10 Schritte, die Kreditgenossenschaften jetzt unternehmen sollten, um sich auf die Einführung von KI vorzubereiten
Die Künstliche Intelligenz (KI) wird zu einem wertvollen Werkzeug, während Kreditgenossenschaften fortschrittlichere Technologien übernehmen, um ihren Mitgliedern zu dienen und wettbewerbsfähig zu bleiben. Von der Optimierung von Betriebsabläufen über die Verbesserung der Betrugserkennung bis hin zur Verbesserung der Mitgliedererfahrungen kann KI Kreditgenossenschaften helfen, im Einklang mit Finanzinstituten zu bleiben und gleichzeitig die persönliche Note zu bewahren. Der Erfolg hängt jedoch von der Vorbereitung ab.
Um die erfolgreiche Implementierung von KI fortzusetzen, haben Kreditgenossenschaften einige wichtige Schritte zu beachten:
1. Definieren Sie Ihre KI-Ziele und Governance-Struktur
Kreditgenossenschaften sollten klare strategische Ziele haben, die mit ihren Geschäftszielen übereinstimmen – sei es die Verbesserung des Risikomanagements, die Modernisierung des Mitgliederservices oder die Steigerung der Effizienz in den Abläufen. Bevor sie sich neuen Technologien verpflichten, sollten sie ein interdisziplinäres KI-Governance-Kommittee einrichten, das Stakeholder aus den Bereichen Compliance, Datenanalyse, Recht, Technik und Geschäftsbereiche einbezieht. Diese Gruppe sollte alle KI-Anwendungsfälle überwachen, ein Modellinventar führen und sicherstellen, dass hochriskante Modelle regelmäßig überprüft werden.
2. Bauen Sie KI-Kompetenz in Ihrer Kreditgenossenschaft auf
Der erfolgreiche Einsatz von KI hängt von einem weit verbreiteten Verständnis ab. Schulen Sie Mitarbeiter auf allen Ebenen in den grundlegenden KI-Konzepten wie maschinellem Lernen, prädiktiver Analyse und generativer KI. Kreditgenossenschaften sollten in Betracht ziehen, fortlaufende Programme zur KI-Kompetenz anzubieten, um Teammitglieder über die Verwendung von KI und deren Rolle bei der Aufsicht und Implementierung zu informieren.
3. Identifizieren Sie Anwendungsfälle und verfolgen Sie den ROI
Priorisieren Sie Projekte mit hohem Wert und geringem Risiko, die greifbare Vorteile bieten. Ob es um die Automatisierung der Dokumentenklassifizierung, die Verbesserung der Betrugserkennung oder die Verkürzung der Underwriting-Zeit geht, jeder KI-Anwendungsfall sollte definierte Ergebnisse und einen ROI-Plan enthalten. Kreditgenossenschaften müssen die Leistung kontinuierlich messen und basierend auf Ergebnissen und Risiko Bewertungen Anpassungen vornehmen.
4. Bereiten Sie sich auf sich entwickelnde regulatorische Anforderungen vor
Kreditgenossenschaften sollten sich auf die Einhaltung zukünftiger Anforderungen von der NCUA, CFPB und anderen Agenturen vorbereiten. Beginnen Sie mit der Dokumentation von KI-Governance-Aktivitäten, Cybersecurity-Protokollen und Risikoanalysen. Simulieren Sie interne Audits, um die regulatorische Bereitschaft zu bewerten, und beziehen Sie KI-Diskussionen in die Vorstandssitzungen ein, um die Aufsicht auf höchster Ebene sicherzustellen.
5. Überprüfen und verwalten Sie Drittanbieter-KI-Anbieter
Fordern Sie detaillierte Informationen darüber an, wie Modelle trainiert werden, welche Daten verwendet werden und welche Sicherheitsprotokolle vorhanden sind. Überprüfen Sie Verträge auf Prüfungsrechte, Benachrichtigungsklauseln bei Verstößen und Nutzungseinschränkungen. Kreditgenossenschaften, die KI-Tools von Anbietern nutzen möchten, müssen bestätigen, dass diese Tools im SOC 2-Bericht des Anbieters abgedeckt sind und den Datenschutzgesetzen wie GLBA und CCPA entsprechen.
6. Priorisieren Sie Erklärbarkeit und ethische Nutzung
Dokumentieren Sie, wie jedes Modell entwickelt, trainiert, getestet und validiert wird. Achten Sie besonders auf hochriskante Modelle, wie solche, die in Kreditentscheidungen oder Betrugswarnungen verwendet werden. Wählen Sie Modelle aus, die Leistung mit Transparenz in Einklang bringen, stellen Sie sicher, dass Eingaben und Ausgaben protokolliert werden, und führen Sie regelmäßige Bias-Audits durch, um Fairness und Vertrauen aufrechtzuerhalten.
7. Stärken Sie Datenschutz- und Cybersecurity-Kontrollen
KI fügt der Cybersecurity neue Komplexitätsebenen hinzu. Stellen Sie sicher, dass sensible Mitgliederdaten verschlüsselt sind und nicht für unbefugtes Modelltraining verwendet werden können. Fragen Sie Anbieter, wie sie sich gegen feindliche Bedrohungen wie Eingabeaufforderungseinfügungen oder Modellmanipulation verteidigen. Aktualisieren Sie Ihren Notfallplan, um die neuen Risiken zu berücksichtigen, die durch KI-Systeme eingeführt werden.
8. Etablieren Sie Richtlinien zur Nutzung generativer KI
Kreditgenossenschaften sollten die Verwendung generativer Tools auf institutionell genehmigte Plattformen beschränken und die Arten von Daten spezifizieren, die in diese Systeme eingegeben werden können. Geben Sie Anleitungen, was als angemessene Nutzung gilt, und verlangen Sie von den Mitarbeitern, dass sie KI-generierte Inhalte auf Genauigkeit und Compliance überprüfen, bevor sie in Mitgliedskommunikationen oder Entscheidungsfindungen verwendet werden.
9. Planen Sie die Kommunikation und Transparenz für Mitglieder
Informieren Sie Mitglieder, wenn KI auf eine Weise eingesetzt wird, die sie betrifft – insbesondere in Bereichen wie Kreditvergabe oder Betrugsprävention. Bieten Sie, wo möglich, klare Opt-out-Optionen an, und stellen Sie sicher, dass die Mitglieder wissen, dass es immer noch einen Menschen im Prozess gibt. Kreditgenossenschaften sollten auch klare Service-Level-Vereinbarungen für KI-gesteuerte Tools festlegen, die direkt mit Mitgliedern interagieren.
10. Investieren Sie in langfristige Innovationsplanung
KI ist keine einmalige Investition. Erstellen Sie einen Fahrplan, der mit langfristigen Geschäftszielen übereinstimmt und verantwortungsbewusstes Experimentieren unterstützt, während regulatorische Compliance und ethische Standards eingehalten werden. Verfolgen Sie den ROI von KI-Initiativen im Laufe der Zeit und passen Sie Anpassungen basierend auf Ergebnissen, Risiken und sich ändernden Mitgliederbedürfnissen an.
