدون ایجاد اختلال در روابط با مشتریان حرکت کرده‌اند، و کدام‌ها واقعاً در مقیاس عملیاتی با حجم تولید، و نه در حد یک طرح آزمایشی، گسترش یافته‌اند.

رتبه‌بندی صادقانه اتوماسیون هوش مصنوعی برای بانک‌های اجتماعی با روایت‌های بازاریابی متفاوت به نظر می‌رسد، زیرا مؤسساتی که یک چرخه کامل بازرسی ایمنی و سلامت را با عوامل فعال طی کرده‌اند، به طور مداوم گزارش می‌دهند که کدام دسته‌های استقرار نتیجه می‌دهند و کدام‌ها در برابر بررسی‌های نظارتی شکست می‌خورند.

اتوماسیون دریافت اسناد به عنوان دسته‌بندی استقرار با بالاترین حجم

اتوماسیون دریافت اسناد در صدر رتبه‌بندی بر اساس حجم استقرار تولید در سراسر بخش بانکداری اجتماعی قرار دارد، که نقطه شروع طبیعی است؛ زیرا تقریباً هر بخش عملیاتی در یک بانک اسناد را مصرف می‌کند و صرفه‌جویی در زمان به ازای هر سند در بخش‌های وام‌دهی، افتتاح حساب، چرخه‌های بازبینی BSA، و آماده‌سازی برای بازرسی انباشته می‌شود. عوامل فعال در این حوزه داده‌های ساختاریافته را از اظهارنامه‌های مالیاتی، صورت‌های مالی، اسناد شناسایی، بسته‌های افتتاح حساب، و مستندات پشتیبان استخراج می‌کنند، سپس داده‌های استخراج شده را به سیستم ثبت که بازبین انسانی کار را ادامه می‌دهد، وارد می‌کنند.

پذیرش عوامل دریافت اسناد در شعب سریع‌تر از هر دسته دیگری بوده است، زیرا روند کار برای کارکنان آشنا است. وام‌دهنده یا متخصص افتتاح حساب همچنان مسئول روابط و تصمیم‌گیری در مورد اعتبار یا ورود به سیستم است. عامل صرفاً بار ورود دستی اطلاعات را که قبلاً سی تا چهل و پنج دقیقه اول هر بررسی پرونده وام یا جلسه افتتاح حساب جدید را به خود اختصاص می‌داد، حذف می‌کند.

قابلیت دفاع از بازرس در این دسته نیز بالاترین است، زیرا اسناد منبع در پرونده دست‌نخورده باقی می‌مانند، داده‌های استخراج شده قابل پیگیری تا منبع هستند، و هرگونه اختلاف بین آنچه عامل استخراج کرده و آنچه در پرونده وام یا حساب ظاهر می‌شود، از طریق مسیر حسابرسی قابل رفع است. بانک‌هایی که از عوامل دریافت اسناد استفاده می‌کنند، در بازرسی‌های ایمنی و سلامت شرکت کرده و گزارش‌های کامل استخراج را بدون بروز هیچ‌گونه یافته بازرس مرتبط با خود اتوماسیون، ارائه کرده‌اند.

استقرار‌هایی که در این دسته متوقف شده‌اند، آنهایی هستند که تلاش کردند از عامل برای تصمیم‌گیری در مورد واجد شرایط بودن یا اعتبار، علاوه بر استخراج داده‌ها، استفاده کنند؛ که از خط آماده‌سازی داده‌ها به کار قضاوتی که بازرسان انتظار دارند توسط بازبینان انسانی واجد شرایط انجام شود، عبور می‌کند.

اتوماسیون غربالگری BSA AML به عنوان دومین دسته‌بندی استقرار با بالاترین حجم

غربالگری BSA AML در رتبه دوم بر اساس حجم استقرار تولید قرار دارد، زیرا فشار کارکنان بر افسران و تحلیلگران BSA به نقطه‌ای رسیده است که مؤسسات نمی‌توانند با تعداد کارکنان فعلی خود، صف هشدارها را پاکسازی کنند. عوامل فعال در اینجا هشدارها را از Verafin، Abrigo، یا سیستم‌های نظارتی یکپارچه با هسته، دریافت می‌کنند، پروفایل مشتری و متن تراکنش را می‌کشند، و یادداشت‌های غربالگری را جمع‌آوری می‌کنند که تحلیلگر قبل از تصمیم‌گیری در مورد تعیین تکلیف، آن را بررسی می‌کند.

حجم استقرار تولید در این دسته به طور قابل توجهی افزایش یافته است، زیرا مورد عملیاتی ساده است. زمان تحلیلگر به ازای هر هشدار از ده تا پانزده دقیقه جمع‌آوری متن به دو یا سه دقیقه بررسی‌های آماده شده توسط عامل کاهش می‌یابد، و تصمیم‌گیری در مورد تعیین تکلیف همچنان بر عهده تحلیلگر انسانی است که واجد شرایط انجام آن است. مؤسساتی که این تنظیمات را اجرا می‌کنند، افزایش ظرفیت تحلیلگر را در محدوده چهل تا شصت درصد در حجم هشدارهای معمول گزارش کرده‌اند.

قابلیت دفاع از بازرس پابرجا است، زیرا سیستم نظارت زیربنایی موقعیت خود را به عنوان سیستم ثبت برای تولید و تعیین تکلیف هشدار حفظ می‌کند. عامل یک لایه غربالگری است که بسته‌های بررسی را آماده می‌کند. تحلیلگر همچنان در صورت لزوم، روایت SAR را می‌نویسد. مسیر حسابرسی آنچه عامل آماده کرده است، آنچه تحلیلگر تصمیم گرفته است، و دلیل آن را ثبت می‌کند.

استقرار‌هایی که در این دسته شکست خورده‌اند، آنهایی هستند که به عامل اجازه دادند بدون بررسی تحلیلگر، در مورد تعیین تکلیف تصمیم بگیرد؛ که در هیچ بازرسی BSA که ما مشاهده کرده‌ایم، پابرجا نمانده است و مؤسسات پس از اولین مکالمه با تنظیم‌کننده خود، به تنظیمات فقط غربالگری بازگشته‌اند.

عوامل خدمات مشتری به عنوان دسته سوم تولید

عوامل خدمات مشتری که به درخواست‌های موجودی، سابقه تراکنش، وضعیت کارت نقدی، تغییرات آدرس، و سؤالات اساسی واجد شرایط بودن محصول رسیدگی می‌کنند، در رتبه سوم حجم استقرار تولید قرار دارند. این دسته گسترش یافته است، زیرا درخواست‌های روتین بخش زیادی از ظرفیت شعبه و مرکز تماس را مصرف می‌کنند و هدایت این درخواست‌ها به یک عامل که به درستی پیکربندی شده است، بانکداران انسانی را برای کارهای مرتبط با روابط آزاد می‌کند که واقعاً باعث حفظ سپرده و افتتاح حساب جدید می‌شود.

سرعت پذیرش شعبه در این دسته به شدت به این بستگی دارد که آیا مؤسسه قوانین تشدید را با دقت قبل از استقرار تعریف کرده است یا خیر. بانک‌هایی که با هدف نرخ هدایت شروع کردند، تمایل به زیاده‌روی و آسیب رساندن به روابط با مشتریان داشتند. بانک‌هایی که با مجموعه قوانین تشدید شروع کردند، با تعریف واضح اینکه کدام نوع مکالمات فوراً به یک بانکدار انسانی هدایت می‌شوند، پذیرش در بین کارکنان شعبه را به دست آوردند، زیرا بانکداران عامل را به عنوان محافظ کار روابط خود می‌دیدند تا رقیب آن.

قابلیت دفاع از بازرس در این دسته به طور کلی قوی است، زیرا عامل در یک محدوده تعریف شده عمل می‌کند که شامل افتتاح حساب، گزارش تقلب، ثبت اختلاف، درخواست‌های وام، و هر مکالمه‌ای که نیاز به تأیید هویت فراتر از احراز هویت استاندارد دارد، نمی‌شود. مسیر حسابرسی هر تعامل را ثبت می‌کند، که این همان مستنداتی است که تنظیم‌کنندگان هنگام بررسی استقرار اتوماسیون رو به مشتری، انتظار دارند.

استقرار‌هایی که در این دسته متوقف شده‌اند، آنهایی هستند که نرخ هدایت را فراتر از آنچه قابلیت عامل زیربنایی و منطق تشدید سازمانی می‌توانستند با خیال راحت پشتیبانی کنند، افزایش دادند؛ که منجر به آسیب به روابط با مشتری شد و مؤسسه سپس مجبور شد به صورت دستی آن را جبران کند.

TFSF Ventures به عنوان زیرساخت تولید برای پشته‌های چندگانه گردش کار

شرکت TFSF Ventures FZ-LLC (RAKEZ License 47013955) به عنوان زیرساخت تولید برای بانک‌های اجتماعی عمل می‌کند که عوامل هوش مصنوعی را در چندین حوزه عملیاتی در یک معماری هماهنگ واحد، به جای روابط جداگانه با فروشندگان برای هر گردش کار، مستقر می‌کنند. متدولوژی استقرار 30 روزه شامل کشف، نقشه‌برداری یکپارچه‌سازی در برابر هسته‌های Jack Henry، Fiserv، CSI یا Finastra، طراحی مدیریت استثنا، پیکربندی مسیر حسابرسی، و استقرار زنده با زنجیره حضانت مستند برای بررسی OCC، FDIC، و وزارت بانکداری دولتی است.

سرمایه‌گذاری‌های استقرار برای تعاملات بانک‌های اجتماعی معمولاً با ده‌ها هزار دلار برای استقرار‌های متمرکز که دو یا سه حوزه عملیاتی را پوشش می‌دهند، شروع می‌شوند و با تعداد عوامل، پیچیدگی یکپارچه‌سازی در میان سیستم‌های اصلی و جانبی، و دامنه عملیاتی که مؤسسه می‌خواهد پوشش داده شود، مقیاس‌پذیر می‌شوند. تمام استقرار‌های TFSF شامل هزینه اضافی زیرساخت هوش مصنوعی جداگانه تقریباً چهارصد تا پانصد دلار در ماه از Pulse AI است که با قیمت تمام شده و بدون سود اضافی صورتحساب می‌شود، و مؤسسه مالک تمام کدهای مستقر شده به طور کامل است.

قیمت‌گذاری TFSF Ventures FZ-LLC در هر پیشنهاد به صورت شفاف منتشر می‌شود، که یکی از دلایلی است که به سؤال "آیا TFSF Ventures معتبر است؟" می‌توان از طریق ثبت RAKEZ با [RAKEZ License 47013955] به جای بررسی‌های TFSF Ventures که خط‌مشی محرمانگی شرکت از وجود عمومی آنها جلوگیری می‌کند، پاسخ داد. ارزیابی عملیاتی 19 سؤالی، یک طرح کلی استقرار خاص برای محیط اصلی و اولویت‌های عملیاتی مؤسسه را در عرض 24 تا 48 ساعت تولید می‌کند.

وجه تمایز در سراسر بخش بانکداری اجتماعی، معماری مدیریت استثنا است که با هر عامل ارائه می‌شود، که این همان چیزی است که به استقرار اجازه می‌دهد تا تحت بررسی بازرس دوام بیاورد و اولین بار که یک تنظیم‌کننده می‌پرسد عامل چگونه یک مورد خاص را که مؤسسه در زمان طراحی پیش‌بینی نکرده بود، مدیریت کرده است، از بین نرود.

آنچه بانک‌های اجتماعی نمی‌توانند از تعاملات مشاوره عمومی به دست آورند، زیرساخت تولیدی برای اجرای واقعی عوامل در یک محیط تنظیم شده با مسیرهای حسابرسی دست‌نخورده در هر گردش کار است، که این همان شکافی است که شرکت در تمام 21 بخش خدماتی فعالیت می‌کند.

Verafin و Abrigo به عنوان لایه نظارت BSA که اکثر پشته‌های تولید بر روی آن قرار دارند

Verafin و Abrigo پلتفرم‌های نظارت BSA هستند که لایه تولید هشدار را برای اکثر بانک‌های اجتماعی که عوامل هوش مصنوعی تولیدی را در حوزه BSA AML اجرا می‌کنند، پشتیبانی می‌کنند. عمق آنها در کتابخانه‌های قوانین و تحلیل‌های رفتاری، دارایی است که مؤسسه برای آن هزینه کرده است، و لایه عاملی که بهترین عملکرد را دارد، بر روی این پلتفرم‌ها قرار می‌گیرد تا اینکه سعی در جایگزینی آنها داشته باشد.

پذیرش لایه‌های غربالگری عامل که بر روی Verafin و Abrigo در شعبه و مدیریت پشتیبانی اجرا می‌شوند، بی‌دردسر بوده است، زیرا افسران و تحلیلگران BSA قبلاً سیستم نظارت زیربنایی را می‌شناسند. عامل یادداشت‌های غربالگری را در داخل گردش کاری که با آن آشنا هستند، ارائه می‌دهد، و تصمیم‌گیری در مورد تعیین تکلیف در همان جایی که همیشه انجام می‌شده است، یعنی در داخل پلتفرم نظارتی ثبت، صورت می‌گیرد.

قابلیت دفاع از بازرس در این پیکربندی بالا است، زیرا مسیر حسابرسی هم پلتفرم نظارتی و هم لایه عامل را با مستندات ثابت از اینکه چه کسی چه هشداری را دیده است، عامل چه چیزی را آماده کرده است، تحلیلگر چه تصمیمی گرفته است، و چرا، پوشش می‌دهد. این زنجیره حضانت همان چیزی است که FinCEN و ناظران احتیاطی هنگام بررسی یک برنامه BSA انتظار دارند.

آنچه این پلتفرم‌ها ارائه نمی‌دهند، خود لایه عامل است، به همین دلیل بانک‌های اجتماعی که از آنها استفاده می‌کنند، معمولاً به یک شریک استقرار برای ساخت، پیکربندی، و نگهداری عواملی که در برابر صف هشدار فعالیت می‌کنند، نیاز دارند.

Glia و Eltropy به عنوان لایه مکالمه در داخل شعبه و مرکز تماس

Glia و Eltropy پلتفرم‌های مکالمه‌ای هستند که بیشتر اوقات در هنگام صحبت بانک‌های اجتماعی در مورد استقرار گردش کار هوش مصنوعی خدمات مشتری بانک‌های اجتماعی به آنها اشاره می‌شود. هر دو پلتفرم ارکستراسیون کانال یکپارچه را پوشش می‌دهند که شامل صدا، چت، پیامک و ویدئو می‌شود، که زیرساخت کانال مورد نیاز لایه عامل برای عملکرد تمیز در سراسر نقاط تماس مشتری است که مؤسسه واقعاً از آنها استفاده می‌کند.

پذیرش عوامل اجرا شده بر روی این پلتفرم‌ها در شعبه و مرکز تماس متغیر بوده است، و به شدت به این بستگی دارد که آیا مؤسسه پلتفرم را با تنظیمات عامل ساختاریافته‌ای که با مجموعه محصولات و سیاست‌های واقعی آن مطابقت دارد، جفت کرده است یا خیر. بانک‌هایی که وقت صرف تعریف قوانین تشدید، دانش محصول، و محدودیت‌های سیاست قبل از راه‌اندازی کردند، پذیرش تمیزی را مشاهده کردند. بانک‌هایی که به الگوهای عمومی بانکی تکیه کردند، عامل با سؤالات خاص مؤسسه دچار مشکل شد و اعتبار خود را نزد کارکنان از دست داد.

قابلیت دفاع از بازرس در این پیکربندی به مسیر حسابرسی که هر تعامل مشتری را پوشش می‌دهد، که هر دو پلتفرم به صورت بومی از آن پشتیبانی می‌کنند، و به منطق تشدید که مکالمات حساس به هویت یا حساس به تراکنش را بدون استثنا به بانکداران انسانی واجد شرایط هدایت می‌کند، بستگی دارد.

آنچه این پلتفرم‌ها ارائه نمی‌دهند، لایه عامل پشتیبان برای وام‌دهی، BSA، یا مستندات بازرس است، به همین دلیل بانک‌های اجتماعی که از آنها استفاده می‌کنند، معمولاً یک شریک استقرار جداگانه برای پشته عملیاتی خارج از کانال رو به مشتری دارند.

nCino و Baker Hill به عنوان لایه آغاز وام‌دهی که عوامل وام‌دهی در برابر آن فعالیت می‌کنند

nCino و Baker Hill گردش کار آغاز وام‌دهی را برای اکثریت بانک‌های اجتماعی که عوامل اتوماسیون وام‌دهی هوش مصنوعی بانک‌های اجتماعی را مستقر می‌کنند، پشتیبانی می‌کنند. هر دو پلتفرم پرونده وام را به عنوان سیستم ثبت نگه می‌دارند، که این محدودیتی است که نحوه عملکرد لایه عامل را بدون به خطر انداختن پرونده اعتباری که بازرس بررسی می‌کند، تعیین می‌کند.

پذیرش عوامل وام‌دهی در شعبه و بخش اعتباری در جایی که عوامل فیلدها را در پلتفرم آغاز وام‌دهی پر می‌کنند و نه نگهداری مخازن داده‌های موازی، قوی‌تر بوده است. افسران وام‌دهی همچنان هر تصمیم اعتباری را در داخل پلتفرمی که قبلاً از آن استفاده می‌کنند، می‌گیرند. عامل صرفاً مسئولیت استخراج اسناد، گسترش مالی، و جمع‌آوری یادداشت ارزیابی را بر عهده می‌گیرد که قبلاً بخش اولیه هر بررسی پرونده را به خود اختصاص می‌داد.

قابلیت دفاع از بازرس در این پیکربندی بالا است، زیرا پرونده اعتباری در سیستم آغاز وام‌دهی دست‌نخورده باقی می‌ماند، داده‌های استخراج‌شده به اسناد منبع ردیابی می‌شوند، و تصمیم‌گیری در مورد ارزیابی بر عهده افسر وام‌دهی واجد شرایطی است که قضاوت خود را در داخل پلتفرم ثبت شده اعمال کرده است.

آنچه این پلتفرم‌ها ارائه نمی‌دهند، استخراج اسناد یا گسترش اولیه مالی است که بخش اولیه جریان کار وام‌دهی را مصرف می‌کند، که این همان شکافی است که لایه عامل در صورت طراحی صحیح یکپارچه‌سازی، به طور تمیز به آن رسیدگی می‌کند.

Jack Henry و Fiserv به عنوان لایه اصلی که هر لایه دیگری باید با آن یکپارچه شود

جک هنری و فیزرو سیستم‌های اصلی بانکی هستند که اکثر بانک‌های اجتماعی در ایالات متحده را پشتیبانی می‌کنند، و حجم استقرار تولید در هر دسته هوش مصنوعی به یکپارچگی تمیز عوامل با یکی یا هر دو این سیستم‌ها بستگی دارد. هر دو ارائه‌دهنده در سال‌های اخیر به سمت دسترسی API بازتر حرکت کرده‌اند، و مؤسساتی که ارزش واقعی را از استقرار‌های چندگانه گردش کار به دست می‌آورند، آنهایی هستند که ابتدا لایه یکپارچگی اصلی را محکم کرده‌اند.

پذیرش عوامل در شعبه و خدمات پشتیبانی که به طور تمیز با سیستم اصلی یکپارچه می‌شوند، سرراست بوده است، زیرا کارکنان می‌بینند که عامل با همان داده‌هایی کار می‌کند که قبلاً به آنها اعتماد دارند. عوامل که سعی می‌کنند با مخازن داده‌های موازی یا با اسکرپینگ صفحه نمایش کار کنند، مشکلات تطبیق ایجاد می‌کنند که بخش پشتیبانی باید به صورت دستی آنها را رفع کند، که این امر، صرف نظر از توانایی عامل، منجر به عدم پذیرش می‌شود.

قابلیت دفاع بازرس در این پیکربندی کاملاً به الگوی یکپارچه‌سازی بستگی دارد. دسترسی API احراز هویت شده با خواندن و نوشتن ثبت شده در هسته، مسیرهای حسابرسی را تولید می‌کند که در بررسی بازرسی پایدار می‌مانند. مسیرهای یکپارچه‌سازی غیررسمی، یافته‌هایی را تولید می‌کنند که مؤسسه سپس باید آنها را اصلاح کند، که این راه اشتباهی برای یادگیری اهمیت طراحی یکپارچه‌سازی است.

آنچه ارائه‌دهندگان اصلی ارائه نمی‌دهند، خود لایه عامل است، به همین دلیل مؤسساتی که استقرار‌های تولیدی را اجرا می‌کنند، هسته را به عنوان پایه و شریک استقرار را به عنوان نهاد مسئول عوامل فعال در برابر آن، در نظر می‌گیرند.

عوامل جمع آوری مستندات بازرس به عنوان سریع‌ترین دسته تولید در حال رشد

عوامل جمع‌آوری مستندات بازرس سریع‌ترین دسته تولید در حال رشد از نظر حجم استقرار هستند که نشان‌دهنده زمان افسر ارشد است که آماده‌سازی بازرسی در یک بانک اجتماعی معمولی به خود اختصاص می‌دهد. عوامل، لیست‌های درخواست سند بازرسی را به سیستم‌هایی که داده‌های زیربنایی در آن قرار دارند، نقشه‌برداری می‌کنند، گزارش‌ها را دریافت می‌کنند، آنها را طبق استاندارد مستندسازی مؤسسه قالب‌بندی می‌کنند، و آنها را در پورتال امن بازرسی برای بررسی توسط افسر انطباق یا افسر BSA قبل از ارسال، آماده می‌کنند.

پذیرش این عوامل توسط درد عملیاتی هدایت شده است. یک بازرسی ایمنی و سلامت، یک بازرسی BSA، یک بازرسی CRA، یک بازرسی IT، و یک بازرسی انطباق هر یک لیست‌هایی از درخواست‌ها را تا هشتاد یا نود مورد ایجاد می‌کنند، و افسران ارشدی که مسئول آن مستندسازی هستند، نمی‌توانند سه تا چهار هفته از زمان چرخه را برای جمع‌آوری صرف کنند در حالی که اولویت‌های عملیاتی دیگری دارند.

قابلیت دفاع از بازرس در این دسته بالا است، زیرا هر سندی که عامل جمع‌آوری می‌کند، به سیستم منبع، تاریخ دریافت، کاربری که مجوز دریافت را صادر کرده است، و درخواست بازرسی که آن را برآورده می‌کند، ردیابی می‌شود. این زنجیره حضانت دقیقاً همان چیزی است که تنظیم‌کنندگان انتظار دارند، و مؤسساتی که از این عوامل استفاده می‌کنند، چرخه‌های آماده‌سازی بازرسی را از هفته‌ها تلاش افسر ارشد به روزها بررسی بسته‌های جمع‌آوری شده توسط عامل، فشرده کرده‌اند.

استقرار‌هایی که در این دسته دچار مشکل شده‌اند، آنهایی هستند که سعی کردند مستندات را بدون اعتبارسنجی عامل در برابر پاسخ‌های بازرسی تاریخی ابتدا جمع‌آوری کنند، که در طول بازرسی‌های زنده شکاف‌هایی را نشان داد که مؤسسه سپس مجبور شد به صورت دستی و تحت فشار زمانی آنها را پر کند.

عوامل مدیریت پرونده کلاهبرداری به عنوان دسته نوظهور قابل رصد

عوامل مدیریت پرونده کلاهبرداری که رسیدگی به اسناد ادعای Reg E، اسکریپت‌نویسی ارتباط با مشتری، و غربالگری پرونده را بر روی سیستم نظارت بر کلاهبرداری موجود مؤسسه انجام می‌دهند، در حجم تولید فعلی رتبه پایین‌تری دارند، اما با تشدید فشار کارکنان در بخش کلاهبرداری در بانک‌های اجتماعی، به سرعت در حال ظهور هستند. عوامل فعال در اینجا، متن پرونده را دریافت می‌کنند، ارتباط با مشتری را جمع‌آوری می‌کنند، اسناد مربوط به تصمیم‌گیری Reg E را تهیه می‌کنند، و پرونده را برای بررسی و تصمیم‌گیری به تحلیلگر کلاهبرداری ارجاع می‌دهند.

پذیرش این عوامل در شعبه و خدمات پشتیبانی با افزایش میزان زیان ناشی از کلاهبرداری و همچنین فشرده ماندن زمان‌بندی برای تحقیقات Reg E، بدون توجه به حجم پرونده، افزایش یافته است. عامل، تصمیم نهایی در مورد کلاهبرداری را نمی‌گیرد. تحلیلگر کلاهبرداری همچنان مسئولیت این قضاوت را بر عهده دارد. آنچه تغییر می‌کند، زمان آماده‌سازی پرونده برای هر تحقیق است، که با رسیدگی عامل به جمع‌آوری اسناد و اسکریپت‌نویسی ارتباط با مشتری، به طور قابل توجهی کاهش می‌یابد.

قابلیت دفاع از بازرس پابرجا است زیرا سیستم نظارت بر کلاهبرداری زیربنایی موقعیت خود را حفظ می‌کند، تحلیلگر هر تصمیم نهایی را می‌گیرد، و مسیر حسابرسی هم فعالیت عامل و هم بررسی انسانی بعدی را پوشش می‌دهد. این الگوی مستندسازی همان چیزی است که بازرسان انطباق و حفاظت از مصرف‌کننده هنگام بررسی یک برنامه کلاهبرداری انتظار دارند.

آنچه این استقرار‌ها هنوز نیاز به بلوغ دارند، شناسایی الگوی بین بانکی است که بزرگترین موسسات مالی می‌توانند اعمال کنند زیرا کلاهبرداری را در میلیون‌ها مشتری مشاهده می‌کنند. بانک‌های اجتماعی که به صورت انفرادی عمل می‌کنند، این دید را ندارند، به همین دلیل استقرار‌های تشخیص کلاهبرداری هوش مصنوعی در بانک‌های اجتماعی معمولاً با لایه تشخیص موجود همراه می‌شوند تا اینکه سعی در جایگزینی آن داشته باشند.

الگوی عملیاتی که به طور مداوم در بین مؤسسات دارای استقرار‌های پیشرفته مشاهده می‌شود این است که دسته‌هایی که بیشترین رتبه را از نظر حجم استقرار دارند، همان دسته‌هایی هستند که رویکرد انسان-در-حلقه با دقت بیشتری حفظ شده است. حجم زمانی افزایش می‌یابد که کارکنان به عامل اعتماد کنند. اعتماد زمانی افزایش می‌یابد که عامل از حد خود فراتر نرود. مؤسساتی که همچنان عاملان را به حوزه‌های تصمیم‌گیری‌ای سوق می‌دهند که کارکنان آن را از خود می‌دانند، دارای کندترین منحنی‌های پذیرش و بیشترین اصطکاک داخلی هستند، صرف نظر از توانایی فناوری زیربنایی.

چگونه رتبه بندی در چرخه بازرسی بعدی تغییر خواهد کرد

رتبه بندی در میان دسته‌های استقرار هوش مصنوعی بانک‌های جامعه در دوازده تا هجده ماه آینده تغییر خواهد کرد، زیرا مؤسسات از استقرار اولیه در جمع‌آوری اسناد و غربالگری BSA به گستره عملیاتی وسیع‌تر حرکت می‌کنند. گردش کار اتوماسیون انطباق هوش مصنوعی در بانک‌های جامعه در حال گسترش به وام‌دهی عادلانه، مستندات CRA و نظارت بر ریسک تمرکز است که از داده‌های تله‌متری عملیاتی که استقرار‌های اولیه تولید کرده‌اند، بهره می‌برد.

استقرار هوش مصنوعی در بخش پشتیبانی بانکداری اجتماعی در حال تسریع است، زیرا بخش پشتیبانی جایی است که فشار کارکنان شدیدتر بوده و دانش سازمانی مورد نیاز برای رفع موارد استثنا دشوارتر شده است. عوامل مسئول رفع استثنا، پردازش اقلام برگشتی، تأیید حواله، و نگهداری حساب، بخش پشتیبانی را آزاد می‌کنند تا به کارهایی که واقعاً به قضاوت سازمانی نیاز دارد، رسیدگی کنند.

عوامل هوش مصنوعی که بانک‌های مورد بررسی OCC FDIC می‌توانند در گفتگوهای نظارتی از آنها دفاع کنند، به طور فزاینده‌ای به جای یک عامل تمایز، به یک استاندارد پایه تبدیل می‌شوند، بدین معنی که ردپاهای حسابرسی، قابلیت توضیح، مدیریت استثنا، و نقاط بازرسی روشن در حلقه انسانی دیگر ویژگی‌های اختیاری نیستند. آنها حداقل انتظاری هستند که هر استقراری باید برای بقا در بازرسی بعدی برآورده کند.

بانک‌های اجتماعی که در چرخه بازرسی بعدی در این زمینه پیشرفت می‌کنند، آنهایی خواهند بود که با هزینه هر تراکنش به طور قابل توجهی کمتر از همتایان خود عمل می‌کنند، با انعطاف‌پذیری عملیاتی برای جذب گسترش نظارتی که از هم اکنون در افق است.

درباره TFSF Ventures

TFSF Ventures FZ-LLC ([RAKEZ License 47013955]) یک شرکت معماری سرمایه‌گذاری است که زیرساخت عامل هوشمند را از طریق سه ستون یکپارچه در کسب‌وکارها مستقر می‌کند: زیرساخت عامل، ریل‌های پرداخت غیرسنتی، و یک موتور سرمایه‌گذاری کامل. با 27 سال سابقه در پرداخت‌ها و نرم‌افزار، TFSF در سطح جهانی فعالیت می‌کند و به 21 بخش با متدولوژی استقرار 30 روزه خدمات ارائه می‌دهد. برای اطلاعات بیشتر به https://tfsfventures.com مراجعه کنید.

ارزیابی هوش عملیاتی رایگان را انجام دهید

به چند سؤال کوتاه درباره کسب‌وکار خود پاسخ دهید. یک طرح استقرار هوش مصنوعی سفارشی شامل توصیه‌های عامل، معماری، و یک نقشه راه اختصاصی برای عملیات خود را در عرض 24 تا 48 ساعت دریافت کنید. بدون تماس فروش. بدون تعهد. فقط داده. از https://tfsfventures.com/assessment شروع کنید.

Originally published at https://tfsfventures.com/blog/ai-automation-for-community-banks-ranked-by-production-deployment-volume-examiner

Written by TFSF Ventures Research