Dónde la IA ayuda a impulsar decisiones sobre riesgos operacionales y cumplimiento
Muchas organizaciones buscan nuevas formas de facilitar los procesos complejos de cumplimiento para diferentes partes interesadas. Este enfoque está impulsando esfuerzos de transformación digital que pueden ayudar a respaldar los resultados de cumplimiento y crear eficiencias en las actividades relacionadas con el riesgo.
El papel fundamental de los datos
El papel de los datos en estos viajes de transformación se está volviendo más importante. Las decisiones dependen cada vez más de datos oportunos y bien gobernados, y a medida que las organizaciones avanzan hacia el uso de la IA dentro de los flujos de trabajo de riesgo y cumplimiento, esos datos subyacentes se convierten en un punto de partida esencial en lugar de un insumo posterior. Según un estudio, más de la mitad (53%) de los profesionales de riesgo y cumplimiento ya están utilizando o probando IA, lo que refleja un cambio claro hacia enfoques más proactivos basados en datos.
Sobre esta base de datos, la IA puede respaldar las actividades de gestión de riesgos y cumplimiento de manera más efectiva cuando se incorpora directamente en un flujo de trabajo, en lugar de utilizarse a través de indicaciones abiertas.
Chat para configurar y ejecutar: de la indicación al proceso
Una plataforma unificada integra datos gobernados, modelos analíticos y flujos de trabajo configurables para respaldar decisiones sobre riesgos operacionales y cumplimiento. Este cambio de interacción a IA incrustada para la ejecución subyace a la próxima generación de configuración de sistemas.
En lugar de preguntar a la IA cómo realizar tareas individuales o producir salidas únicas, los usuarios utilizan un chat para describir el resultado que necesitan, y el sistema ayuda a dar forma a los pasos necesarios para avanzar en el trabajo.
Basado en ese objetivo, el sistema puede configurar flujos de trabajo, adaptar modelos de riesgo relevantes, aplicar controles y activar especialistas en dominio y automatización inteligente. El sistema utiliza datos gobernados y herramientas disponibles para ensamblar los componentes del flujo de trabajo que ayudarán a ejecutar la tarea y entregar el resultado deseado.
Operación de los agentes de la plataforma
Para que esto funcione, los agentes de IA deben operar con pleno contexto, que incluye conocimiento del dominio, fuentes de datos gobernados, herramientas analíticas, memoria de decisiones anteriores, derechos de permiso, controles y límites. Estos componentes se conocen comúnmente como «habilidades».
Los agentes aprovechan estas habilidades, aprenden de manera incremental y mejoran a través de interacciones gobernadas. Los flujos de trabajo y modelos de riesgo se reconfiguran a medida que evolucionan los procesos, adaptándose mientras se preserva un historial.
Agente de debida diligencia
Se introdujo un agente de evaluación para acelerar la evaluación de entidades e individuos, operando como un colega analista digital que asume trabajos que tradicionalmente han sido fragmentados, manuales y lentos. Tareas que normalmente requieren días de coordinación y análisis repetitivo pueden estructurarse y acelerarse utilizando este agente.
El agente se desarrolla con la aportación de especialistas del sector y del dominio. Sus pasos siguen patrones utilizados en los flujos de trabajo de analistas humanos, que son revisados y refinados con el tiempo. Las salidas se verifican para reflejar cómo los analistas experimentados suelen evaluar riesgos y aplicar juicios.
Una vista integrada del riesgo
El agente sintetiza una vista integral del riesgo, aprovechando una base de datos verificada, fuentes externas curadas y datos de registros comerciales en vivo. Proporciona una evaluación de debida diligencia consciente del riesgo que se puede producir para diferentes empresas, apoyando una amplia gama de casos de uso, incluidos la incorporación, debida diligencia de proveedores, y monitoreo continuo.
Conclusión
La capacidad de la plataforma para pasar de la indicación al proceso continuará madurando, con agentes que aprenden de las interacciones de los usuarios y reconfiguran continuamente los flujos de trabajo y modelos de riesgo. El enfoque se desplaza de la automatización de pasos individuales a la orquestación de flujos de trabajo de decisiones fundamentadas en datos gobernados y uso en el mundo real. Esto significa una integración más profunda de datos de entidades, debida diligencia, monitoreo y configuración en flujos de trabajo de riesgo impulsados por inteligencia.
Para obtener más información sobre cómo esta plataforma puede respaldar flujos de trabajo de decisiones más conectados y basados en datos, se invita a los interesados a contactar al equipo para discutir los próximos pasos.
