Pay As You Goإصدار تجريبي مجاني لمدة 7 أيام؛ لا يلزم وجود بطاقة ائتمان
يعمل الذكاء الاصطناعي على تغيير كيفية تلبية البنوك للمعايير التنظيمية المعقدة، مما يجعل الامتثال أسرع وأكثر دقة وأقل يدويًا. إليك ما تحتاج إلى معرفته:
يجب على البنوك الموازنة بين الابتكار والمسؤولية، باستخدام الذكاء الاصطناعي لمهام مثل مراقبة المعاملات وتقييم المخاطر وإعداد التقارير الآلية مع الالتزام باللوائح المتطورة. إن الالتزام بالامتثال ليس مجرد ضرورة قانونية - إنه وسيلة للحفاظ على القدرة التنافسية في صناعة سريعة التغير.
بحلول عام 2025، أصبح المشهد التنظيمي للبنوك معقدًا بشكل متزايد، حيث يتم الآن تعزيز قواعد الامتثال التقليدية من خلال أطر الذكاء الاصطناعي الناشئة. لقد تجاوز الاعتماد السريع للذكاء الاصطناعي في الخدمات المالية التطورات التنظيمية، مما ترك المؤسسات تتصارع مع كيفية تلبية المعايير القانونية المتطورة. اعتبارًا من سبتمبر 2024، بدأت 48 ولاية وسلطة قضائية أمريكية في صياغة مشاريع قوانين لتنظيم الذكاء الاصطناعي، مما يشير إلى جهد وطني لإنشاء أطر حوكمة مصممة خصيصًا للمؤسسات المالية. يسلط هذا التحول الضوء على العديد من مجالات الامتثال الحاسمة التي يجب على البنوك معالجتها.
تم تكليف البنوك الآن بإدارة العمليات المتكاملة للذكاء الاصطناعي في مجالات مثل مكافحة غسيل الأموال (AML)، ومعرفة عميلك (KYC)، وأخلاقيات الذكاء الاصطناعي. تتطلب هذه المجالات من المؤسسات التأكد من أن أدوات الذكاء الاصطناعي الخاصة بها تلبي المتطلبات الصارمة للدقة والإنصاف والشفافية.
تؤكد لوائح أخلاقيات الذكاء الاصطناعي الجديدة على الإنصاف والشفافية والأمان. يجب على المؤسسات المالية إثبات أن نماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بها خالية من التحيز وقادرة على شرح عمليات صنع القرار للمنظمين.
كما تطورت قوانين حماية البيانات لمواجهة التحديات الخاصة بالذكاء الاصطناعي. تحديثات لـ قانون جرام-ليتش-بليلي (GLBA) وكاليفورنيا CCPA/CPRA تفرض الآن قيودًا أكثر صرامة على كيفية قيام البنوك بجمع بيانات العملاء وتخزينها واستخدامها لأغراض الذكاء الاصطناعي. هذه القوانين، إلى جانب لوائح الخصوصية العالمية، تحدد بشكل كبير كيفية تعامل المؤسسات المالية مع البيانات.
المخاطر الاقتصادية عالية. ماكينزي تشير التقديرات إلى أن الذكاء الاصطناعي التوليدي يمكن أن يساهم بما يتراوح بين 200 مليار دولار و 340 مليار دولار سنويًا في القطاع المصرفي العالمي من خلال مكاسب الإنتاجية. في الوقت نفسه، من المتوقع أن يرتفع الإنفاق على الامتثال للذكاء الاصطناعي وتنفيذه - من 6 مليارات دولار في عام 2024 إلى 9 مليارات دولار في عام 2025، ومن المحتمل أن يصل إلى 85 مليار دولار بحلول عام 2030، وفقًا لـ ستاتيستا. تؤكد هذه الأرقام التأثير المالي للالتزام باللوائح الصارمة.
بالنسبة للبنوك العاملة عبر الحدود، تضيف معايير الذكاء الاصطناعي الدولية طبقة أخرى من التعقيد. لا يقتصر الامتثال على اللوائح المحلية؛ يجب على المؤسسات أيضًا التعامل مع قوانين كل ولاية قضائية تعمل فيها، مما يخلق تحديًا متعدد الأوجه.
جارتنر تشير التقارير إلى أن نصف حكومات العالم تطلب الآن من الشركات الالتزام بمجموعة متنوعة من القوانين واللوائح ومعايير خصوصية البيانات لضمان استخدام الذكاء الاصطناعي بشكل مسؤول. بالنسبة للبنوك متعددة الجنسيات، يعني هذا تطوير أنظمة ذكاء اصطناعي قابلة للتكيف تتوافق مع الأطر التنظيمية المتنوعة مع الحفاظ على الأداء المتسق.
تظل الشفافية وقابلية التفسير أيضًا من الأولويات الرئيسية. تواجه أنظمة الذكاء الاصطناعي عالية المخاطر تقييمات صارمة قبل السوق، حيث يُطلب من البنوك توضيح كيفية اتخاذ الخوارزميات المعتمة تقليديًا للقرارات.
يؤدي الضغط من أجل الامتثال أيضًا إلى دفع الابتكار. أصبحت المراقبة في الوقت الفعلي لأصول الذكاء الاصطناعي والمخاطر والمتطلبات التنظيمية ضرورية الآن، مما أدى إلى اعتماد واسع النطاق لحلول التكنولوجيا التنظيمية (RegTech). حاليًا، تستخدم 90٪ من المؤسسات المالية هذه الأدوات لإدارة الامتثال.
وبالنظر إلى المستقبل، من المتوقع أن يفرض المنظمون متطلبات أكثر صرامة، لا سيما في مجالات مثل حماية البيانات والأمن السيبراني. ولمواكبة ذلك، يجب على البنوك تطوير نماذج مستدامة تعالج القضايا الحرجة مثل إمكانية تتبع مصدر البيانات، ومساءلة الأعمال، وإجراءات الخصوصية والأمن القوية.
تتجه البنوك بشكل متزايد إلى الذكاء الاصطناعي للتنقل في متاهة المتطلبات التنظيمية. نظرًا لأن الجرائم الإلكترونية تكلف الاقتصاد العالمي 600 مليار دولار سنويًا (حوالي 0.8٪ من الناتج المحلي الإجمالي العالمي)، ومحاولات الاحتيال التي ارتفعت بنسبة 149٪ في الربع الأول من عام 2021 مقارنة بالعام السابق، فإن المخاطر أعلى من أي وقت مضى. في عام 2022، اعتمدت أكثر من نصف المؤسسات المالية أنظمة الكشف عن الاحتيال القائمة على الذكاء الاصطناعي، والتي ساعدت في تقليل الإيجابيات الكاذبة بنسبة تصل إلى 70٪. تعمل حلول الذكاء الاصطناعي هذه أيضًا على تحويل مجالات الامتثال الرئيسية مثل مراقبة المعاملات وإعداد التقارير الآلية وتقييم المخاطر.
تحل أنظمة مراقبة المعاملات المدعومة بالذكاء الاصطناعي محل الأساليب القديمة القائمة على القواعد. تقوم هذه الأنظمة بتحليل مجموعات بيانات ضخمة في الوقت الفعلي، وتحديد الأنماط المشبوهة التي قد يفوتها المحللون البشريون، كل ذلك مع الالتزام بقوانين مكافحة غسل الأموال (AML) وتمويل مكافحة الإرهاب (CTF). على سبيل المثال، أمريكان إكسبريس عززت معدلات اكتشاف الاحتيال بنسبة 6٪ باستخدام نماذج LSTM المتقدمة، بينما PayPal تحسين اكتشاف الاحتيال في الوقت الفعلي بنسبة 10٪ باستخدام أنظمة الذكاء الاصطناعي.
النهج القائم على المخاطر أمر بالغ الأهمية لرصد المعاملات بشكل فعال. وهذا يعني تكييف قواعد المراقبة وعتبات التنبيه لتتناسب مع ملف المخاطر المحدد للبنك. يعمل التعلم الآلي والتحليلات السلوكية على تعزيز هذه الأنظمة، والتقاط الحالات الشاذة التي غالبًا ما تتجاهلها الطرق التقليدية. في عام 2021، هولفي تعاونت مع ميزة الامتثال لتنفيذ اكتشاف المخاطر القائم على الذكاء الاصطناعي. سمحت هذه الشراكة هولفي لتحديد أولويات التنبيهات عالية المخاطر، وتحسين كفاءة الفريق بشكل كبير.
«كان تنفيذ التنبيهات الذكية هو التطبيق الأكثر سلاسة للتكنولوجيا التي شهدناها على الإطلاق. لم نواجه أي توقف أو أي انقطاع في العمليات التجارية - ولا حتى لثانية واحدة.» - فالنتينا بوتيرا، رئيسة عمليات مكافحة غسيل الأموال والاتحاد الآسيوي لكرة القدم في هولفي
يُحدث الذكاء الاصطناعي أيضًا ثورة في إعداد تقارير الامتثال من خلال التشغيل الآلي لإعداد المستندات وتقليل الأخطاء وتسريع عمليات الإرسال. تم تصميم هذه الأنظمة لإنشاء تقارير نصية وتحديد الأقسام الرئيسية ومعالجة الاستعلامات المتعلقة بالامتثال. على سبيل المثال، يستخدم ستاندرد تشارترد الذكاء الاصطناعي لتعزيز مراقبة المعاملات للكشف السريع عن الأنشطة المشبوهة، في حين UBS يستخدم روبوتات الدردشة بالذكاء الاصطناعي لمساعدة مسؤولي الامتثال على البقاء على اطلاع بالإجراءات.
جرانت ثورنتون طورت الخدمات الاستشارية أداة ذكاء اصطناعي توليدية مصممة خصيصًا لتعريفات المخاطر المحددة واحتياجات الامتثال. تحدد هذه الأداة الثغرات في أطر المخاطر والرقابة وتقدم توصيات مستهدفة للتحسين.
«أدوات الذكاء الاصطناعي مفيدة في إنشاء واختبار برامج نظام إدارة الامتثال (CMS) لأنها يمكن أن تتطابق بسرعة مع أحدث الإرشادات المقدمة من المنظمين لخطة CMS الخاصة بالبنك وإجراءات المراقبة والتأكد من توافقها مع أي لوائح جديدة أو محدثة.» - ليزلي واتسون-ستراسينر، المدير الإداري وقائد القدرة على الامتثال التنظيمي، Grant Thornton Advisors LLC
يتجاوز دور الذكاء الاصطناعي في إعداد تقارير الامتثال إنشاء المستندات. وهو يساعد في اختبار المعاملات للوائح مثل HMDA و TILA وقانون الحماية من كوارث الفيضانات من خلال تحديد الاستثناءات وأتمتة إدخال البيانات. ومع ذلك، يجب على البنوك التحقق من صحة البيانات والحفاظ على إشراف مجلس الإدارة القوي لممارسات الذكاء الاصطناعي لضمان التوافق التنظيمي. بالإضافة إلى إعداد التقارير، يلعب الذكاء الاصطناعي دورًا مهمًا في تقييم مخاطر الامتثال الشاملة.
تقوم أنظمة تقييم المخاطر القائمة على الذكاء الاصطناعي بتحليل مجموعات البيانات الكبيرة في الوقت الفعلي لاكتشاف الأنماط والشذوذات التي يمكن أن تشير إلى مخاطر الامتثال. تعمل هذه الأنظمة أيضًا على أتمتة أجزاء من تصميم التحكم وعملية التقييم، وتحسين الكفاءة التشغيلية وتعزيز الثقة في تدابير الامتثال. تعمل هذه التطورات معًا على تعزيز إطار تقييم المخاطر في البنك.
وفي الوقت الحالي، تعطي 44% من المؤسسات المالية الأولوية لاستثمارات الذكاء الاصطناعي في مجالات مثل اكتشاف الاحتيال والأمن، مدركة قدرتها على تعزيز إدارة المخاطر. ومع ذلك، بيوكاتش كشف الاستطلاع أن 51٪ من المؤسسات المالية تعرضت لخسائر تتراوح من 5 ملايين دولار إلى 25 مليون دولار بسبب الاحتيال المرتبط بالذكاء الاصطناعي وتهديدات الأمن السيبراني في عام 2023. في حين تعتقد 73٪ من المؤسسات أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يحسن التجارب الرقمية، فإن 54٪ يعبرون عن مخاوفهم بشأن تأثيره، وأقل من نصف المستهلكين يشعرون بالراحة مع بياناتهم المالية التي يتم التعامل معها بواسطة الذكاء الاصطناعي.
لضمان التقييم الفعال لمخاطر الذكاء الاصطناعي، تحتاج البنوك إلى أطر حوكمة قوية للحفاظ على نماذج الذكاء الاصطناعي شفافة وقابلة للتفسير ومتوافقة مع اللوائح المتطورة. السياسات المتعلقة بأمن البيانات والامتثال والإشراف من طرف ثالث لها نفس القدر من الأهمية. يمكن أن تساعد أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدية من خلال تحديد الاستثناءات وأتمتة إدخال البيانات بما يتماشى مع الإرشادات التنظيمية الحالية. إن دمج آليات المراجعة والتجاوز - حيث يمكن للخبراء البشريين التدخل عند الضرورة - يضمن اتباع نهج متوازن ومتكامل في إدارة المخاطر.
بالنسبة للبنوك التي تتطلع إلى تبسيط عمليات سير عمل الامتثال، فإن المنصات مثل prompts.ai (https://prompts.ai) تقديم التعاون في الوقت الفعلي وإعداد التقارير الآلية وقدرات الذكاء الاصطناعي متعددة الوسائط لتبسيط الالتزام التنظيمي.
ومع اعتماد البنوك للذكاء الاصطناعي لتبسيط الامتثال، فإن تنفيذه بشكل أخلاقي لا يقل أهمية. يضمن الذكاء الاصطناعي الأخلاقي العدالة والشفافية والمساءلة، وهي ضرورية للحفاظ على ثقة العملاء مع تلبية المعايير التنظيمية. في عام 2023، استثمرت المؤسسات المالية 35 مليار دولار في تقنيات الذكاء الاصطناعي، مع توقعات تشير إلى أن هذا سيرتفع إلى 97 مليار دولار بحلول عام 2027.
ومع ذلك، فإن التحديات الأخلاقية، إلى جانب قيود التكلفة والمهارات التقنية، غالبًا ما تعيق اعتماد الذكاء الاصطناعي التوليدي. وفقًا لـ KPMG، قام 16 بنكًا فقط من أصل 50 بنكًا بوضع مبادئ الذكاء الاصطناعي المسؤول (RAI)، مما يسلط الضوء على الفجوة بين استخدام الذكاء الاصطناعي والأطر الأخلاقية. تشكل هذه الفجوة مخاطر لكل من البنوك وعملائها.
يمكن أن يؤدي تحيز الذكاء الاصطناعي في الخدمات المصرفية إلى عواقب وخيمة، خاصة في قرارات الإقراض والائتمان. كشفت دراسة أجراها الاحتياطي الفيدرالي عام 2021 أن بعض الأنظمة الخوارزمية المستخدمة في تأمين الرهن العقاري رفضت الطلبات المقدمة من المقترضين من الأقليات بمعدلات أعلى من غير الأقليات. أشار مدير مكتب الحماية المالية للمستهلك روهيت شوبرا إلى هذا باسم «الخط الأحمر الرقمي» و «التمييز بين الروبوتات».
أنظمة الذكاء الاصطناعي المصرفية عرضة لعدة أنواع من التحيز:
في عام 2023، مجموعة إيتوتور واجهت دعوى قضائية من لجنة تكافؤ فرص العمل الأمريكية بعد أن استبعد نظام الذكاء الاصطناعي الخاص بها الآلاف من المتقدمين للوظائف على أساس العمر فقط، مما يوضح المخاطر القانونية والتشغيلية للتحيز.
لمعالجة التحيز، يجب على البنوك اعتماد استراتيجيات مثل بناء فرق متنوعة عبر علوم البيانات والأعمال والموارد البشرية والإدارات القانونية. من الضروري أيضًا إجراء عمليات تدقيق منتظمة لنماذج الذكاء الاصطناعي وتطوير الخوارزميات الشفافة ومراقبة انحراف البيانات. بالإضافة إلى ذلك، يمكن أن يساعد استخدام مجموعات البيانات المتنوعة ودمج هياكل الحوكمة في تخفيف التحيز بشكل فعال.
الشفافية هي مفتاح بناء الثقة في الذكاء الاصطناعي المصرفي. وكما أشار محافظ الاحتياطي الفيدرالي ليل برينارد، فإن بعض الخوارزميات معقدة للغاية لدرجة أنه حتى منشئيها قد يواجهون صعوبة في شرح قراراتهم. لضمان الجدارة بالثقة، يجب على المؤسسات المالية جعل مخرجات الذكاء الاصطناعي قابلة للتفسير وعادلة ومتوافقة مع اللوائح المتطورة.
«لم يعد يُنظر إلى أشياء مثل الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير والذكاء الاصطناعي المسؤول والذكاء الاصطناعي الأخلاقي، التي تدافع عن أحداث مثل التحيز غير المخطط له، على أنها اختيارية ولكنها مطلوبة للشركات التي تستفيد من ML/AI، وتحديدًا عندما تستضيف البيانات الشخصية للعملاء.»
- بريان ماهر، رئيس المنتجات لمنصات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في جي بي مورجان تشيس
يجب على البنوك توثيق قرارات الذكاء الاصطناعي بدقة، مع تفصيل مصادر البيانات والخوارزميات ومقاييس الأداء لكل من المنظمين والعملاء [40، 44]. وجد تقرير Deloitte حول «الأخلاقيات الرقمية والخدمات المصرفية» أن العملاء أكثر استعدادًا لمشاركة بياناتهم عندما يفهمون الغرض منها، وكيف سيتم استخدامها، وكيف تفيدهم. تشمل الخطوات العملية اعتماد تقنيات الذكاء الاصطناعي القابلة للتفسير، وإجراء عمليات تدقيق منتظمة، والحفاظ على توثيق واضح لعمليات صنع القرار. يمكن لأدوات مثل سجلات تتبع القرار ودرجات الثقة ومقاييس الأداء سهلة الاستخدام أن تساعد أيضًا في سد الفجوة بين أصحاب المصلحة التقنيين وغير التقنيين.
وتزيد الرقابة المنظمة من تعزيز تدابير الشفافية هذه، مما يضمن المساءلة في كل مرحلة.
الإشراف الفعال أمر بالغ الأهمية لإدارة الذكاء الاصطناعي بمسؤولية. على الرغم من الاستخدام المتزايد للذكاء الاصطناعي، تفتقر 55٪ من المنظمات إلى إطار حوكمة الذكاء الاصطناعي، وتخطط حوالي 70٪ لزيادة الاستثمارات في الحوكمة على مدى العامين المقبلين [40، 41]. تشير McKinsey إلى أن الشركات التي تتمتع بحوكمة مركزية للذكاء الاصطناعي تزيد احتمالية قيامها بتوسيع نطاق الذكاء الاصطناعي بمسؤولية وفعالية بمقدار الضعف.
يجب أن تبدأ الحوكمة بالقيادة العليا وأن تتضمن لجنة أخلاقيات مخصصة للذكاء الاصطناعي. وكما أكد تشارلي رايت من جاك هنري، «عندما يتعلق الأمر بالذكاء الاصطناعي، فإن الامتثال والمساءلة هما أكثر من مجرد التزامات تنظيمية - إنها التزامات بثقة أصحاب الحسابات ونزاهة مؤسستك المالية».
تشمل العناصر الرئيسية لأطر الحوكمة الناجحة العمليات المركزية لتقديم مبادرات الذكاء الاصطناعي ومراجعتها والموافقة عليها، بالإضافة إلى تدفقات العمل الآلية لتحديد المخاطر والتخفيف من حدتها. لا تزال الرقابة البشرية ضرورية، حيث تحتاج البنوك إلى تقديم برامج التدريب على الذكاء الاصطناعي، والتعليم متعدد الوظائف، والمناقشات المفتوحة حول مخاطر الذكاء الاصطناعي [33، 45].
يعتبر الجدل حول Apple Card في عام 2019 بمثابة قصة تحذيرية. أبل و غولدمان ساكس واجه رد فعل عنيف عندما زُعم أن خوارزمية البطاقة خصصت حدودًا ائتمانية أقل للنساء مقارنة بالرجال الذين لديهم ملفات مالية مماثلة، مما أدى إلى إجراء تحقيق من قبل إدارة الخدمات المالية في نيويورك. لمنع مثل هذه الحوادث، يجب على البنوك تنفيذ أدوات لاكتشاف التحيز وقياسه، وقياس العدالة باستخدام مقاييس مثل الاحتمالات المتساوية، والإبلاغ عن بيانات التدريب الإشكالية أو ميزات النموذج.
توفر منصات مثل prompts.ai التقارير الآلية وسير عمل الذكاء الاصطناعي متعدد الوسائط، مما يساعد البنوك على الحفاظ على الشفافية والمساءلة طوال دورة حياة الذكاء الاصطناعي. من خلال إعطاء الأولوية للاعتبارات الأخلاقية، يمكن للبنوك مواءمة الابتكار مع الامتثال التنظيمي وثقة العملاء.
إن تطوير نهج التفكير المستقبلي للامتثال للذكاء الاصطناعي ليس مجرد فكرة جيدة - إنه ضروري للنجاح على المدى الطويل. تتطور البيئة التنظيمية للذكاء الاصطناعي في القطاع المصرفي بسرعة، ويجب على المؤسسات المالية أن تبقى في طليعة هذه التغييرات. بصفته دينيس إيروين، كبير مسؤولي الامتثال في ألكامي، يضعها:
يجب على مسؤولي الامتثال تقييم طرق التخفيف من المخاطر الحالية أثناء التحضير للتغييرات في اللوائح في السنوات القادمة.
نظرًا لأن التعلم الآلي يمثل 18٪ من إجمالي سوق الصناعة المصرفية، فإن اتخاذ إجراءات استباقية بشأن التخطيط التنظيمي لا يتعلق فقط بالامتثال - بل يتعلق بالحفاظ على القدرة التنافسية.
تحتاج البنوك التي ترغب في الازدهار في هذا المشهد المتغير إلى الانتقال من المشاريع التجريبية الصغيرة للذكاء الاصطناعي إلى استراتيجيات شاملة على مستوى المؤسسة. هذا التحول يسمح لهم بالتكيف مع اللوائح الجديدة دون التضحية بالكفاءة. يجب أن يكون التركيز على إنشاء أنظمة يمكن أن تتطور، وضمان الامتثال مع الحفاظ على التميز التشغيلي.
تتطلب مواكبة التغييرات التنظيمية نهجًا مدروسًا ومنظمًا. على سبيل المثال، قانون الاتحاد الأوروبي للذكاء الاصطناعي، الذي من المقرر أن يدخل حيز التنفيذ قريبًا، من المتوقع أن يشكل المعايير التنظيمية العالمية. بالنسبة للبنوك التي تعمل عبر الحدود، من الضروري البقاء على اطلاع باللوائح المحلية والدولية التي يمكن أن تؤثر على مبادرات الذكاء الاصطناعي الخاصة بها.
للقيام بذلك، يجب على البنوك إنشاء فرق مخصصة لتتبع التحديثات التنظيمية. يجب على هذه الفرق مراقبة الإعلانات الصادرة عن الهيئات التنظيمية الرئيسية مثل الاحتياطي الفيدرالي و مكتب المراقب المالي للعملة، ومكتب الحماية المالية للمستهلك، وكذلك المنظمات الدولية وسلطات خصوصية البيانات. تشمل المجالات التي تتطلب اهتمامًا وثيقًا أطر الحوكمة ومتطلبات الخبرة وإدارة المخاطر النموذجية والإشراف على مزودي الذكاء الاصطناعي من الأطراف الثالثة. إن تنفيذ الأنظمة لتصنيف التغييرات التنظيمية من خلال تأثيرها المحتمل والجدول الزمني والتعديلات التنظيمية المطلوبة سيساعد المؤسسات على البقاء في المقدمة.
تعد التكنولوجيا القديمة واحدة من أكبر العقبات أمام الامتثال التنظيمي في عصر الذكاء الاصطناعي. يمكن للأنظمة القديمة أن تحد من قدرة البنك على توسيع نطاق مشاريع الذكاء الاصطناعي، مما يجعل التحديث أولوية ملحة. يمكن أن يؤدي الانتقال إلى البنية التحتية القائمة على السحابة وترقية أنظمة البيانات إلى تمهيد الطريق لتحسين الامتثال.
يضمن تحديث منصات البيانات أن البنوك يمكن أن توفر المراقبة في الوقت الفعلي ومسارات التدقيق والوثائق التي يتطلبها المنظمون. هذه العملية لا تتعلق فقط بالتكنولوجيا الجديدة - إنها تتعلق بمواءمة مبادرات الذكاء الاصطناعي مع أهداف الأعمال. يجب تقييم كل تطبيق من تطبيقات الذكاء الاصطناعي بشكل فردي لتقييم مخاطره ومكافأته، ويجب إشراك الفرق متعددة الوظائف طوال دورة حياة نموذج الذكاء الاصطناعي.
توفر منصات مثل prompts.ai أدوات لتبسيط هذه الجهود، بما في ذلك التقارير الآلية وسير عمل الذكاء الاصطناعي متعدد الوسائط. تسمح البنية التحتية للدفع أولاً بأول وقابلية التشغيل البيني مع نماذج اللغات الكبيرة للبنوك بالتكيف مع التغييرات التنظيمية دون إصلاح أنظمتها.
في عالم من اللوائح غير المؤكدة، المرونة هي المفتاح. لورا كورنهاوزر، المؤسس المشارك والرئيس التنفيذي لـ وضع استراتيجية، يوضح:
إن تطوير إطار الامتثال المرن لا يتعلق بالتنبؤ بكل تغيير في القواعد. يتعلق الأمر بالبقاء على اطلاع، واستخدام السياسات المعيارية، وإجراء التقييمات القائمة على السيناريوهات والمشاركة بنشاط مع المنظمين.
يجب على البنوك اعتماد سياسات معيارية يمكن أن تتكيف مع اللوائح الجديدة، وإجراء تقييمات قائمة على السيناريوهات للتحضير للنتائج المختلفة، والحفاظ على مسارات تدقيق مفصلة لإظهار الإدارة الاستباقية للمخاطر. يعد توثيق تغييرات الامتثال أمرًا ضروريًا للشفافية والمساءلة.
يعد التعامل المباشر مع المنظمين خطوة مهمة أخرى. من خلال إشراك المنظمين في وقت مبكر من عمليات نشر مشاريع الذكاء الاصطناعي، يمكن للبنوك جمع التعليقات ومواءمة مبادراتها مع التوقعات التنظيمية وبناء الثقة.
كما تؤكد ليزلي واتسون-ستراسينر، المدير الإداري لشركة Grant Thornton Advisors LLC، على أهمية الإشراف على مجلس الإدارة:
تأكد دائمًا من أن مجلس الإدارة الخاص بك يشرف على ممارسات الذكاء الاصطناعي الخاصة بك. واختبر نتائجك. حتى عندما تقوم أداة الذكاء الاصطناعي بالأعباء الثقيلة المتمثلة في تحليل البيانات أو مقارنة المعلومات، فلا يزال يتعين عليك بناء العينات والتحقق من الحالات الشاذة في عمليتك.
في نهاية المطاف، لا تتعلق إجراءات الامتثال المرنة فقط بالوفاء باللوائح - إنها تتعلق بالحفاظ على القدرة التنافسية. كما يقول كورنهاوزر:
لا يقتصر التعامل مع التغيير التنظيمي على البقاء متوافقًا فحسب، بل يتعلق بالحفاظ على القدرة التنافسية.
يتطلب دمج الذكاء الاصطناعي في الخدمات المصرفية توازنًا دقيقًا بين تبني الابتكار والحفاظ على المسؤولية. نظرًا لأن التعلم الآلي يمثل الآن 18٪ من السوق المصرفية، فإن التعامل مع الامتثال كفكرة لاحقة ليس خيارًا ببساطة. تتحمل البنوك المسؤولية النهائية عن الالتزام باللوائح - حتى عند الاستفادة من نماذج الذكاء الاصطناعي التابعة لجهات خارجية. ويؤكد البيان المشترك بين الوكالات بشأن إدارة المخاطر النموذجية هذه النقطة:
«تتحمل البنوك المسؤولية النهائية عن الامتثال لمتطلبات BSA/AML، حتى لو اختارت استخدام نماذج الطرف الثالث».
كما أن التحديات الأخلاقية تلوح في الأفق بشكل كبير في تبني الذكاء الاصطناعي. وفقًا لتقرير KPMG، تعد قضايا مثل الأخلاق والتكلفة والخبرة الفنية من بين أكبر العقبات. على الرغم من الوعي المتزايد، قام 16 بنكًا فقط من أصل 50 بنكًا شملهم الاستطلاع بتطبيق مبادئ الذكاء الاصطناعي المسؤول، مما يكشف عن وجود فجوة بين الاعتراف والعمل. ولسد هذه الفجوة، يجب على البنوك دمج تدابير الامتثال الرئيسية - مثل التدريب والاختبار والمراقبة والتدقيق - في استراتيجيات الذكاء الاصطناعي الخاصة بها. يؤكد قادة الصناعة على أهمية ممارسات الذكاء الاصطناعي القابلة للتفسير والمسؤولة والأخلاقية، لا سيما عند التعامل مع بيانات العملاء الحساسة. توضح هذه الأولويات الأخلاقية أن الحوكمة القوية والقابلة للتكيف لم تعد اختيارية.
إن بناء إطار حوكمة متين أمر ضروري. يجب أن تشرف مجالس الإدارة بنشاط على مبادرات الذكاء الاصطناعي لضمان المساءلة والتوافق مع التوقعات التنظيمية. ومع تطور اللوائح، ستحتاج البنوك إلى التحلي بالمرونة مع الحفاظ على الرقابة الصارمة.
يجسد تشارلي رايت جوهر هذه المسؤولية:
«عندما يتعلق الأمر بالذكاء الاصطناعي، فإن الامتثال والمساءلة هما أكثر من مجرد التزامات تنظيمية - إنها التزامات بثقة أصحاب حساباتك ونزاهة مؤسستك المالية».
للتأكد من أن عملية صنع القرار في مجال الذكاء الاصطناعي تظل عادلة وغير متحيزة، تحتاج البنوك إلى تنفيذ إطار الذكاء الاصطناعي المسؤول. يعطي هذا النهج الأولوية لمبادئ مثل الإنصاف والشفافية والخصوصية. كما يؤكد على استخدام مجموعات بيانات متنوعة للحد من مخاطر التمييز غير المقصود المرتبط بعوامل مثل الجنس أو العرق أو الخلفية الاجتماعية والاقتصادية.
بالإضافة إلى ذلك، يجب على البنوك وضع سياسات حوكمة واضحة وتجميع فرق متعددة التخصصات لإجراء عمليات تدقيق منتظمة لأنظمة الذكاء الاصطناعي الخاصة بها. تعتبر عمليات التدقيق هذه ضرورية لاكتشاف ومعالجة التحيزات المحتملة، وضمان الامتثال لكل من المتطلبات التنظيمية والمعايير الأخلاقية. من خلال الالتزام بالمساءلة والتحسينات المستمرة، يمكن للبنوك تعزيز الثقة في أنظمة الذكاء الاصطناعي الخاصة بها وضمان المعاملة العادلة لجميع العملاء.
للتعامل مع اللوائح الدولية بفعالية، تحتاج البنوك إلى خطة واضحة لإدارة أنظمة الذكاء الاصطناعي. ابدأ ببناء إطار حوكمة قوي للذكاء الاصطناعي. يجب أن يوجه هذا الإطار جهود الامتثال ويضمن التوافق مع المعايير المحلية والدولية. من الجيد إنشاء فرق أو لجان متخصصة للتعامل مع المتطلبات التنظيمية والإشراف على الأنشطة المتعلقة بالذكاء الاصطناعي.
عادي تقييمات المخاطر هي خطوة رئيسية أخرى. تساعد هذه في تحديد العقبات التنظيمية المحتملة وتقييم كيفية تأثير أنظمة الذكاء الاصطناعي على العمليات في مناطق مختلفة. قم بإقران هذا مع الاستمرار المراقبة والتدقيق من نماذج الذكاء الاصطناعي للتأكد من أنها تعمل على النحو المنشود وتبقى متوافقة مع القواعد المتطورة. يمكن أن يساعد الحفاظ على شفافية عمليات صنع القرار والحفاظ على وثائق شاملة أيضًا في إثبات الامتثال للمنظمين.
لا يؤدي اتخاذ هذه الخطوات إلى تقليل المخاطر فحسب، بل يعزز أيضًا العلاقات مع المنظمين ويدعم العمليات السلسة عبر الحدود.
يمكن للبنوك الاستفادة من إمكانات الذكاء الاصطناعي من خلال الإعداد أطر حوكمة البيانات القوية وضمان الشفافية في تطبيقه. وهذا يعني الالتزام بالمتطلبات التنظيمية - ليس فقط لتجنب المشاكل القانونية، ولكن أيضًا لكسب ثقة العملاء. يلعب وضع قواعد واضحة لجمع البيانات واستخدامها، مع إعطاء الأولوية لموافقة العملاء، دورًا رئيسيًا في حماية المعلومات الحساسة.
الحصول على نهج الخصوصية أولاً يمكن أن يمنح البنوك أيضًا ميزة تنافسية، مما يساعد على تعزيز سمعتها في السوق. من خلال الالتزام بـ ممارسات الذكاء الاصطناعي الأخلاقية ومن خلال مراقبة أنظمة الذكاء الاصطناعي بانتظام، يمكن للمؤسسات المالية تحقيق التوازن الصحيح بين الابتكار والمسؤولية عن حماية بيانات العملاء. هذا النهج يبقي الثقة في صميم جهودهم القائمة على الذكاء الاصطناعي.
