Durch den Einsatz von NLP lassen sich die Bearbeitungszeiten für regulatorische Veröffentlichungen in den mit diesem Thema befassten Abteilungen von Finanzdienstleistern um bis zu 80 Prozent senken. Das ergab ein Proof of Concept (PoC) des Hamburger Beratungs- und Softwarehauses PPI AG in Zusammenarbeit mit HARPOCRATES Solutions GmbH, Berliner Spezialist für Compliance as a Service (CaaS). Die Ergebnisse sind im Whitepaper „Prozessverbesserung in der Regulatorik durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz" dargestellt.
Hohe Aufwände für manuelle Prozesse
Eine Prozessverbesserung in dieser Größenordnung bringt ganz erhebliches Entlastungspotenzial für die Institute mit sich, denn die immer größere Vorschriftenanzahl und deren häufige Veränderungen stellen die Unternehmen vor eine Mammutaufgabe in puncto Analyse und Umsetzung. Entsprechend hoch ist der Ressourceneinsatz, Entscheidungsträger in der Finanzwirtschaft geben die Gesamtkosten für die Einhaltung regulatorischer Vorgaben inzwischen mit mehr als fünf Prozent der Einnahmen an. „Wir reden hier von aktuell sehr arbeitsintensiven, manuellen Prozessen", sagt Astrid Freier, Head of Fintech Banking bei der PPI AG und Mitautorin des Whitepapers. „Die Fortschritte in der KI und insbesondere im Bereich NLP lassen aber aus unserer Sicht inzwischen auch in diesem Bereich automatisierte Prozesse zu."
Evaluation anhand von EU-Richtlinien
HARPOCRATES Solutions hat eine Anwendung entwickelt, die den Erkennungsprozess relevanter Dokumente und Textpassagen in rechtlichen Vorschriften verbessert. Die Funktionen der Lösung umfassen die Identifizierung, Filterung und Zuordnung von Gesetzestexten und Verordnungen zu den relevanten Fachbereichen. Weiterhin ist ein automatisierter Abgleich der Ergebnisse mit bestehenden Kontrollmechanismen möglich.
Quantifizierung möglicher Produktivitätsgewinne
Ziel des PoC war die Evaluation der zugrunde liegenden Technologien für Textmining,
-analyse und -interpretation sowie die Quantifizierung möglicher Produktivitätsgewinne für die entsprechenden Abteilungen von Finanzinstituten. Getestet wurde mit zwei europäischen Richtlinien, die PPI bereits auf konventionelle, händische Art für einen Kunden analysiert hatte. „Die dabei gewonnenen Erkenntnisse ließen sich für das Training der KI nutzen", sagt Alexander Hummel, Consultant bei der PPI AG und Mitautor des Whitepapers.
Hohe Genauigkeit bei großer Zeitersparnis
Die Ergebnisse waren durchweg sehr positiv. Die KI wurde mit den praktischen Erkenntnissen der PPI-Experten aus dem Kunden-Case angereichert, das Sprachmodell trainiert. So vorbereitet, wurden über 90 Prozent der relevanten Textpassagen richtig erkannt. „Das hat uns deutlich gezeigt, dass eine KI zur Auswertung komplexer sprachlicher Dokumente die notwendige Präzision absolut erreichen kann. Und eine solche IT-Anwendung ist immer schneller als der Mensch. Die Zeitgewinne sind in jedem Fall enorm", erklärt Astrid Freier.
Das Whitepaper kann auf der Website von PPI kostenlos zum Download angefordert werden: www.ppi.de/...
Hohe Aufwände für manuelle Prozesse
Eine Prozessverbesserung in dieser Größenordnung bringt ganz erhebliches Entlastungspotenzial für die Institute mit sich, denn die immer größere Vorschriftenanzahl und deren häufige Veränderungen stellen die Unternehmen vor eine Mammutaufgabe in puncto Analyse und Umsetzung. Entsprechend hoch ist der Ressourceneinsatz, Entscheidungsträger in der Finanzwirtschaft geben die Gesamtkosten für die Einhaltung regulatorischer Vorgaben inzwischen mit mehr als fünf Prozent der Einnahmen an. „Wir reden hier von aktuell sehr arbeitsintensiven, manuellen Prozessen", sagt Astrid Freier, Head of Fintech Banking bei der PPI AG und Mitautorin des Whitepapers. „Die Fortschritte in der KI und insbesondere im Bereich NLP lassen aber aus unserer Sicht inzwischen auch in diesem Bereich automatisierte Prozesse zu."
Evaluation anhand von EU-Richtlinien
HARPOCRATES Solutions hat eine Anwendung entwickelt, die den Erkennungsprozess relevanter Dokumente und Textpassagen in rechtlichen Vorschriften verbessert. Die Funktionen der Lösung umfassen die Identifizierung, Filterung und Zuordnung von Gesetzestexten und Verordnungen zu den relevanten Fachbereichen. Weiterhin ist ein automatisierter Abgleich der Ergebnisse mit bestehenden Kontrollmechanismen möglich.
Quantifizierung möglicher Produktivitätsgewinne
Ziel des PoC war die Evaluation der zugrunde liegenden Technologien für Textmining,
-analyse und -interpretation sowie die Quantifizierung möglicher Produktivitätsgewinne für die entsprechenden Abteilungen von Finanzinstituten. Getestet wurde mit zwei europäischen Richtlinien, die PPI bereits auf konventionelle, händische Art für einen Kunden analysiert hatte. „Die dabei gewonnenen Erkenntnisse ließen sich für das Training der KI nutzen", sagt Alexander Hummel, Consultant bei der PPI AG und Mitautor des Whitepapers.
Hohe Genauigkeit bei großer Zeitersparnis
Die Ergebnisse waren durchweg sehr positiv. Die KI wurde mit den praktischen Erkenntnissen der PPI-Experten aus dem Kunden-Case angereichert, das Sprachmodell trainiert. So vorbereitet, wurden über 90 Prozent der relevanten Textpassagen richtig erkannt. „Das hat uns deutlich gezeigt, dass eine KI zur Auswertung komplexer sprachlicher Dokumente die notwendige Präzision absolut erreichen kann. Und eine solche IT-Anwendung ist immer schneller als der Mensch. Die Zeitgewinne sind in jedem Fall enorm", erklärt Astrid Freier.
Das Whitepaper kann auf der Website von PPI kostenlos zum Download angefordert werden: www.ppi.de/...
