Machine Learning: le opportunità in ambito GRC

Il Machine Learning sta entrando in molteplici ambiti professionali: fra questi anche quello della Governance, Risk and Compliance. I dati raccolti dalle attività di GRC possono infatti essere elaborati dagli algoritmi di apprendimento automatico non solo per rendere i processi di controllo più efficaci ed efficienti, ma per scovare, prevedere e prevenire possibili condotte fraudolente.

Casi di applicazione

Sulla base di informazioni come tipo di controllo, frequenza, livelli di rischio, storico degli errori ecc…, un sistema di Machine Learning costruisce delle regole che si aggiornano di pari passo con gli stessi dati, permettendo di automatizzare le funzioni di GRC coinvolte.

Entriamo ora più nel dettaglio di alcuni casi d’uso concreti.

Rilevazione di attività fraudolente

Grazie al Natural Language Processing (trattamento informatico del linguaggio naturale), un campo che consente di estrarre informazioni dal testo tramite strumenti informatici e che viene spesso usato per produrre dati utilizzabili poi tramite tecniche di ML, è possibile:

  • Valutare l’eventualità che dentro un comportamento si nasconda una frode attraverso l’analisi di diversi canali di comunicazione: voce, e-mail, video, messaggi
  • Individuare attività finanziarie e commerci illeciti
  • Scovare modelli di condotta criminale e predisporre gli strumenti per monitorarli

Risk Assessment intelligente

A partire dai dati raccolti dalle attività di KYC (Know Your Customer) e di antiriciclaggio (o AML, Anti-money laundering) e dal controllo sui precedenti, il Machine Learning può elaborare in maniera automatica una classifica suddivisa per livelli di rischio (basso, medio, alto).

Previsione di identità fraudolenta

Esaminando i passati report relativi ai furti d’identità, il Machine Learning è in grado di intercettare una sospetta identità fraudolenta.

Tutti i benefici

Oltre alla minimizzazione dei rischi, l’integrazione del Machine Learning nel ciclo delle attività legate alla GRC può comportare altri enormi benefici, tra cui:

  • Una notevole diminuzione di costi e tempi
  • L’automazione integrale dei processi più manuali come la gestione normativa, per dare ai responsabili la possibilità di focalizzarsi su attività a maggiore valore aggiunto
  • L’opportunità di prendere decisioni sulla base di dati accurati.

Ora la grande sfida è quella di iniziare finalmente ad applicare integralmente questa tecnologia all’ambito GRC.

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