La revolución de la supervisión regulatoria: Expertos de Suptech desvelan el poder de la IA y el ML en la mejora del control

El espacio regtech está al borde de una gran agitación, ya que las nuevas reglas de impuestos al consumidor de la FCA entrarán en vigencia en dos meses. Esto ofrece a las instituciones financieras la oportunidad de adoptar un nuevo enfoque para el cumplimiento y la regulación.

Descubrimos cómo Suptech desempeña un papel para ayudar a los reguladores a impulsar la inclusión financiera y mantenerse al día con la rápida innovación tecnológica. Sin embargo, seríamos negligentes si no mencionáramos el desarrollo de la inteligencia artificial (AI) y el aprendizaje automático (ML) y el impacto resultante en regtech, suptech para ser precisos. Para comprender mejor esto, recurrimos a la industria para descubrir por qué es tan importante integrar estas tecnologías.

Recopilar y analizar datos de manera eficiente y eficaz

Las empresas de hoy necesitan encontrar la forma más eficiente de asignar recursos. Para Andrea Maria Cosentino, fundadora y moderadora de Crypto Club at Rise by Barclays, Regtechs puede lograr esto integrando tecnologías de IA y ML:

“Las soluciones de Suptech pueden integrar tecnologías emergentes como la inteligencia artificial (AI) y el aprendizaje automático (ML) para mejorar la supervisión regulatoria de varias maneras, que incluyen:

– Evaluación de riesgos

“Los algoritmos de IA y ML pueden ayudar a los reguladores a detectar posibles riesgos y patrones de comportamiento que, de otro modo, podrían pasar desapercibidos. Por ejemplo, estos algoritmos pueden analizar grandes cantidades de datos para identificar tendencias o anomalías que podrían indicar fraude u otra actividad ilegal.

– Seguimiento del cumplimiento

“AI y ML pueden ayudar a los reguladores a monitorear el cumplimiento en tiempo real al automatizar la recopilación y el análisis de datos. Esto puede ayudar a los reguladores a identificar y responder a las infracciones más rápidamente, reduciendo el riesgo de daño a los consumidores y al sistema financiero.

– Detección de un fraude.

“AI y ML pueden ayudar a los reguladores a identificar posibles casos de fraude o delitos financieros mediante el análisis de grandes cantidades de datos para identificar patrones y anomalías. Esto puede ayudar a los reguladores a detectar y responder al fraude de manera más rápida y efectiva.

– Analítica predictiva

“AI y ML pueden ayudar a los reguladores a predecir tendencias futuras y riesgos potenciales al analizar datos históricos e identificar patrones y relaciones. Esto puede ayudar a los reguladores a anticipar los riesgos emergentes y responder de manera más proactiva.

– Procesamiento del lenguaje natural (PNL)

“NLP puede ayudar a los reguladores a analizar datos no estructurados, como publicaciones en redes sociales o reseñas de clientes, para identificar posibles riesgos o problemas. Esto puede brindar a los reguladores una visión más completa de los riesgos que enfrenta el sector financiero y permitirles responder de manera más efectiva.

“En general, la integración de nuevas tecnologías como AI y ML en las soluciones de suptech puede ayudar a los reguladores a mejorar la supervisión regulatoria, lo que les permite recopilar y analizar datos de manera más eficiente y efectiva, identificar riesgos y tendencias emergentes de manera más proactiva y rápida y responder de manera más efectiva a problemas potenciales. ”

Mejorar el análisis de datos y el reconocimiento de patrones

Garantizar el cumplimiento e identificar a los malos actores se ha vuelto mucho más difícil durante la última década. A medida que avanza la tecnología, los estafadores manipulan estas tecnologías para su propio beneficio. Mejorar el análisis de datos y el reconocimiento de patrones es una de las formas en que AI y ML pueden empoderar a los suptechs y garantizar que se identifiquen los malos jugadores, explica Andrew Latham, director de contenido de SuperMoney.com, el sitio de comparación financiera.

“Las nuevas tecnologías, como la inteligencia artificial (AI) y el aprendizaje automático (ML), se pueden integrar en las soluciones de Suptech para mejorar la supervisión regulatoria mediante la automatización de tareas complejas y que consumen mucho tiempo, como el análisis de datos y el reconocimiento de patrones.

«Al aprovechar el poder de AI y ML, las herramientas de Suptech pueden procesar grandes cantidades de datos estructurados y no estructurados, lo que permite a los reguladores obtener una comprensión más profunda del panorama financiero e identificar de manera más efectiva los riesgos potenciales y los problemas de cumplimiento». Además, AI y ML mejoran las capacidades de análisis predictivo, lo que permite a los reguladores anticipar las tendencias y los cambios del mercado, identificar actividades fraudulentas y abordar de manera proactiva los posibles problemas antes de que se agraven”.

Cuando la innovación de cumplimiento se encuentra con ESG

Fraser Stewart es cofundador y director de operaciones de Lyfeguard, una plataforma que simplifica la planificación de la vida. Para Stewart, el surgimiento de AI y ML en el mercado de regtech está permitiendo una mayor inclusión financiera. Dijo: «El desarrollo de suptech ha dado un nuevo impulso al sector financiero, lo que permite a los reguladores seguir el ritmo acelerado de la innovación tecnológica». y garantizar una supervisión más eficaz de las instituciones financieras.

“Suptech puede ser una herramienta poderosa para promover la inclusión financiera. Usando tecnologías como AI y ML, Suptech puede facilitar la creación de modelos de riesgo que incluyen poblaciones previamente excluidas, ampliando así el alcance de los servicios financieros.

“Durante el año pasado, hemos visto la efectividad de los análisis basados ​​en IA y los informes en tiempo real para mejorar la supervisión regulatoria. Estas herramientas no solo mejoraron la eficiencia, sino que también permitieron una gestión de riesgos proactiva. El cumplimiento y ESG pueden ir de la mano con el uso de soluciones regtech que optimizan los procesos de cumplimiento al tiempo que integran las consideraciones de ESG en las operaciones comerciales.

“El camino hacia la expansión nacional/internacional puede estar plagado de obstáculos regulatorios. El uso de Regtech puede agilizar este proceso al proporcionar información sobre las regulaciones locales, automatizar los procesos de cumplimiento y permitir informes continuos.

“Una de las lecciones regtech más importantes de los últimos 12 meses es el valor de la adaptabilidad. Dado que los panoramas regulatorios están en constante evolución, ser capaz de adaptarse rápidamente a las nuevas regulaciones e implementar cambios es fundamental para el éxito”.

Verificación de entidad mejorada

La última vez que escuchamos a Stephan Wolf, director ejecutivo de Global LEI Foundation (GLEIF), una fuente en línea de datos de referencia abiertos, estandarizados y de entidades legales. Veamos la asociación de GLEIF con Sociovestix Labs como un ejemplo de cómo ML puede ayudar a los suptechs:

“Las herramientas de aprendizaje automático prometen mejorar la calidad de los datos y crear conjuntos de datos estructurados, mejorar los procesos de verificación de entidades y respaldar una mejor supervisión regulatoria.

“Por ejemplo, GLEIF trabajó con Sociovestix Labs para construir una herramienta de aprendizaje automático que reconoce la forma legal específica de una entidad y automatiza la asignación del código de forma legal de entidad (ELF) apropiado.

“Estas formas legales son una parte crucial de verificar y verificar la identidad organizacional. Sin embargo, la amplia variedad de formas legales que existen dentro y entre jurisdicciones ha dificultado que las organizaciones capturen las formas legales como datos estructurados.

“La nueva herramienta permite a las organizaciones analizar retrospectivamente sus datos maestros, extraer la forma legal del texto no estructurado del nombre legal y aplicar uniformemente un código ELF a cada tipo de entidad. Al crear conjuntos de datos más ricos con una categorización mejorada de entidades legales, la herramienta promueve una mejor comprensión y transparencia en el mercado global. Además, funciona con el Identificador de Entidad Legal para crear un registro globalmente consistente.

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