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当前人工智能发展的另一个重点是改善操作风险管理。金融科技公司已经提供基于人工智能的解决方案来防止支付交易中的欺诈。通过将收件人、金额和位置与历史交易数据进行比较，实时检查信用卡或网上银行支付订单的合理性。如果人工智能检测到重大偏差或其他风险，可以阻止付款并向银行员工生成检查单。

监管流程人工智能的使用还可以提高满足监管要求的效率和质量。

一个具体的例子是打击洗钱活动。银行有法律义务检查所有支 居住者名单 付交易是否存在可疑交易，并向有关当局报告。已经有基于专家设定的预定义检测规则的自动反洗钱检查。然而，其中一些规则仅适用于个别交易特征，这些特征也可能出现在许多无害支付中。这导致报告了许多疑似病例，而这些病例必须在随后的人工检查中被丢弃。与此同时，这些规则也存在被系统性规避的风险，例如故意低于已知阈值或使用其他方法。因此，各银行正在测试机器学习方法，以持续报告当前的识别规则并导出新的、以前未知的识别模式。在人工智能的帮助下，可以减少毫无根据的怀疑和人工操作，同时可以揭露以前隐藏的洗钱案件。

KYC流程优化
此外，人工智能应用程序可以支持“了解你的客户”流程。为了防止洗钱和恐怖主义融资并遵守适用的制裁措施，银行必须不断检查其客户数据的准确性。已经有人工智能应用程序通常会检查报告或维护的客户数据的合理性，并在必要时将其与互联网上的信息进行比较。如果数据明显过时，例如四位数邮政编码或与公开媒体相矛盾的信息，将要求员工单独检查。在进一步扩展阶段，还可以自动纠正不正确的数据或添加丢失的数据。人工智能 (AI) 在现代商业世界中变得越来越重要。明确定义的人工智能战略是成功的关键。将人工智能仅仅视为一种技术工具的公司往往会错过充分发挥其潜力的机会。另一方面，深思熟虑的人工智能战略将人工智能作为核心组成部分纳入企业战略，从而创造可持续的竞争优势。 Mittelrhein Energy Supply (EVM) 和 adesso 提供了一个令人印象深刻的例子，说明如何在很短的时间内制定这样的战略并直接在公司实施。