Cómo habilitar el acceso de autoservicio a datos de KYC seguros y regulados

Resumen

El seminario en línea cómo se puede habilitar el acceso de autoservicio a los datos de KYC y AML sin renunciar a la gobernanza ni a la seguridad.
AI Analyst ayuda a los equipos de cumplimiento normativo a investigar rápidamente los problemas de riesgo mediante el uso de la capa semántica para aplicar definiciones y lógica empresarial contrastadas.
El uso de SemQL se presenta como el mecanismo clave que garantiza la coherencia de las respuestas y evita los resultados erróneos.
La plataforma también hace hincapié en la seguridad mediante el acceso de solo lectura, el cifrado, el procesamiento sin copias, la recuperación mínima de datos y la ausencia de entrenamiento de modelos con datos de los clientes.
El mensaje general es que una IA regulada puede reducir el trabajo manual relacionado con el cumplimiento normativo, al tiempo que garantiza la fiabilidad y el control de las investigaciones sobre datos sensibles de los clientes.

¿Cómo se puede habilitar el acceso de autoservicio a datos de «Conoce a tu cliente» (KYC) seguros y bien gestionados? Lo hemos analizado en profundidad en seminario en línea último seminario en línea de Actian.

El desafío

Para cumplir con la normativa, es necesario contar con una confianza absoluta, verificabilidad y replicabilidad en los datos con los que se trabaja. Sin una forma de garantizar que la incorporación de la IA no genere más problemas de los que resuelve, los equipos de cumplimiento normativo de los sectores altamente regulados se ven obligados a realizar un intenso trabajo manual para supervisar e investigar los datos relacionados con temas sensibles.

La investigación en materia de lucha contra el blanqueo de capitales y «Conoce a tu cliente» es uno de esos temas delicados, y en nuestro reciente seminario en línea mostramos cómo Actian AI Analyst puede ser de ayuda.

Una investigación real, con rapidez

Nos hemos puesto en la piel del responsable de cumplimiento normativo de un banco ficticio, que acaba de enterarse de que varios clientes de bajo riesgo han superado el umbral establecido para la presentación de un informe de actividad sospechosa.

Averiguar por qué nuestra calificación de riesgo no se ajusta al comportamiento del cliente puede llevar horas o días si se hace manualmente, pero no hay tiempo para eso. Por suerte, nuestro responsable de cumplimiento normativo cuenta con AI Analyst.

Empezamos solicitando una lista de clientes de bajo riesgo que superaban el umbral de notificación de actividades sospechosas, y no tuvimos que definir qué «bajo riesgo» o umbral de SAR , ni cómo calcularlos, ya que AI Analyst extrajo todo el contexto relevante de la capa semántica.

A medida que profundizábamos, AI Analyst hizo mucho más que simplemente recopilar datos: presentó métricas clave y factores de riesgo, recomendó medidas de cumplimiento normativo, identificó por qué no se había detectado el problema antes y mucho más.

Gobernanza con SemQL: el ingrediente contra las alucinaciones

AI Analyst es fiable porque siempre opera a través de tu capa semántica —el contexto combinado creado por tus modelos, métricas, términos del glosario e instrucciones para los agentes— utilizando SemQL.

SemQL es una capa de abstracción que hemos desarrollado y que interpreta tus preguntas, teniendo en cuenta tu capa de contexto, para convertirlas en código SQL validado.

AI Analyst nunca tiene acceso directo a tus datos sin procesar, por lo que nunca tiene la posibilidad de salirse del guion. La misma pregunta sobre los mismos datos siempre arroja los mismos resultados.

Implementación rápida

El ejemplo analizado en este seminario en línea una capa de contexto totalmente configurada: un modelo definido, métricas, un glosario empresarial e instrucciones para los agentes que se ajustaban a los procesos reales del banco (ficticio).

Tradicionalmente, la creación de esta capa de contexto ha sido uno de los mayores obstáculos para el desarrollo de una IA útil. Con AI Analyst, podrás disponer de un contexto útil y operativo en cuestión de horas o días.

Evita meses de configuración manual con el Data Steward Agent de AI Analyst, que libera a tus gestores de datos de las tareas repetitivas de mantenimiento para que puedan centrarse en tareas de gobernanza de alto nivel.

Leer: Agente de gestión de datos: el eslabón perdido entre la IA y el contexto

Haz felices a los equipos de seguridad

La verificación del cumplimiento de las normas AML y KYC implica el manejo de una gran cantidad de datos muy sensibles. AI Analyst contribuye a la tranquilidad de tu equipo de seguridad gracias a las medidas de protección integradas en la plataforma, entre las que se incluyen la certificación ISO 21001:2002, actualmente en trámite, y:

Acceso de solo lectura: AI Analyst nunca escribe ni elimina nada de tus fuentes de datos.
Cifrado: Las comunicaciones entre AI Analyst y sus fuentes de datos utilizan TLS en tránsito y AES en reposo.
Procesamiento sin copia: Tus datos permanecen en tu base de datos.
Recuperación solo cuando sea necesario: AI Analyst solo extrae las filas específicas necesarias para responder a tu consulta.
Sin entrenamiento: Tus datos y tus preguntas no se utilizan para entrenar ningún modelo de IA.