Waar is de Artificial Compliance Manager?

Banken op zoek naar duizenden nieuwe Compliance Managers

Gert-Jan Verstegen van RTLZ.nl schrijft dat de banken honderden Compliance Managers nodig hebben om aan de opdracht van de NCB te voldoen om criminelen en witwassers op te sporen. Particuliere klanten zijn nog wel te automatiseren maar zakelijke klanten is echt handwerk blijkbaar. Vandaar mijn vraag: Waar is de Artificial Compliance Manager. Ik denk namelijk dat je deze heel snel operationeel kunt kunt krijgen in de vorm van digitale ondersteuning voor complexe zaken. Ja, complexe zaken. Waar AI meestal ingezet wordt voor grote hoeveelheden vergelijkbare data kun je deze net zo goed inzetten voor grote hoeveelheden ongestructureerde data, lees teksten van verslagen, social media, rapportages, publicaties etc. Dit is misschien nog wel veel waardevoller dan de bulk aan cijfers, omdat je zo de spreekwoordelijke speld in de hooiberg kunt vinden. 

Nu ben ik in de omstandigheid dat ik voor diverse organisaties projecten mag leiden waarbij we veel, heel veel bronnen hebben met vaak heel erg ongestructureerde data, die we m.b.v. onder andere Artificial Intelligence om weten te toveren tot een overzichtelijk geheel. Netjes vormgegeven in een dashboard zodat de gebruikers direct zicht hebben welke info waar staat en dus ook ontdekken dat informatie vaak uit heel andere bronnen komt dan gedacht.

AI hoeft geen besluiten te nemen om waarde toe te voegen

We houden dit bewust zo basic mogelijk zonder toeters en bellen, en al zeker zonder black-box algoritmes. Wat we wel doen is in de geest van de gebruiker denken en leren hoe en waar deze informatie vandaag haalt. En dat laten we zien. Natuurlijk gaan de handen van veel datascientisten nu jeuken want er kan zoveel meer. Dat klopt, maar we zijn niet bezig om techniek te laten werken, we zijn bezig om in processen versnelling en kwaliteit te brengen. En als blijkt dat de bron informatie zeer variabel is, of soms van gewoon ronduit slecht geschreven teksten.

Gelukkig is AI technologie al zover dat deze wetten en regels kan interpreteren

Als ik dan het stuk over een groot tekort aan compliance managers lees dan zou ik, ondanks dat dit slechts een tijdelijke piek betreft, proberen deze compliance managers zo veel mogelijk te ondersteunen. Nu worden overal uit het land mensen ingeschakeld om bij te springen. Begrijpelijk als oplossing, maar je zou zomaar de kans op fouten kunnen verhogen. En je zult net zien, net dat ene stukje oh zo cruciale informatie wordt natuurlijk over het hoofd gezien, waardoor je het risico loopt keihard op je vingers getikt te worden. Nog even los van het feit dat je helemaal niet nog een keer bij RTLZ in het nieuws wilt komen vanwege missers, daar zit niemand op te wachten.

De complexiteit is groot, zeker bij grote internationale klanten. Daar werkt een basis algoritme niet die heel simpel gezegd kijkt naar een afwijking. Wat wel zou kunnen werken is dat je diverse oplossingen aan elkaar knoopt. De een is goed in informatie vergaren, de ander kan goed analyseren en de ander is weer goed in de regels interpreteren. Wat zou er gebeuren als je deze aan elkaar knoopt en zo de compliance manager direct op het goede pad zet en hem alle informatie die nodig is op een presenteerblaadje aanreikt? Wellicht zelfs met een analyse waar van de wetten afgeweken wordt of op welke vlakken risico’s gezien worden.

Soms werkt gezond verstand gewoon het beste

 Als ik zo vrij mag zijn richting de banken, start vandaag nog met basic AI oplossingen om dit probleem te ondersteunen. Ongetwijfeld heb je al zeer competente mensen en partners aan boord, maar laat het gezond verstand de boventoon voeren. Oplossingen hoeven niet altijd bol te staan van prachtige innovatieve technologie, je kunt ook heel praktisch de zaken aanpakken vanuit de praktijk, waardoor je in hele korte tijd heel veel waarde toe kunt voegen en snel iedereen weer terug kunt sturen naar zijn of haar eigenlijke werk, voordat daar spaanders vallen. 

Kijk een verder dan je bestaande data

 Hoe groot is de kans dat je zodra je een AI project begint je eerst achteruit kijkt versus vooruit? Wat doen we meestal als we een probleem op moeten lossen? Kijken in onze toolbox welke oplossingen we beheersen, hoe hebben we eerder problemen succesvol aangepakt, en dat gaan we herhalen. Het mooi aan AI is dat je geheel nieuwe, vaak veel eenvoudiger oplossingen toe kunt passen, dit vergt vanzelfsprekend dat je even een stap terug doet, en verder kijkt dan je dagelijkse werk. Zoals ik in mijn boek Kunstmatige Intelligentie in de praktijk al aangeef hoeft AI helemaal niet zo hoogdravend te zijn maar kun je binnen weken al het eerste rendement behalen, als je maar de juiste keuzes maakt.

Scroll to top

Blog

Schrijf je in voor het AI Business News, het enige AI news vanuit een management/directie perspectief

Bedankt voor uw inschrijving!