ความลับที่ทำให้บริษัทเทคโนโลยีการเงินในฮ่องกงประหยัดเวลาตรวจสอบได้ 420 ชั่วโมง กับการประยุกต์ใช้ AI ของ DingTalk อย่างถูกต้องตามกฎระเบียบ

ดิงติ้ง เอไอ คืออะไร และสนับสนุนการตรวจสอบความสอดคล้องอย่างไร

ดิงติ้ง เอไอ คือเครื่องยนต์ปัญญาประดิษฐ์ที่ผสานเข้ากับแพลตฟอร์มการทำงานร่วมกันอัจฉริยะภายใต้ Alibaba Cloud โดยเน้นเฉพาะด้านการดำเนินงานอัตโนมัติในองค์กรและการบริหารจัดการข้อมูล โดยแสดงความสามารถในการปรับตัวได้อย่างแข็งแกร่งโดยเฉพาะในสภาพแวดล้อมทางการเงินที่มีการควบคุมอย่างเข้มงวด เพื่อตอบโจทย์ความท้าทายด้านการตรวจสอบความสอดคล้องของธุรกิจเทคโนโลยีการเงินในฮ่องกง ดิงติ้ง เอไอ ให้การสนับสนุนอย่างมีประสิทธิภาพผ่านฟังก์ชันหลักสี่ประการ ประการแรก การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) สามารถวิเคราะห์เอกสารเปิดบัญชีลูกค้า บันทึกธุรกรรม และบันทึกการสื่อสารได้แบบเรียลไทม์ พร้อมระบุคำที่อาจเกี่ยวข้องกับการไหลเวียนของเงินที่น่าสงสัยโดยอัตโนมัติ เพื่อช่วยเหลือการเฝ้าระวัง AML (Anti-Money Laundering) ประการที่สอง การจำแนกเอกสารอัจฉริยะ ใช้แบบจำลองการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) เพื่อจัดเก็บเอกสารยืนยันตัวตน หนังสือยืนยันที่อยู่ และงบการเงินที่ส่งมาภายใต้กระบวนการ KYC (Know Your Customer) ลงในฐานข้อมูลความสอดคล้องโดยอัตโนมัติ ลดความเสี่ยงจากการวางผิดพลาดของมนุษย์ ประการที่สาม การติดตามตรวจสอบแบบเรียลไทม์ บันทึกเวลาและผู้รับผิดชอบของการกระทำที่เกี่ยวข้องกับความสอดคล้องทุกครั้งอย่างครบถ้วน ซึ่งเป็นไปตามข้อกำหนดของสำนักงานบริหารการเงินฮ่องกง (HKMA) ด้านความสามารถในการติดตามตรวจสอบ ประการที่สี่ แม่แบบความสอดคล้องหลายภาษา มีคำถามมาตรฐานและคำแถลงนโยบายที่รองรับภาษาแต้จิ๋ว ภาษาจีนกลาง และภาษาอังกฤษ ซึ่งช่วยให้มั่นใจว่าธุรกิจข้ามตลาดจะปฏิบัติตามกฎระเบียบการเปิดเผยข้อมูลในท้องถิ่น

• เครื่องยนต์วิเคราะห์ NLP → เชื่อมต่อกับระบบเฝ้าระวังธุรกรรม AML เพื่อตรวจจับรูปแบบพฤติกรรมเสี่ยงสูงโดยอัตโนมัติ
• ตัวจำแนกเอกสารอัจฉริยะ → รองรับมาตรฐานการตรวจสอบตัวตน ISO 17712 ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการตรวจสอบเบื้องต้น KYC ได้ถึง 60%
• บันทึกการดำเนินงานแบบบล็อกเชน → เป็นไปตามข้อกำหนดการเก็บรักษารายงานการตรวจสอบตามมาตรา 43 แห่งพระราชบัญญัติป้องกันการฟอกเงิน
• คลังแม่แบบความสอดคล้องแบบไดนามิก → อัปเดตอัตโนมัติตามแนวทางใหม่ล่าสุดจาก HKMA เช่น ระบบใบอนุญาตผู้ให้บริการสินทรัพย์เสมือนปี 2024

จากข้อกำหนดที่สำนักงานบริหารการเงินฮ่องกง (HKMA) เสริมความเข้มงวดด้านการกำกับดูแลข้อมูลแก่ธุรกิจเทคโนโลยีการเงินหลังปี 2023 การออกแบบสถาปัตยกรรมของดิงติ้ง เอไอ จึงตอบรับโดยตรงกับแนวโน้มการเปลี่ยนผ่านสู่เทคโนโลยีการกำกับดูแล (RegTech) ตัวอย่างเช่น API ของระบบสามารถเชื่อมต่อโดยไม่มีรอยต่อกับระบบตรวจสอบบุคคลที่สามยอดนิยมในท้องถิ่นอย่าง Trulioo และ Thomson Reuters World-Check ทำให้กระบวนการยืนยันตัวตนเป็นไปโดยอัตโนมัติ สิ่งสำคัญยิ่งกว่าคือแพลตฟอร์มนี้มี ตัวเลือกการติดตั้งภายในองค์กร (Private Deployment) ที่อนุญาตให้ข้อมูลลูกค้าที่ละเอียดอ่อนยังคงอยู่ในเซิร์ฟเวอร์ภายในฮ่องกง ซึ่งเป็นไปตามข้อกำหนดอย่างเข้มงวดของ HKMA ด้านอำนาจอธิปไตยของข้อมูล ความสอดคล้องกันทั้งด้านเทคโนโลยีและกฎระเบียบนี้ ทำให้ดิงติ้ง เอไอ ไม่ใช่เพียงแค่เครื่องมืออัปเกรด แต่เป็นการสร้างโครงสร้างพื้นฐานใหม่สำหรับกลยุทธ์ความสอดคล้อง

วิธีนำดิงติ้ง เอไอ มาใช้ในบริษัทเทคโนโลยีการเงินฮ่องกงเพื่อการทำให้ความสอดคล้องเป็นอัตโนมัติ

การทำให้ความสอดคล้องเป็นอัตโนมัติ หมายถึงการลดการแทรกแซงของมนุษย์ผ่านช่องทางเทคโนโลยี เพื่อให้กระบวนการทำให้สอดคล้องสามารถดำเนินการและตรวจสอบได้โดยระบบ ธุรกิจเทคโนโลยีการเงินในฮ่องกงที่เผชิญกับสภาพแวดล้อมการกำกับดูแลที่เข้มงวด กำลังเร่งนำดิงติ้ง เอไอ มาใช้เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพด้านความสอดคล้อง ในทางปฏิบัติ บริษัทสามารถดำเนินการติดตั้งระบบอัตโนมัติตามกรอบสี่ขั้นตอน ได้แก่ “ประเมินความต้องการ การผสานระบบ การทดสอบและตรวจสอบ การเปิดใช้งานและการตรวจสอบ” เพื่อให้มั่นใจว่าการใช้งานเทคโนโลยีจะมีทั้งประสิทธิภาพด้านความสอดคล้องและความมั่นคงในการดำเนินงาน

1. ประเมินความต้องการ：กำหนดให้ชัดเจนว่าขั้นตอนความสอดคล้องใดควรทำให้อัตโนมัติ (เช่น การตรวจสอบธุรกรรม การตรวจสอบเอกสาร) สำรวจแหล่งข้อมูลที่มีอยู่ (เช่น ระบบ CRM, KYC) และระบุข้อกำหนดด้านกฎระเบียบ (เช่น แนวทางการต่อต้านการฟอกเงินของ HKMA) ข้อผิดพลาดที่พบบ่อยคือการประเมินความถี่ของการเปลี่ยนแปลงกฎหมายต่ำเกินไป ทำให้โมเดลต้องฝึกอบรมใหม่บ่อยครั้ง
2. การผสานระบบ：เชื่อมต่อ API ของดิงติ้ง เอไอกับระบบภายใน ตั้งค่าสิทธิ์การเข้าถึงตามบทบาท และสร้างช่องทางการส่งข้อมูลที่เข้ารหัส ความเสี่ยงหลักคือ ปัญหาความเข้ากันได้ของ API โดยเฉพาะระบบธนาคารหลักเดิมที่มักใช้โครงสร้างปิด ทำให้ยากต่อการแลกเปลี่ยนข้อมูลที่มีโครงสร้างแบบเรียลไทม์
3. การทดสอบและตรวจสอบ：จำลองการตรวจจับธุรกรรมผิดปกติในสภาพแวดล้อมแซนด์บอกซ์ เปรียบเทียบผลการตรวจสอบด้วยมนุษย์ และปรับค่าเกณฑ์การตัดสินใจของ AI บริษัทมักมองข้าม ความต้านทานภายใน พนักงานด้านความสอดคล้องอาจหวาดกลัวว่าตำแหน่งงานจะถูกแทนที่ จึงส่งผลต่อความเต็มใจในการเข้าร่วมทดสอบ
4. การเปิดใช้งานและการตรวจสอบ：ติดตามอัตราการแจ้งเตือนผิดพลาดอย่างต่อเนื่อง สร้างรายงานความสอดคล้องอัตโนมัติ และดำเนินการตรวจสอบอคติของ AI เป็นระยะ บางบริษัทไม่ได้ตั้งระบบแจ้งเตือนทันที ทำให้ไม่สามารถตรวจพบการเสื่อมสภาพของโมเดลได้ทันเวลา

ธนาคารเสมือนที่ได้รับใบอนุญาตในฮ่องกงรายหนึ่งได้นำดิงติ้ง เอไอ มาใช้จัดการกระบวนการความสอดคล้องด้านการอนุมัติสินเชื่อในไตรมาสที่สามของปี 2023 โดยใช้เวลาเพียงหกสัปดาห์ในการผสานระบบ จนสามารถ ประหยัดเวลาการตรวจสอบด้วยมนุษย์ได้มากกว่า 420 ชั่วโมงต่อเดือน และลดอัตราการผิดพลาดในการตรวจสอบเอกสารจาก 7.3% เหลือเพียง 1.8% กรณีศึกษานี้แสดงให้เห็นว่าดิงติ้ง เอไอ ไม่เพียงแค่ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการจัดสรรทรัพยากร แต่ยังช่วยเพิ่มความสม่ำเสมอในการปฏิบัติตามกฎระเบียบ มองไปข้างหน้า เมื่อ HKMA เดินหน้าส่งเสริมแนวทาง "การกำกับดูแลอัจฉริยะ" (RegTech by Design) เครื่องยนต์ความสอดคล้องด้วย AI ที่มีความสามารถในการเรียนรู้ด้วยตนเองจะกลายเป็นอุปกรณ์มาตรฐานของสถาบันการเงิน และสถาปัตยกรรมแบบโมดูลของดิงติ้ง เอไอ มีแนวโน้มที่จะกลายเป็นโครงสร้างพื้นฐานหนึ่งสำหรับการทำให้ความสอดคล้องเป็นอัตโนมัติในท้องถิ่น

ดิงติ้ง เอไอ แก้ปัญหาความสอดคล้องด้าน KYC และ AML ได้อย่างไร

ดิงติ้ง เอไอ กำลังกลายเป็นเครื่องมือหลักสำหรับบริษัทเทคโนโลยีการเงินในฮ่องกงในการรับมือกับความท้าทายด้านความสอดคล้อง KYC (Know Your Customer) และ AML (Anti-Money Laundering) ตามพระราชบัญญัติป้องกันการฟอกเงินและการสนับสนุนการก่อการร้าย (AMLO) สถาบันการเงินที่ได้รับใบอนุญาตทุกแห่งต้องดำเนินการตรวจสอบลูกค้าอย่างเข้มงวด ดิงติ้ง เอไอ ผ่านการวิเคราะห์เอกสารอัตโนมัติ การเปรียบเทียบรายชื่อแบบเรียลไทม์ และการสร้างการจัดอันดับความเสี่ยง ทำให้กระบวนการที่เคยใช้เวลานานหลายชั่วโมงลดลงเหลือไม่ถึง 5 นาที ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพและความแม่นยำด้านความสอดคล้องได้อย่างมาก

KYC และ AML เป็นหัวใจสำคัญของการกำกับดูแลทางการเงินระหว่างประเทศ โดย HKMA กำหนดให้ธนาคารเสมือน แพลตฟอร์มการชำระเงิน และบริษัทเทคโนโลยีด้านการเงินต้องดำเนินการตรวจสอบตัวตนลูกค้าและการตรวจสอบธุรกรรมอย่างครอบคลุม วิธีการแบบดั้งเดิมที่พึ่งพาการตรวจสอบด้วยมนุษย์ต่อหนังสือเดินทาง หนังสือยืนยันที่อยู่ และเอกสารรายได้ มักเกิดข้อผิดพลาด ดิงติ้ง เอไอ ผสานการรู้จำตัวอักษรด้วยแสง (OCR) กับการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) เพื่อดึงข้อมูลสำคัญ เช่น ชื่อ วันเกิด และเลขหนังสือเดินทาง จากเอกสารประจำตัวได้อัตโนมัติ และเปรียบเทียบข้อมูลกับรายชื่อคว่ำบาตรจากสหประชาชาติ OFAC และตำรวจท้องถิ่นแบบทันที

ระบบยังรวมการวิเคราะห์รูปแบบพฤติกรรมเพื่อสร้างรายงานการจัดอันดับความเสี่ยงสามระดับ ได้แก่ ความเสี่ยงต่ำ (ประชาชนในประเทศ รายได้คงที่) ความเสี่ยงปานกลาง (ผู้ใช้ข้ามพรมแดน ธุรกรรมความถี่สูง) และ ความเสี่ยงสูง (มาจากพื้นที่ในบัญชีเทาของ FATF เอกสารไม่สอดคล้อง) รายงานนี้สามารถฝังลงในแพลตฟอร์มการจัดการความสอดคล้องขององค์กรโดยตรง เพื่อให้เจ้าหน้าที่ความสอดคล้องตรวจสอบ หรือกระตุ้นกระบวนการตรวจสอบเพิ่มเติม (EDD) โดยอัตโนมัติ

1. การตรวจจับหนังสือเดินทางปลอม：ดิงติ้ง เอไอ ใช้เทคโนโลยีตรวจจับความผิดปกติของภาพ เพื่อระบุร่องรอยการแก้ไขด้วย Photoshop พิกเซลไม่สม่ำเสมอ และการขาดน้ำหมึกป้องกันการปลอมแปลง พร้อมเปรียบเทียบกับฐานข้อมูล IATA Passport Check เพื่อยืนยันความถูกต้องของประเทศผู้ออก
2. การตรวจจับหนังสือยืนยันที่อยู่ปลอม：ระบบวิเคราะห์รูปแบบ แบบอักษร และตรรกะหมายเลขในใบแจ้งหนี้สาธารณูปโภค หากพบว่าเมตาดาต้า PDF แสดงว่าสร้างขึ้นเมื่อไม่นานมานี้ หรือที่อยู่ไม่ตรงกับข้อมูลจากผู้ให้บริการโทรคมนาคม จะถูกทำเครื่องหมายว่าน่าสงสัย
3. การฉ้อโกงบัญชีหุ่นเชิด：ผ่านตำแหน่ง IP ลายนิ้วมืออุปกรณ์ และพฤติกรรมชีวมิติ (เช่น จังหวะการพิมพ์) AI สามารถระบุได้ว่าบัญชีหลายบัญชีถูกควบคุมโดยผู้ดำเนินการคนเดียวกันหรือไม่ แม้จะลงทะเบียนด้วยเอกสารประจำตัวที่แตกต่างกัน

แนะนำลำดับกระบวนการอัตโนมัติดังนี้：ลูกค้าอัปโหลดเอกสาร → ดิงติ้ง เอไอ ใช้ OCR ดึงข้อมูล → ตรวจสอบรายชื่อคว่ำบาตรและฐานข้อมูลบุคคลที่สามที่เชื่อถือได้แบบทันที → สร้างการจัดอันดับความเสี่ยง → ระบบความสอดคล้องตัดสินใจ (ผ่าน/แจ้งเตือน/ปฏิเสธ) เส้นทางนี้ได้รับการทดสอบจริงในธนาคารเสมือนแห่งหนึ่งในฮ่องกง ทำให้ความต้องการแรงงานด้านความสอดคล้องลดลง 40% และอัตราข้อผิดพลาดลดลงเหลือ 0.7% (เฉลี่ยอุตสาหกรรมอยู่ที่ 3.2%)

มองไปข้างหน้า เมื่อฮ่องกงผลักดันโครงการ "การกำกับดูแลอัจฉริยะ" (RegTech Sprint) ดิงติ้ง เอไอ มีแนวโน้มที่จะผสานกับเฟรมเวิร์กการรายงานผ่าน API ของ HKMA เพื่อให้สามารถส่งข้อมูลความสอดคล้องได้ด้วยการคลิกเดียว จากการตรวจสอบแบบตอบสนองกลายเป็นการทำนายความสอดคล้องอย่างรุก

ดิงติ้ง เอไอ ปฏิบัติตามกฎหมายความเป็นส่วนตัวของ PCPD ได้อย่างไร

หัวใจสำคัญที่ทำให้ดิงติ้ง เอไอ สอดคล้องกับข้อกำหนดของสำนักงานผู้ตรวจการคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคลฮ่องกง (PCPD) คือการออกแบบสถาปัตยกรรมที่สอดคล้องกับ ระเบียบว่าด้วยข้อมูลส่วนบุคคล (PDPO) ซึ่ง PCPD ในฐานะหน่วยงานคุ้มครองข้อมูลหลักของฮ่องกง ใช้ PDPO กำหนดความรับผิดชอบอย่างเข้มงวดต่อธุรกิจเทคโนโลยีการเงิน โดยเฉพาะในการจัดการข้อมูลที่ละเอียดอ่อน เช่น ตัวตนลูกค้าและพฤติกรรมการซื้อขาย ดิงติ้ง เอไอ ตอบสนองต่อจุดควบคุมความเสี่ยงทั้งสามที่ระบุไว้ในรายงาน "ปัญญาประดิษฐ์กับความเป็นส่วนตัว" ปี 2023 ของ PCPD โดยตรง ผ่าน การเข้ารหัสข้อมูลแบบครบวงจร การควบคุมการเข้าถึงตามบทบาท (RBAC) และ ระบบบันทึกการตรวจสอบที่ไม่สามารถแก้ไขได้

เมื่อเทียบกับสถาบันการเงินท้องถิ่นแบบดั้งเดิมที่พึ่งพาเซิร์ฟเวอร์ภายในและกระบวนการอนุมัติด้วยตนเอง ดิงติ้ง เอไอ มอบกรอบความสอดคล้องที่อัตโนมัติและสามารถติดตามได้ ด้าน นโยบายการเก็บรักษาข้อมูล วิธีการแบบดั้งเดิมมักมีปัญหาการเก็บข้อมูลนานเกินไป ซึ่งขัดต่อหลักการ "จำกัดวัตถุประสงค์" ของ PDPO ขณะที่ดิงติ้ง เอไอ รองรับการตั้งรอบการลบอัตโนมัติ เพื่อให้มั่นใจว่าข้อมูลจะถูกเก็บไว้เฉพาะระยะเวลาที่จำเป็นเท่านั้น สำหรับการส่งข้อมูลข้ามพรมแดน ระบบแบบดั้งเดิมขาดการติดตามบันทึกที่ชัดเจน ซึ่งเสี่ยงต่อการถูกตรวจสอบจาก PCPD เรื่องการเคลื่อนย้ายข้อมูลไปต่างประเทศ ดิงติ้ง เอไอ ใช้เทคโนโลยีการล้อมเขตทางภูมิศาสตร์ (geo-fencing) ร่วมกับการติดตั้งโหนดของ Alibaba Cloud ในฮ่องกง เพื่อให้มั่นใจว่าข้อมูลส่วนบุคคลจะไม่ถูกส่งออกนอกประเทศ ซึ่งเป็นไปตามข้อกำหนดการควบคุมที่แท้จริงของ PCPD ด้านการส่งข้อมูลข้ามพรมแดน

เพื่อช่วยให้องค์กรตรวจสอบด้วยตนเองว่าการใช้งาน AI ของตนสอดคล้องหรือไม่ ต่อไปนี้คือรายการตรวจสอบสำคัญ 5 ข้อ：

1. การตรวจสอบความเข้มข้นของการเข้ารหัส：ยืนยันว่าข้อมูลทั้งหมดที่จัดเก็บและระหว่างการส่งใช้มาตรฐานการเข้ารหัส AES-256 หรือสูงกว่า
2. การดำเนินการตามหลักการสิทธิ์ขั้นต่ำ：ตรวจสอบว่าผู้ใช้แต่ละระดับในระบบ AI สามารถเข้าถึงข้อมูลขั้นต่ำที่จำเป็นต่อการปฏิบัติหน้าที่เท่านั้น
3. ความสมบูรณ์ของบันทึกการตรวจสอบ：มั่นใจว่าการตัดสินใจของ AI การอ่านข้อมูล และการแก้ไขทุกครั้งถูกบันทึกและสามารถตรวจสอบได้
4. การจัดการการเก็บรักษาข้อมูลแบบอัตโนมัติ：ตั้งค่าและทดสอบกลไกการลบข้อมูลอัตโนมัติ เพื่อหลีกเลี่ยงการจัดเก็บข้อมูลตลอดไป
5. การประเมินความเสี่ยงการส่งข้อมูลข้ามพรมแดน：หากเกี่ยวข้องกับการฝึกโมเดลต่างประเทศ ต้องดำเนินการประเมินผลกระทบจากการถ่ายโอนบุคคลที่สาม (TIA) ตามที่ PCPD แนะนำ

เมื่อ PCPD เริ่มโครงการแซนด์บอกซ์กำกับดูแล AI ในปี 2024 การออกแบบด้านความสอดคล้องของดิงติ้ง เอไอ กำลังกลายเป็นมาตรฐานทางเทคนิคสำหรับบริษัทเทคโนโลยีการเงินท้องถิ่นที่ต้องการสมัครเข้าร่วม ในอนาคต ความสอดคล้องจะไม่ใช่เพียงมาตรการป้องกัน แต่จะกลายเป็นการบริหารความเป็นส่วนตัวเชิงรุกผ่านขับเคลื่อนด้วย AI เพื่อสร้างความไว้วางใจจากผู้กำกับดูแลและประสิทธิภาพทางธุรกิจไปพร้อมกัน

AI ด้านความสอดคล้องจะเปลี่ยนระบบนิเวศการเงินฮ่องกงอย่างไร

เทคโนโลยีการกำกับดูแล (RegTech) หมายถึงโซลูชันที่ใช้ปัญญาประดิษฐ์ ข้อมูลขนาดใหญ่ และเทคโนโลยีอัตโนมัติเพื่อยกระดับประสิทธิภาพด้านความสอดคล้องในภาคการเงิน โดยดิงติ้ง เอไอ ผ่านการประมวลผลภาษาธรรมชาติและการวิเคราะห์ข้อมูลแบบเรียลไทม์ กำลังกลายเป็นเครื่องยนต์หลักสำหรับบริษัทเทคโนโลยีการเงินในฮ่องกงในการบรรลุความสอดคล้องอัจฉริยะ เมื่อเทียบกับรูปแบบการตรวจสอบด้วยมนุษย์แบบดั้งเดิม ดิงติ้ง เอไอ ผสานการสื่อสาร การจัดการเอกสาร และเครื่องมือเวิร์กโฟลว์ ทำให้กระบวนการทำให้สอดคล้องเปลี่ยนจาก被动ตอบสนองเป็นการแจ้งเตือนล่วงหน้า โดยเฉพาะแสดงศักยภาพที่โดดเด่นในการตอบสนองต่อข้อกำหนดของสำนักงานผู้ตรวจการคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคลฮ่องกง (PCPD) ด้านความโปร่งใสในการจัดการข้อมูลส่วนบุคคล

มองไปข้างหน้าสามปี ภาคเทคโนโลยีการเงินในฮ่องกงจะเผชิญกับการเปลี่ยนแปลงสามประการในด้านความสอดคล้องขับเคลื่อนด้วย AI：ระบบรายงานการกำกับดูแลแบบเรียลไทม์ จะค่อย ๆ แทนที่รูปแบบการส่งทุกไตรมาส โดยใช้ดิงติ้ง เอไอ เชื่อมต่อระหว่างบันทึกธุรกรรมภายในกับอินเทอร์เฟซการกำกับดูแลภายนอก เพื่อแจ้งเตือนธุรกรรมผิดปกติได้ทันที แพลตฟอร์มการแบ่งปันความเสี่ยงข้ามองค์กร มีแนวโน้มจะเกิดขึ้นภายใต้กรอบ "เครือข่ายความสอดคล้องเทคโนโลยีการเงิน" ที่ขับเคลื่อนโดยคณะกรรมการพัฒนาการเงินฮ่องกง (FSDC) โดยใช้โมเดล AI แบบกระจายศูนย์ในการแลกเปลี่ยนตัวชี้วัดความเสี่ยงการฟอกเงินโดยไม่เปิดเผยข้อมูลดิบ และประการที่สาม การประยุกต์ใช้แซนด์บอกซ์ AI จะขยายไปยังธนาคารเสมือนและบริษัทเทคโนโลยีประกันภัย โดยอ้างอิงกลไกการทดสอบสถานการณ์ผิดกฎหมายจำลองที่เสนอในแผนทดลอง RegTech ปี 2024 ของสำนักงานนวัตกรรม

• จากเอกสารข้อเสนอแนะนโยบาย "ส่งเสริมการพัฒนาระบบนิเวศ RegTech ในฮ่องกง" ของ FSDC มากกว่า 60% ของสถาบันการเงินที่เข้าร่วมสำรวจคาดว่าจะนำ AI ด้านความสอดคล้องที่มีความสามารถในการเรียนรู้ด้วยตนเองมาใช้ภายในปี 2026
• โครงการนำร่อง "ความสอดคล้องอัจฉริยะ" ที่ได้รับทุนจากสำนักงานนวัตกรรม ได้พิสูจน์แล้วว่าดิงติ้ง เอไอ สามารถดำเนินการตรวจสอบการจัดอันดับความเสี่ยงลูกค้าที่เคยใช้เวลานานถึงสองชั่วโมง ให้เสร็จสิ้นภายใน 15 วินาที

องค์กรที่ต้องการก้าวนำหน้าควรสร้างความสามารถพื้นฐานสองประการทันที ประการแรกคือการสร้าง โครงสร้างการกำกับดูแล AI โดยกำหนดแหล่งที่มาของข้อมูลในการฝึกโมเดล มาตรฐานความโปร่งใสในการตัดสินใจ และกลไกการตรวจจับอคติให้ชัดเจน ประการที่สองคือการลงทุนสร้าง แพลตฟอร์มข้อมูลความสอดคล้องกลาง เพื่อรวมข้อมูลที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้างจากระบบ CRM KYC และ ERP ให้เป็นหนึ่งเดียว เพื่อให้ดิงติ้ง เอไอ สามารถเข้าถึงชุดข้อมูลฝึกอบรมคุณภาพสูงอย่างต่อเนื่อง ซึ่งไม่เพียงแต่สอดคล้องกับกรอบจริยธรรม AI ที่กำลังจะมีผลบังคับใช้ แต่ยังวางรากฐานสำหรับการเชื่อมต่อกับมาตรฐานการกำกับดูแลสากลในอนาคต

We dedicated to serving clients with professional DingTalk solutions. If you'd like to learn more about DingTalk platform applications, feel free to contact our online customer service or email at This email address is being protected from spambots. You need JavaScript enabled to view it.. With a skilled development and operations team and extensive market experience, we’re ready to deliver expert DingTalk services and solutions tailored to your needs!