IBM Watson unterstützt Finanzdienstleister mit kognitiven Regtech-Lösungen

IBM hat mit den Watson Financial Services die erste Suite von kognitiven Lösungen vorgestellt, um Mitarbeiter bei Finanzinstituten, Banken und Versicherungen im Regtech-Bereich zu unterstützen. Zunächst drei neue Lösungen sollen dabei helfen, ihre regulatorischen und treuhänderischen Aufgaben besser zu bewältigen. Die von IBM Watson unterstützte Software, die aus der IBM Cloud heraus eingesetzt werden kann, unterstützt Finanzfachleute im Verständnis der regulatorischen Anforderungen, bei der Bereitstellung von vertieften Einblicken in potenzielle Finanzvergehen sowie beim Management finanzieller Risiken mit einem neuen architektonischen Ansatz für die Daten.

Für das Management von Risiko und Compliance verbrauchen Großbanken derzeit rund 10 bis 15 Prozent ihres operativen Ausgabenbudgets. Die jährlichen Ausgaben hierfür werden in Finanzdienstleistungsorganisationen auf 270 Milliarden US-Dollar pro Jahr geschätzt. Diese Belastung wird voraussichtlich in den kommenden Jahren noch wachsen. Bis 2020 wird die globale Finanzdienstleistungsbranche mit einer geschätzten Menge von 300 Million Seiten an Regulierungen kämpfen, wobei Jahr für Jahr Tausende von neuen Seiten hinzukommen.

IBM hat Watson auf 60.000 regulatorische Positionen geschult

Watson – die KI- und kognitive Computing-Plattform von IBM – hat bereits in der Vergangenheit eine Vielzahl von Fachleuten bei der Verwaltung massiver und komplexer Dateneinheiten unterstützt. Das Unternehmen hat Watson bereits in den Besonderheiten bestimmter Branchen, beispielsweise auch der Gesundheitsversorgung und der Cybersicherheit, trainiert. Jetzt geschieht dies für das Thema Finanzregulierung.

Die Promontory Financial Group, eine IBM Tochtergesellschaft, die sich auf Risikomanagement und regulatorische Compliance spezialisiert hat, hat Watson zunächst auf 60.000 regulatorische Positionen geschult. Watson hat auch begonnen, Transaktionen und Fälle im Zusammenhang mit potenziellen finanziellen Vergehen zu überprüfen. Das Ergebnis ist eine Reihe von kognitiven Lösungen, die professionelle Unterstützung bei der Bereitstellung von besser gestützten Risiko- und Compliance-Entscheidungen mit größerer Geschwindigkeit bieten sollen. Im Laufe der Zeit werden zusätzliche Datensätze hinzugefügt, die es dem maschinelle Lernen und der Analytik in Watson Financial Services ermöglichen können, im Serviceumfang weiter zu expandieren und die bereitgestellten Empfehlungen weiter zu verbessern.

„Vor zwei Generationen, in den 1950er Jahren, führte IBM die ersten Computer in den Finanzdienstleistungssektor ein, so dass Banken und andere Institutionen ein stärkeres Vertrauen in den Markt durch effizienteren und genaueren Betrieb aufbauen konnten“, sagt Bridget van Kralingen, Senior Vice President IBM Industry Platforms.

Um das Vertrauen heute zu stärken, müssen Finanzinstitute die verfügbaren Informationen der Branche analysieren, um Risiko und die Compliance zu steuern. Keine Einzelperson, kein Team kann dies allein für sich tun. Daher bringt IBM wieder eine neue Art von Computing – Cognitive Computing – in den Markt, um die Branchenprofis effektiver zu machen.“

Bridget van Kralingen, Senior Vice President IBM Industry Platforms

Gene Ludwig, Gründer und Chief Executive Officer bei der Promontory Financial Group, ergänzt: „Die Geschwindigkeit und das Volumen der Informationen, die Finanzinstitute verwalten müssen, ist bereits atemberaubend und trotzdem immer noch im Wachsen. Die Antwort auf dieses Problem ist kognitive Technologie, die von Branchenexperten trainiert wird, wie bei Promontory. Im Wesentlichen bringen wir unsere regulatorischen Kenntnisse in Watson ein, so dass eine breite Gruppe von Fachleuten von diesem Wissen profitieren.”

Die wachsenden Forderungen der Regulierungsbehörden nach umfangreicherer Berichterstattung haben der Bankenbranche eine enorme technische Herausforderung gestellt. Indem wir mit Partnern wie IBM arbeiten, können wir noch mehr darauf vertrauen, dass unser rigoroser und konsistenter Ansatz zu Risikomodellierung und -berichterstattung die neuesten gesetzlichen Anforderungen des FRTB (Fundamental Review of the Trading Book) erfüllen kann.“

Rita Gnutti, Leiterin Market- and Counterparty Risk internal Models bei Intesa Sanpaolo

IBM Watson im Detail: Das sind die Anwendungen im Finanzbereich

Die spezifischen Produkte, die von Watson Financial Services vorgestellt wurden, umfassen:

Watson Regulatory Compliance: Watson Regulatory Compliance hilft Finanzinstituten, die sich ständig ändernden regulatorischen Anforderungen besser zu verstehen und zu erfüllen. Watsons natürliche Sprachverarbeitungsfähigkeiten werden verwendet, um regulierungsspezifische Formulierungen zu trainieren und zu verstehen. IBM hat mit der Einspeisung von Regulierungen aus 200 verschiedenen Quellen in das System begonnen, um potenzielle Verpflichtungen zu identifizieren und kenntlich zu machen. Dies kann dazu beitragen, die täglichen manuellen Aktivitäten von Compliance-Profis durch die Bereitstellung einer firmenspezifischen Sicht auf die regulatorischen Anforderungen zu vereinfachen.

Compliance-Profis, die Watson Regulatory Compliance einsetzen, haben dadurch Zugriff auf eine maßgeschneiderte und durchsuchbare Bibliothek von regulatorischen Anforderungen, verbunden mit der Möglichkeit, die für ihr Geschäft relevanten Verpflichtungen und Kontrollmechanismen zu identifizieren. Diese können nach Geographie, Branche, Produkt, Prozess und Compliance gefiltert werden. Damit lassen sich auch Veränderungen leichter verfolgen, mit der Möglichkeit, nur die spezifischen Teile der Regulierung, die direkt relevant sind, zu empfangen.

IBM Financial Crimes Insight mit Watson: Jedes Jahr geben Finanzinstitute 18 bis 21 Milliarden US-Dollar für Anti-Geldwäsche-Aktivitäten aus, 16 bis 19 Milliarden US-Dollar für Know-Your-Customer- (KYC-)Anforderungen und 11 bis 15 Milliarden US-Dollar für Verhaltensüberwachung. Diese Aktivitäten sind äußerst arbeitsintensiv aus der Natur ihrer Sache heraus, und erfordern erhebliche Zeit, um Informationen aus verschiedenen Quellen zu sammeln. Die endgültige Entscheidung ist oft subjektiv und abhängig von der Erfahrung einzelner Analysten.

IBM Financial Crimes Insight mit Watson wendet kognitives Computing, intelligente Robotic-Prozessautomatisierung, Identitätsauflösung, Netzwerkanalyse, maschinelles Lernen und andere fortschrittliche Analytik-Fähigkeiten an, um Due Diligence-Aktivitäten zu beschleunigen. Die Lösung kann Organisationen helfen, die Fülle von AML-Alerts, die von Transaktionsüberwachungssystemen heute produziert werden, effektiver zu verstehen und zu steuern. In Kombination mit der Expertise von Promontory können Finanzinstitute die Geschwindigkeit und Genauigkeit in der Kundenüberprüfung erhöhen und dazu beitragen, False Positives zu reduzieren sowie Falluntersuchungen für AML-Alert-Reviews zu beschleunigen.

Darüber hinaus wird die Lösung von IBM für die Verhaltensüberwachung dahingehend erweitert, breitere Verhaltensrisiken wie Verkaufspraktiken, Kundeneignung und treuhänderische Verantwortlichkeiten zu adressieren. Diese Lösung geht über traditionelle regelbasierte- oder Lexikon-Ansätze hinaus und schafft verbesserten Einblick durch die Identifizierung der verschiedenen Aktivitäten und Verhaltensweisen im Zusammenhang mit einem Fehlverhalten. Die Lösung kann auch das Beschwerdemanagement vorantreiben, um die Fachleute, die für die Aufdeckung von Fehlverhalten verantwortlich sind, noch weiter zu unterstützen.

IBM Algo One Big Data Foundation: Für viele Finanzinstitute ist es eine Herausforderung, ihre bestehenden Systeme zu skalieren, und doch ist eine Skalierung notwendig, um den drastischen Anstieg der Anforderungen beim Fundamental Review of the Trading Book (FRTB), der Bewertung von Wertberichtigungen (XVA) und der Liquiditätsanalyse zu erfüllen.

IBM Algo One Big Data Foundation ist ein neuer architektonischer Ansatz, um Kunden dabei zu helfen, die Leistung zu erreichen, die erforderlich ist, um die Einhaltung von Vorschriften zu erfüllen. Die Lösung integriert Big-Data-Technologie mit den Kernrisiko-Datenmanagement-Anwendungen von Algo One. Dies ermöglicht es Finanzunternehmen, das Risiko in kürzerer Zeit mit einer intuitiven Benutzeroberfläche zu untersuchen.

Durch die Nutzung von strukturierten und unstrukturierten Daten kann die Lösung komplexere Fragen verarbeiten und bessere Antworten in der Entwicklung neuer Geschäftsstrategien bekommen. Dies holt den Einsatz von Big Data aus einer experimentellen Nischen-Nutzung in der Bank heraus und überführt Big Data in die alltägliche Nutzung im Zusammenhang mit regulatorischen oder Finanzplanungsfragen. Die ersten Lösungen im Rahmen des neuen architektonischen Ansatzes konzentrieren sich auf Liquidität, Application Lifecycle Management und Marktrisiken.