Adressering av risiko når den oppstår

Utfordringer og muligheter

Risikostyring i en virksomhet er en kostbar og arbeidskrevende prosess, med lav toleranse for feil. Regulatoriske krav pålegger finansinstitusjoner å vurdere og håndtere risikoene de er eksponert for, blant annet risikoer knyttet til kreditt, investeringer, misligheter/svindel og cybersikkerhet. Risikovurderingene blir utført på grunnlag av et bredt utvalg informasjon, blant annet identitetsverifisering, kredittvurderinger, kredittkortdata, boliglånsdata. Når dette skaleres opp, med titalls millioner kunder i ulike markeder, blir risikostyring enormt komplekst, tidkrevende, kostbart og sårbart for menneskelige feil. 

Hvordan kan generativ AI hjelpe?

Operasjonell effektivitet

Sanntidsovervåkning og identifisering av risikoer, herunder mislighetsrisiko, har en direkte påvirkning på operasjonell effektivitet og kostnadsbesparelser.  

Regulatorisk overholdelse

Evnen organisasjoner har til å få tilgang til relevant data og informasjon som gir kontekst i sanntid, bidrar til etterlevelse og overholdelse av regelverk og bransjestandarder.

Forbedret nøyaktighet

Organisasjoner kan gjennomføre bedre risikovurdering med større nøyaktighet og innvirkning når de vurderer risiko basert på kundedata, bransjedata og sanntidsoppdateringer. 

Generering av syntetiske data

Generativ AI kan brukes til å generere syntetisk data som speiler ulovlige transaksjoner. Denne informasjonen kan brukes til å trene modeller til bedre å identifisere risikoscenarier, forutsi mønstre or redusere hyppigheten av svindel. 

Adressere risiko når den oppstår og fremme tillit

Rettferdig og upartisk

I noen tilfeller kan den generative AI-modellen produsere feil data på grunn av gale eller misvisende forutsetninger i modellen. Dette kan føre til at feil beslutninger blir tatt av kunden ettersom datagrunnlaget er feilrepresentert. Dersom organisasjoner ikke er bevisste på utfordringene ved den generative AI-modellen og tar beslutninger på feil grunnlag, kan det utgjøre en risiko for omdømme og kundetilfredshet, samt føre til manglende etterlevelse av regulatoriske krav. 

Ansvarlig

Dersom risikoer blir oversett av den generative AI modellen, og organisasjonen tar ukritiske og beslutninger basert på denne informasjonen, kan ikke maskinen holdes ansvarlig. For å sikre kvalitet i beslutningsprosesser må organisasjonen kartlegge interessenter og definere deres roller og ansvar, samt etablere en rutine for datavalidering av informasjon som blir generert ved hjelp av AI for å sikre at informasjonen er tilstrekkelig nøyaktig og pålitelig.

Sikkerhet

Siden risikovurderingene baseres på en mengde sensitiv informasjon er det viktig at modellen som brukes sikres for å hindre at sensitiv informasjon kommer på avveie.