I sistemi di registrazione sono necessari per i sistemi di intelligenza
La registrazione è essenziale per l'intelligenza artificiale
Le aziende hanno bisogno di sistemi di registrazione. Solo quando abbiamo sistemi di registrazione possiamo avere sistemi di intelligenza. E i leader aziendali che sviluppano sistemi di intelligenza all’interno delle loro organizzazioni definiranno la prossima frontiera nel loro settore.
Guardiamo al crimine finanziario.
I sistemi di registrazione in una banca o in un’azienda di servizi finanziari possono consentire alle squadre di apprendere e quindi memorizzare informazioni su una particolare truffa o schema finanziario. Quando un cattivo attore cerca di ripetere quel schema, il sistema di registrazione lo riconosce dal suo database e può dire ai sistemi o alle persone di bloccare quel cattivo attore.
Ma i criminali finanziari sanno come funzionano le banche e altre istituzioni. Cambiano costantemente i loro metodi e schemi. Non è sufficiente per i banchieri o gli amministratori di fondi difendersi dagli stessi tipi di crimini. Devono cercare gli stessi schemi ripetitivi nei loro dati. Devono difendersi dai crimini del futuro. Questi crimini potrebbero non assomigliare affatto a precedenti furti digitali o transazioni fraudolente.
Il ciclo di apprendimento
Questa previsione richiede un sistema di intelligenza. Gli strumenti di intelligenza artificiale dovrebbero alimentarlo. Questi strumenti possono eseguire analisi perpetue sui dati in ingresso. Identificano pericoli noti e segnalano sospetti “ignoti ignoti”. Questi possono indicare attività criminale. Questo tipo di sistema intelligente aiuta i banchieri o altri leader aziendali a fare progressi. Lo fanno basandosi sui dati raccolti. Forniscono previsioni su ciò che potrebbe accadere successivamente utilizzando probabilità basate sul sistema di registrazione.
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I sistemi di intelligenza – un termine coniato dall’autore Geoffrey Moore nel 2017 – analizzano più a fondo i dati transazionali per scoprire i rischi più nascosti che si annidano all’interno di un’organizzazione. Il ciclo di feedback nel trovare nuovi crimini aiuta quindi a creare nuove regole, tenendo il passo con i criminali mantenendo un archivio in continua espansione dei loro schemi.
Più crimini
Non è mai stato così importante per le aziende finanziarie dimostrare che prendono sul serio il crimine finanziario. Il costo della conformità al crimine finanziario negli Stati Uniti è stato previsto raggiungere quasi 46 miliardi di dollari nel 2022, rispetto a oltre 26 miliardi di dollari nel 2019. I costi globali del crimine finanziario per le banche superano i 2 trilioni di dollari all’anno.
Le aziende finanziarie e di investimento hanno bisogno di sistemi abbastanza agili per affrontare le sfide di conformità del futuro e affrontare la sempre crescente quantità di lavoro coinvolta nel crimine finanziario e nel monitoraggio delle transazioni. Solo le soluzioni alimentate da intelligenza artificiale in questa fase possono fornire questo livello di efficienza e sicurezza.
Come ha riportato Richard Vanderford del Wall Street Journal, i clienti e le normative si aspettano sempre di più che le banche, i fondi e altri adottino sistemi di intelligenza artificiale per il rilevamento del crimine finanziario. Non c’è altro modo per scandagliare miliardi di transazioni mentre i riciclatori di denaro, i trafficanti di esseri umani, i trafficanti di droga e altri criminali diventano sempre più sofisticati e tecnologicamente esperti. Vanderford ha citato i sostenitori dell’intelligenza artificiale, dicendo: “L’intelligenza artificiale può fare il lavoro in modo migliore, richiedere meno personale e consentire controlli continui sui clienti e sulle transazioni per problemi di riciclaggio di denaro e violazioni delle sanzioni”.
Dal crimine finanziario agli attacchi di cuore
Per capire il potere dei sistemi di intelligenza guidati dall’intelligenza artificiale nel affrontare queste molteplici sfide, vale la pena guardare a come strumenti simili stanno rivoluzionando l’assistenza sanitaria – in particolare nella prevenzione degli attacchi di cuore.
Il Semmelweis University Heart and Vascular Center in Ungheria ha curato migliaia di pazienti affetti da malattie cardiache. Hanno raccolto una grande quantità di dati e immagini per creare una rete di somiglianza dei pazienti. In breve, avevano un potenziale sistema di registrazione potente. Tuttavia, per sbloccare il potenziale del sistema, era necessario implementare una piattaforma di intelligenza artificiale. La piattaforma ha individuato modelli e fornito informazioni. Ciò è stato realizzato attraverso una combinazione di analisi dei dati topologici e apprendimento supervisionato e non supervisionato.
Il centro ha creato un sistema di intelligenza che ora rileva il rischio cardiovascolare in anticipo, predice gli esiti dei pazienti in modo più accurato e salva vite.
Numero di personale
Questo esempio mostra come un sistema di registrazione sia solo il primo passo nel utilizzare i dati per migliorare i risultati. Prendendo il passo successivo, le organizzazioni possono identificare problemi ricorrenti. E lo fanno in modo molto più efficace. Iniziano a guardare costantemente avanti per identificare i rischi. In un periodo di carenze di personale e crescenti richieste in tutti i settori, l’intelligenza artificiale permette alle aziende di aumentare l’efficienza senza aumentare il numero di dipendenti.
Più di tre dirigenti finanziari su quattro ritengono che il rilevamento dei rischi abilitato dall’intelligenza artificiale porterà miglioramenti nella prevenzione delle frodi nel prossimo anno, secondo un’indagine recente. Più della metà ritiene che porterà a progressi nelle decisioni di credito e risparmi di costi.
Le aziende con un sistema di intelligenza vedranno significative riduzioni su due fronti. Riducono significativamente i costi. E evitano il potenziale colpo devastante di attacchi o opportunità mancate.
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