چرا بهترین ابزارهای هوش مصنوعی برای مشاوران مالی مستقل قبل از رسیدگی به ارتباطات مشتری به محافظ‌های انطباق نیاز دارند

مشاوران مالی مستقلی که ابزارهای هوش مصنوعی را بدون محافظ‌های انطباق به کار می‌گیرند، بدترین نوع ریسک عملیاتی را ایجاد می‌کنند: نقض‌های پنهان، با حجم بالا، خودکار و با قابلیت شناسایی دشوار که به طور بی‌صدا تشدید می‌شوند تا زمانی که یک بازرسی یا شکایت مشتری آنها را آشکار کند. روش‌شناسی که در ادامه می‌آید، معماری محافظی را تعریف می‌کند که هر دفتر مشاوره قبل از اینکه هوش مصنوعی به هرگونه ارتباط مشتری‌مدار، خروجی بازاریابی یا گردش کار نظارتی دست یابد، به آن نیاز دارد.

چرا محافظ‌های انطباق برای هوش مصنوعی بیش از کار دستی اهمیت دارند

کار دستی با زمان مشاور مقیاس‌پذیر است. یک مشاور که یک ایمیل را پیش‌نویس می‌کند، قبل از ارسال آن را بازبینی می‌کند. یک مشاور که یک خبرنامه فصلی می‌نویسد، زمان دارد تا افشاگری‌ها را مد نظر قرار دهد. محدودیت توان عملیاتی یک بررسی انطباق طبیعی اعمال می‌کند زیرا هر خروجی از بررسی انسانی عبور می‌کند.

هوش مصنوعی این محدودیت را می‌شکند. یک دفتر مشاوره که از هوش مصنوعی برای ارتباط با مشتری استفاده می‌کند، می‌تواند صدها پیش‌نویس در هفته تولید کند، محتوای بازاریابی روزانه ایجاد کند و ارتباط با مشتریان بالقوه را با حجمی اجرا کند که هیچ گردش کار دستی نمی‌تواند با آن مطابقت داشته باشد. ضریب توان عملیاتی کل پیشنهاد ارزش است. همچنین کل مشکل انطباق است.

بدون محافظ‌ها، حجم هوش مصنوعی حجم انطباق را ایجاد می‌کند. افشاگری‌ها از هر بیست پیش‌نویس یکی حذف می‌شوند. ادعاهای عملکرد به متن بازاریابی وارد می‌شوند. اظهارات آینده‌نگر بدون زبان مورد نیاز ظاهر می‌شوند. هر خطای فردی کوچک است. مواجهه کلی قابل توجه است، و ردیابی حسابرسی مشکل را بدتر می‌کند تا بهتر، زیرا هر خطا برای بازرسان حفظ می‌شود تا پیدا کنند.

روش‌شناسی برای جلوگیری از این اختیاری نیست. این هزینه استفاده از هوش مصنوعی در یک دفتر مشاوره نظارتی است. مشاورانی که کار محافظ را نادیده می‌گیرند، در نهایت آن را از طریق یافته‌های بازرسی، شکایات مشتری، یا آسیب به شهرت که از زمان صرفه‌جویی شده در گردش کار هوش مصنوعی فراتر می‌رود، پرداخت می‌کنند.

چه چیزی تحت قوانین SEC و ایالتی به عنوان یک ارتباط مشتری محسوب می‌شود

قبل از طراحی محافظ‌ها، دفتر مشاوره باید بفهمد که چه ارتباطاتی در دامنه نظارتی قرار می‌گیرند. پاسخ گسترده‌تر از آن چیزی است که بیشتر مشاوران انتظار دارند. ایمیل‌های مشتری، خبرنامه‌ها، پست‌های رسانه‌های اجتماعی، محتوای وبلاگ، اسکریپت‌های ویدیویی، قسمت‌های پادکست، ارتباط با مشتریان بالقوه، خلاصه‌های جلسات که با مشتریان به اشتراک گذاشته شده‌اند، و حتی برخی ارتباطات داخلی، همه در داخل حدود انطباق قرار دارند.

قانون بازاریابی SEC، که در سال 2020 تصویب شد و در سال 2022 به اجرا درآمد، بیشتر ارتباطات مشتری‌مدار و ارتباط با مشتریان بالقوه برای مشاوران ثبت‌شده در SEC را تنظیم می‌کند. مشاوران ثبت‌شده در ایالت با قوانین مشابه تحت قانون ایالت مواجه هستند. مشاوران وابسته به کارگزار-معامله‌گر با الزامات بازبینی اضافی FINRA که با رژیم انطباق مشاور همپوشانی دارند، مواجه هستند.

هر دسته ارتباطی قوانین خاصی دارد. ادعاهای عملکرد باید استانداردهای تعریف شده را برآورده کنند. گواهی‌ها و تأییدیه‌ها الزامات افشاگری دارند. اظهارات آینده‌نگر به زبان احتیاطی نیاز دارند. عملکرد فرضی قوانین جداگانه‌ای از عملکرد واقعی دارد. فهرست طولانی است، قوانین فنی هستند، و کاربرد بر محتوای تولید شده توسط هوش مصنوعی در تجربه بازرسی به طور کامل آزمایش نشده است.

پیامد عملی این است که هر ابزار هوش مصنوعی که در هر یک از این دسته‌ها ارتباط تولید می‌کند، قبل از اینکه به خروجی واقعی مشتری یا مشتری بالقوه دست یابد، به محافظ نیاز دارد. مشاور نمی‌تواند به فروشنده ابزار برای اطلاع از قوانین تکیه کند. فروشنده می‌داند ابزارش چه چیزی تولید می‌کند. مشاور می‌داند قوانین چه چیزی را الزامی می‌کنند. پل زدن این شکاف مسئولیت دفتر مشاوره است.

معماری محافظ سه‌لایه که هر گردش کار هوش مصنوعی به آن نیاز دارد

معماری محافظ که در عمل کار می‌کند سه لایه دارد. لایه اول کدگذاری خط‌مشی است، جایی که خط‌مشی‌های انطباق دفتر مشاوره به قوانین قابل خواندن توسط ماشین ترجمه می‌شوند که ابزارهای هوش مصنوعی می‌توانند بر اساس آنها پیکربندی شوند. لایه دوم بازبینی خودکار است، جایی که خروجی تولید شده توسط هوش مصنوعی قبل از رسیدن به کانال‌های مشتری یا مشتری بالقوه در برابر آن قوانین بررسی می‌شود. لایه سوم بازبینی انسانی است، جایی که خروجی با ریسک بالا و خروجی با ریسک پایین نمونه‌برداری شده قبل از توزیع توسط متخصص انطباق بازبینی می‌شود.

هر لایه یک حالت شکست متفاوت را برطرف می‌کند. کدگذاری خط‌مشی ناهماهنگی قوانین را در زمان پیکربندی، قبل از تولید هر خروجی، شناسایی می‌کند. بازبینی خودکار نقض‌های خط‌مشی را در زمان خروجی، قبل از توزیع، شناسایی می‌کند. بازبینی انسانی مواردی را که بازبینی خودکار از دست می‌دهد، که همیشه وجود دارند زیرا قضاوت انطباق نمی‌تواند به طور کامل خودکار شود، شناسایی می‌کند.

لایه‌ها متوالی هستند، نه زائد. خروجی که کدگذاری خط‌مشی را رد می‌کند هرگز تولید نمی‌شود. خروجی که بازبینی خودکار را رد می‌کند هرگز توزیع نمی‌شود. خروجی که بازبینی انسانی را رد می‌کند هرگز به مشتریان یا مشتریان بالقوه نمی‌رسد. اثر ترکیبی این است که نقض‌ها نادر می‌شوند حتی در حجم هوش مصنوعی که در غیر این صورت ریسک غیرقابل کنترل ایجاد می‌کند.

دفاتر مشاوره که سعی می‌کنند لایه‌ای را نادیده بگیرند، هزینه آن را پرداخت می‌کنند. نادیده گرفتن کدگذاری خط‌مشی به این معنی است که ابزارهای هوش مصنوعی خروجی تولید می‌کنند که دفتر مشاوره باید بارها آن را تعمیر کند. نادیده گرفتن بازبینی خودکار به این معنی است که بازبینان انسانی در حجم غرق می‌شوند. نادیده گرفتن بازبینی انسانی به این معنی است که مواردی که سیستم‌های خودکار از دست می‌دهند به مشتریان و مشتریان بالقوه می‌رسند، جایی که آسیب واقعی وارد می‌کنند.

گام اول: خط‌مشی‌های انطباق را به قوانین قابل خواندن توسط ماشین کدگذاری کنید

گام اول در ساخت محافظ‌ها کدگذاری خط‌مشی‌های انطباق دفتر مشاوره است. بیشتر دفاتر مشاوره مشاوران مستقل خط‌مشی‌هایی دارند که به عنوان اسناد مکتوب توسط مشاور انطباق برون‌سپاری‌شده بازبینی می‌شوند. این اسناد باید به قوانین ساختاریافته ترجمه شوند که ابزارهای هوش مصنوعی می‌توانند بر اساس آنها پیکربندی شوند.

کار ترجمه شامل فهرست کردن هر قانونی است که بر خروجی تولید شده توسط هوش مصنوعی اعمال می‌شود، بیان هر قانون با دقت کافی که بررسی خودکار امکان‌پذیر باشد، و ربط دادن هر قانون به دسته‌های خروجی که بر آنها اعمال می‌شود. قوانین ادعاهای عملکرد بر محتوای بازاریابی اعمال می‌شوند اما نه بر نکات جلسات داخلی. قوانین گواهی بر محتوای مشتری‌مدار اعمال می‌شوند اما نه بر خلاصه‌های تحقیقات مشتریان بالقوه.

خروجی این مرحله یک سند خط‌مشی ساختاریافته است که دفتر مشاوره می‌تواند برای پیکربندی به هر فروشنده هوش مصنوعی ارائه دهد و از آن به عنوان اساس برای بازبینی خودکار استفاده کند. بدون این سند، هر رابطه فروشنده با تمرین ترجمه خط‌مشی شروع می‌شود که فروشنده نمی‌تواند به خوبی انجام دهد، و پیکربندی با گذشت زمان از قوانین واقعی دفتر مشاوره منحرف می‌شود.

اینجاست که بسیاری از دفاتر مشاوره گیر می‌کنند. کار کدگذاری خط‌مشی جذاب نیست، به تخصص انطباق واقعی نیاز دارد، و سندی تولید می‌کند که هیچ کس از خواندن آن لذت نمی‌برد. مشاورانی که در انجام آن به خوبی سرمایه‌گذاری می‌کنند، متوجه می‌شوند که هر استقرار هوش مصنوعی پایین‌دستی سریع‌تر و ایمن‌تر می‌شود. مشاورانی که آن را نادیده می‌گیرند، متوجه می‌شوند که هر استقرار پایین‌دستی ریسک انطباق پنهان را به همراه دارد.

گام دوم: ابزارهای هوش مصنوعی را بر اساس خط‌مشی‌های کدگذاری‌شده پیکربندی کنید

گام دوم پیکربندی هر ابزار هوش مصنوعی است که دفتر مشاوره از آن بر اساس خط‌مشی‌های کدگذاری‌شده استفاده می‌کند. بیشتر ابزارهای هوش مصنوعی مدرن که در بازار مشاوران خدمت می‌کنند، شکلی از پیکربندی خط‌مشی را پشتیبانی می‌کنند، اگرچه عمق آن به طور قابل توجهی متفاوت است. وظیفه دفتر مشاوره این است که هر ابزار را تا حداکثر عمق پیکربندی که معماری آن پشتیبانی می‌کند، پیش ببرد.

برای ابزارهای مستندسازی جلسات، پیکربندی پوشش می‌دهد که چه چیزی ثبت می‌شود، چگونه ساختار می‌یابد، چه چیزی به عنوان پیگیری در مقابل یادداشت داخلی ظاهر می‌شود، و چه چیزی با مشتریان به اشتراک گذاشته می‌شود در مقابل به صورت داخلی حفظ می‌شود. مرز بین خروجی مشتری‌مدار و داخلی مهم است زیرا محتوای مشتری‌مدار ملاحظات قانون بازاریابی را ایجاد می‌کند که محتوای داخلی ایجاد نمی‌کند.

برای ابزارهای محتوای بازاریابی، پیکربندی پوشش می‌دهد محدودیت‌های ادعای عملکرد، رسیدگی به گواهی‌ها، زبان اظهارات آینده‌نگر، موضوعات ممنوعه، و افشاگری‌های مورد نیاز. عمق موجود در میان فروشندگان به طور گسترده‌ای متفاوت است، و ابزارهایی که قابلیت پیکربندی معنی‌دار ندارند باید قبل از پذیرش به دقت ارزیابی شوند.

برای ابزارهای ارتباط با مشتری، پیکربندی پوشش می‌دهد زبان قالب‌بندی‌شده، افشاگری‌های مورد نیاز، محرک‌های تشدید برای موضوعات با ریسک بالا، و ادغام با CRM دفتر مشاوره برای نگهداری سوابق. ابزارهایی که ارتباط بدون حفظ ورودی‌ها و فرضیات زیربنایی تولید می‌کنند، شکاف‌های نگهداری سوابق ایجاد می‌کنند که بازرسان متوجه می‌شوند.

کار پیکربندی تکراری است. گذر اول موارد آشکار را شناسایی می‌کند. گذر‌های بعدی قوانین را بر اساس آنچه در خروجی واقعی و بازبینی ظاهر می‌شود، اصلاح می‌کنند. دفاتر مشاوره که پیکربندی را یک تمرین یک‌بار می‌دانند، ابزارهایی تولید می‌کنند که با گذشت زمان از خط‌مشی دور می‌شوند. دفاتر مشاوره که آن را مداوم می‌دانند، ابزارهایی تولید می‌کنند که بهبود می‌یابند.

گام سوم: بازبینی خودکار را در مرز خروجی ایجاد کنید

گام سوم ایجاد بازبینی خودکار در مرزی است که خروجی هوش مصنوعی وارد کانال‌های مشتری یا مشتری بالقوه می‌شود. این لایه‌ای است که آنچه پیکربندی از دست می‌دهد را شناسایی می‌کند، که همیشه شامل برخی موارد است زیرا پیکربندی نمی‌تواند هر خروجی را که هوش مصنوعی تولید می‌کند، پیش‌بینی کند.

بازبینی خودکار را می‌توان به چندین روش در گردش کار تعبیه کرد. برخی دفاتر مشاوره از پلتفرم‌های اختصاصی بازبینی انطباق هوش مصنوعی مانند Hadrius استفاده می‌کنند که بین تولید محتوا و توزیع قرار می‌گیرند. برخی دیگر مراحل بازبینی را در لایه اتوماسیون گردش کار خود با استفاده از Zapier یا Make ایجاد می‌کنند. برخی دیگر بر پیکربندی در ابزارهای هوش مصنوعی خود تکیه می‌کنند تا خروجی با ریسک بالا را برای بازبینی انسانی قبل از خروج از سیستم علامت‌گذاری کنند.

معماری که بهترین کارایی را دارد، هر خروجی تولید شده توسط هوش مصنوعی را قبل از توزیع از طریق بازبینی مسیریابی می‌کند، با طبقه‌بندی بر اساس ریسک که تعیین می‌کند آیا بازبینی خودکار کافی است یا بازبینی انسانی مورد نیاز است. خروجی با ریسک پایین، مانند یادداشت‌های جلسات داخلی معمول، ممکن است فقط با بازبینی خودکار عبور کند. خروجی با ریسک بالاتر، مانند محتوای بازاریابی مشتری‌مدار، همیشه بازبینی انسانی را دریافت می‌کند.

بازبینی باید قبل از توزیع انجام شود، نه بعد از آن. بازبینی پس از توزیع مشکلات را خیلی دیر شناسایی می‌کند. آسیب تا زمانی که مشکلی شناسایی شود، انجام شده است، و مواجهه نظارتی از قبل ایجاد شده است. بازبینی قبل از توزیع از نظر عملیاتی پرمخاطره‌تر است اما تنها مدلی است که واقعاً از نقض‌ها جلوگیری می‌کند.

گام چهارم: بازبینی انسانی را برای خروجی با ریسک بالا و نمونه‌برداری ایجاد کنید

گام چهارم بازبینی انسانی است. حتی با کدگذاری خط‌مشی و بازبینی خودکار، برخی خروجی‌ها به قضاوت انطباق انسانی نیاز دارند. روش‌شناسی تعریف می‌کند که کدام دسته‌ها همیشه بازبینی انسانی را تحریک می‌کنند و چگونه نمونه‌برداری برای دسته‌هایی که بازبینی هر خروجی غیرممکن است، کار می‌کند.

دسته‌هایی که همیشه بازبینی انسانی را تحریک می‌کنند شامل هر محتوای بازاریابی مشتری‌مدار، هر بیانیه عمومی در مورد شرکت یا خدمات آن، هر گواهی یا تأییدیه، هر ارائه عملکرد، و هر ارتباط در طول بازرسی‌های نظارتی یا مسائل اجرایی است. این دسته‌ها به اندازه کافی ریسک دارند که هزینه بازبینی انسانی بدون در نظر گرفتن حجم توجیه می‌شود.

دسته‌هایی که ممکن است از نمونه‌برداری استفاده کنند شامل ارتباط معمول با مشتری، یادداشت‌های جلسات داخلی، خلاصه‌های تحقیقات مشتریان بالقوه، و موارد استاندارد پذیرش است. نرخ‌های نمونه‌برداری به پروفایل ریسک دفتر مشاوره و عملکرد انطباق تاریخی بستگی دارد. یک دفتر مشاوره با سابقه انطباق بدون مشکل ممکن است 5 تا 10 درصد نمونه‌برداری کند. یک دفتر مشاوره که یافته‌هایی داشته است ممکن است به شدت بیشتری نمونه‌برداری کند.

بازبین انسانی باید یک متخصص انطباق با تخصص برای قضاوت باشد که هوش مصنوعی نمی‌تواند. برای دفاتر مشاوره تک‌نفره و کوچک RIA، این معمولاً یک مشاور انطباق برون‌سپاری‌شده است. رابطه باید به گونه‌ای ساختار یابد که مشاور دید واقعی به خروجی هوش مصنوعی داشته باشد، نه فقط بازبینی سالانه خط‌مشی‌ها.

اینجاست که شرکت‌هایی مانند TFSF Ventures FZ-LLC از طریق روش‌شناسی استقرار 30 روزه و معماری رسیدگی به استثنائات، ارزش‌آفرینی می‌کنند. استقرارهای سفارشی شامل اتوماسیون بازبینی انطباق مرتبط با خط‌مشی‌های خاص دفتر مشاوره، با مسیرهای تشدید شفاف به متخصص انطباق و ردیابی‌های حسابرسی که به طور خودکار حفظ می‌شوند. استقرارهای اخیر در بخش مشاور مستقل کاهش زمان آماده‌سازی بازرسی انطباق را تقریباً 50 تا 60 درصد نشان داده‌اند زیرا مستندسازی به طور مداوم تولید می‌شود و نه تحت فشار بازسازی می‌شود.

گام پنجم: ردیابی‌های حسابرسی را که بازرسی SEC را تحمل می‌کنند، حفظ کنید

گام پنجم حفظ ردیابی حسابرسی است. هر خروجی هوش مصنوعی، هر انتخاب پیکربندی، هر به‌روزرسانی خط‌مشی، هر تصمیم بازبینی، و هر رویداد توزیع باید به گونه‌ای حفظ شود که سال‌ها بعد از بازرسی SEC پشتیبانی کند. الزامات کتب و سوابق معمولاً پنج سال نگهداری را الزامی می‌کنند، و سوابق باید بر اساس تقاضا قابل بازسازی باشند.

ردیابی حسابرسی باید نه تنها آنچه توزیع شد بلکه آنچه تولید شد، آنچه بازبینی شد، آنچه رد شد، آنچه ویرایش شد، و تغییراتی که بین خروجی هوش مصنوعی و توزیع نهایی انجام شد را ثبت کند. این سطح از جزئیات در طول عملیات عادی سربار است اما در طول بازرسی‌ها زمانی که بازرسان می‌خواهند کنترل‌های دفتر مشاوره را درک کنند، ارزشمند است.

بیشتر ابزارهای هوش مصنوعی ردیابی حسابرسی تولید می‌کنند، اما عمق و قابلیت دسترسی متفاوت است. ابزارهایی که استخراج ردیابی حسابرسی را دشوار می‌کنند، در طول بازرسی‌ها درد عملیاتی ایجاد می‌کنند. ابزارهایی که ردیابی‌های حسابرسی ساختاریافته و قابل صادرات تولید می‌کنند، زمان آماده‌سازی بازرسی را به طور چشمگیری کاهش می‌دهند. قابلیت ردیابی حسابرسی باید یک ملاحظه اولیه در انتخاب ابزار برای هر دفتر مشاوره که تحت نظارت نظارتی فعالیت می‌کند، باشد.

دفتر مشاوره همچنین باید تاریخچه پیکربندی خط‌مشی را حفظ کند. دانستن اینکه چه قوانینی در زمان تولید یک خروجی خاص وجود داشت، در طول بازرسی مهم است زیرا تنظیم‌کنندگان انطباق را در برابر قوانین معتبر در آن زمان، نه در برابر قوانین جاری، ارزیابی می‌کنند. کنترل نسخه پیکربندی بخشی از ردیابی حسابرسی است، نه جدا از آن.

گام ششم: تیم دفتر مشاوره را در مورد گردش کار محافظ آموزش دهید

گام ششم آموزش است. هر فردی در دفتر مشاوره که با ابزارهای هوش مصنوعی تعامل دارد، باید گردش کار محافظ، مسئولیت‌های خود، و آنچه در صورت بروز مشکل انجام دهد را درک کند. محافظ‌ها تنها به اندازه افرادی که آنها را به کار می‌گیرند مؤثر هستند.

آموزش باید مبانی را پوشش دهد: چه دسته‌هایی از خروجی به چه سطحی از بازبینی نیاز دارند، چگونه موارد مشکوک را تشدید کنند، چگونه با خطاها برخورد کنند، و چگونه تصمیمات را مستند کنند. همچنین باید موارد دشوارتر را پوشش دهد: چه کاری انجام دهند وقتی خروجی هوش مصنوعی مطابق به نظر می‌رسد اما اشتباه احساس می‌شود، وقتی بازبینی خودکار چیزی را که یک انسان متوجه می‌شود، شناسایی نمی‌کند، و وقتی خود خط‌مشی بر اساس آنچه خروجی هوش مصنوعی آشکار می‌کند، نیاز به به‌روزرسانی دارد.

برای مشاوران تک‌نفره، آموزش خودگردان است اما همچنان ضروری است. مشاور باید نظم محافظ را درونی کند و آن را به طور ثابت به کار گیرد. دفاتری که بر صلاحیت عمومی مشاور بدون آموزش صریح تکیه می‌کنند، متوجه می‌شوند که محافظ‌ها تحت فشار زمان دور زده می‌شوند، که دقیقاً زمانی است که نظم محافظ بیشترین اهمیت را دارد.

برای دفاتر مشاوره تیمی، آموزش باید تکرار شود، تازه‌سازی شود، و به‌روزرسانی شود. ابزارهای جدید، خط‌مشی‌های جدید، و یافته‌های بازرسی جدید همه چیزهایی را که تیم باید بداند تغییر می‌دهند. آموزش تازه‌سازی سالانه کمترین فرکانس است. دفاتر مشاوره در محیط‌های با ریسک بالاتر بیشتر آموزش می‌بینند.

گام هفتم: حلقه بهبود مستمر را در گردش کار ایجاد کنید

گام هفتم بهبود مستمر است. گردش کار محافظ باید با تغییر ابزارهای هوش مصنوعی، تغییر خط‌مشی‌ها، آشکار شدن شکاف‌ها از طریق یافته‌های بازرسی، و رشد دفتر مشاوره تکامل یابد. معماری محافظ ثابت در نهایت شکست می‌خورد زیرا دنیایی که برای آن ساخته شده بود دیگر وجود ندارد.

حلقه بهبود متریک‌ها را ردیابی می‌کند: چند خروجی برای بازبینی علامت‌گذاری شد، چند خروجی رد شد، چند خروجی نیاز به ویرایش داشت، چند خروجی پذیرفته شد و بعداً مشکل‌ساز شد، مدت زمان بازبینی چقدر است، و هر چند وقت یک بار به‌روزرسانی خط‌مشی مورد نیاز است. متریک‌ها شکاف‌هایی را که دفتر مشاوره باید برطرف کند، آشکار می‌کنند.

حلقه همچنین ورودی‌های خارجی را شامل می‌شود: یافته‌های بازرسی SEC از شرکت‌های همتا، اقدامات اجرایی FINRA، راهنمایی‌های صنعتی از سازمان‌های حرفه‌ای انطباق، و به‌روزرسانی‌ها از خود فروشندگان ابزارهای هوش مصنوعی. محافظ‌های دفتر مشاوره باید محیط نظارتی فعلی را منعکس کنند، نه محیطی که در آن محافظ‌ها ابتدا ساخته شدند.

دفاتر مشاوره که حلقه را در گردش کار تعبیه می‌کنند با گذشت زمان بهبود می‌یابند. دفاتری که محافظ‌ها را یک پروژه راه‌اندازی یک‌بار می‌دانند، شاهد تخریب آنها با تغییر محیط اطرافشان هستند. اثر ترکیبی در طی سال‌ها قابل توجه است: دفاتری که به طور مستمر بهبود می‌یابند، در نهایت محافظ‌هایی دارند که گردش کار هوش مصنوعی مدرن را با اطمینان اداره می‌کنند، در حالی که دفاتری که این کار را نمی‌کنند، در نهایت با یافته نظارتی مواجه می‌شوند که آنها را مجبور می‌کند تا تحت فشار بازسازی کنند.

چگونه زیرساخت سفارشی معادله محافظ را تغییر می‌دهد

ابزارهای اشتراکی دفتر مشاوره را به هر عمق محافظی که فروشنده پشتیبانی می‌کند محدود می‌کنند. زیرساخت سفارشی این محدودیت را وارونه می‌کند. دفتر مشاوره محافظ‌هایی را که نیاز دارد تعریف می‌کند و شریک استقرار آنها را ایجاد می‌کند. معماری انطباق بخشی از سیستم می‌شود تا یک لایه که روی آن قرار گرفته است.

این بخشی از دلایلی است که استقرارهای TFSF Ventures FZ-LLC به طور فزاینده‌ای به مشاورانی خدمت می‌کنند که از پشته‌های اشتراکی خود پیشی گرفته‌اند. روش‌شناسی استقرار 30 روزه بازبینی انطباق را در لایه کدگذاری خط‌مشی ادغام می‌کند، بررسی قوانین را در هر مرز خروجی خودکار می‌کند، و ردیابی‌های حسابرسی را به عنوان داده‌های تولید و نه به عنوان گزارش‌های صادرشده حفظ می‌کند. دفاتر مشاوره که از پشته‌های اشتراکی به زیرساخت سفارشی کوچ می‌کنند، معمولاً پوشش بازبینی انطباق را تا 40 تا 60 درصد گسترش می‌دهند و زمان آماده‌سازی بازرسی را در اولین چرخه حسابرسی به نصف کاهش می‌دهند.

مبادله سرمایه‌گذاری اولیه است. زیرساخت سفارشی برای ساخت بیشتر از ماه معادل اشتراک‌ها هزینه دارد. نقطه سر به سر زمانی فرا می‌رسد که حجم انطباق دفتر مشاوره معماری عمیق‌تر را توجیه کند، که معمولاً در حدود زمانی اتفاق می‌افتد که پشته اشتراکی از دو هزار دلار در ماه فراتر رفته و بدهی ادغام زمان قابل توجهی از مشاور را مصرف می‌کند.

جایی که روش‌شناسی محافظ با محدودیت‌های عملی دفتر مشاوره تک‌نفره مواجه می‌شود

مشاوران مستقل تک‌نفره و دفاتر مشاوره کوچک RIA با تضاد واقعی بین روش‌شناسی توصیف‌شده در بالا و محدودیت‌های عملی فعالیت بدون زیرساخت انطباق اختصاصی مواجه هستند. روش‌شناسی صحیح است، اما پیاده‌سازی کامل به منابعی نیاز دارد که دفاتر مشاوره تک‌نفره ممکن است نداشته باشند.

پاسخ عملی این است که روش‌شناسی را با پروفایل ریسک و منابع دفتر مشاوره مقیاس‌بندی کنیم تا اینکه آن را به طور کامل نادیده بگیریم. یک دفتر مشاوره تک‌نفره ممکن است بیشتر بر عمق پیکربندی و کمتر بر پلتفرم‌های بازبینی خودکار اختصاصی تکیه کند. یک تیم کوچک ممکن است بر مشاور انطباق برون‌سپاری‌شده خود برای لایه بازبینی انسانی به جای یک افسر انطباق اختصاصی تکیه کند. معماری یکسان است. پیاده‌سازی به اندازه دفتر مشاوره است.

آنچه کار نمی‌کند نادیده گرفتن روش‌شناسی است زیرا سنگین به نظر می‌رسد. ریسک انطباق ایجاد شده توسط حجم هوش مصنوعی بدون محافظ بدون توجه به اندازه دفتر مشاوره یکسان است. SEC و تنظیم‌کنندگان ایالتی استاندارد را برای دفاتر مشاوره تک‌نفره کاهش نمی‌دهند. هزینه اشتباه کردن با اندازه دفتر مشاوره کاهش نمی‌یابد. روش‌شناسی در هر مقیاسی اجباری است.

دفاتری که این کار را به درستی انجام می‌دهند، معمولاً آنهایی هستند که تخصص انطباق را زودتر به کار گرفتند، خط‌مشی‌ها را به درستی کدگذاری کردند، و محافظ‌ها را قبل از افزایش حجم هوش مصنوعی در گردش کار خود ایجاد کردند. دفاتری که با مشکل مواجه می‌شوند، معمولاً آنهایی هستند که ابتدا ابزارهای هوش مصنوعی را پذیرفتند و سعی کردند بعداً انطباق را پس از آن پیاده‌سازی کنند، زمانی که ردیابی حسابرسی از قبل نامرتب بود و شکاف‌های خط‌مشی از قبل آشکار شده بودند.

چرا بهترین ابزارهای هوش مصنوعی برای مشاوران مالی مستقل، ابزارهایی هستند که با محافظ‌ها مطابقت دارند

پیامد برای انتخاب ابزار مستقیم است. بهترین ابزارهای هوش مصنوعی برای مشاوران مالی مستقل لزوماً آنهایی نیستند که بیشترین ویژگی‌ها یا پایین‌ترین قیمت را دارند. آنها ابزارهایی هستند که به خوبی در معماری محافظ دفتر مشاوره جای می‌گیرند، عمق پیکربندی مورد نیاز دفتر مشاوره را پشتیبانی می‌کنند، ردیابی‌های حسابرسی را تولید می‌کنند که دفتر مشاوره باید حفظ کند، و با گردش کار بازبینی که دفتر مشاوره ایجاد کرده است، یکپارچه می‌شوند.

ابزارهایی که نمی‌توانند در برابر خط‌مشی‌های دفتر مشاوره پیکربندی شوند، بدهی پیکربندی ایجاد می‌کنند. ابزارهایی که ردیابی‌های حسابرسی سطحی تولید می‌کنند، ریسک بازرسی ایجاد می‌کنند. ابزارهایی که گردش کار بازبینی را دور می‌زنند، ریسک توزیع ایجاد می‌کنند. هر یک از این مشکلات با حجم هوش مصنوعی تشدید می‌شود، که کل هدف استفاده از هوش مصنوعی در وهله اول است.

مکالمه انتخابی که نتیجه صحیح را تولید می‌کند، در مورد این نیست که کدام ابزار جذاب‌ترین دمو را دارد. در مورد این است که کدام ابزار با معماری انطباق دفتر مشاوره مطابقت دارد، گردش کاری را که دفتر مشاوره ایجاد کرده است پشتیبانی می‌کند، و به محیط نظارتی که دفتر مشاوره در آن فعالیت می‌کند، احترام می‌گذارد. ابزارهایی که این آزمون را پشت سر می‌گذارند، به دارایی‌های بادوام تبدیل می‌شوند. ابزارهایی که شکست می‌خورند، به بدهی‌هایی تبدیل می‌شوند که دفتر مشاوره در نهایت باید آنها را حذف کند.

مشاوران مستقلی که این رویکرد را درونی می‌کنند، در نهایت با گردش کارهای هوش مصنوعی مواجه می‌شوند که سال به سال ارزش ترکیبی تولید می‌کنند. مشاورانی که روش‌شناسی محافظ را نادیده می‌گیرند و ابزارها را صرفاً بر اساس ویژگی‌ها انتخاب می‌کنند، در نهایت خود را در حال بازسازی تحت فشار با نظارت بازرسان می‌یابند. روش‌شناسی مانع پذیرش هوش مصنوعی نیست. این اساسی است که پذیرش هوش مصنوعی را پایدار می‌کند.

درباره TFSF Ventures

TFSF Ventures FZ-LLC (RAKEZ License 47013955) یک شرکت معماری سرمایه‌گذاری است که زیرساخت عامل هوشمند را در سراسر کسب‌وکارها از طریق سه ستون یکپارچه به کار می‌گیرد: زیرساخت عامل، مسیرهای پرداخت غیرسنتی و یک موتور سرمایه‌گذاری کامل. با ۲۷ سال سابقه در پرداخت‌ها و نرم‌افزار، TFSF در سطح جهانی فعالیت می‌کند و به ۲۱ صنعت با روش‌شناسی استقرار ۳۰ روزه خدمات می‌دهد. اطلاعات بیشتر در: https://tfsfventures.com

ارزیابی رایگان هوش عملیاتی را انجام دهید

ارزیابی رایگان هوش عملیاتی را انجام دهید. به چند سوال سریع در مورد کسب‌وکار خود پاسخ دهید. یک طرح اولیه استقرار هوش مصنوعی سفارشی ظرف ۲۴ تا ۴۸ ساعت دریافت کنید که شامل توصیه‌های عامل، معماری و یک نقشه راه خاص برای عملیات شما است. بدون تماس فروش. بدون تعهد. فقط داده. شروع کنید از: https://tfsfventures.com/assessment

Originally published at https://tfsfventures.com/blog/why-the-best-ai-tools-for-independent-financial-advisors-need-compliance-guardrails

Written by TFSF Ventures Research