Come può l'IA migliorare i processi di due diligence per i clienti per le aziende?

Introduzione: perché l'IA per il customer due diligence adesso?

Istituzioni finanziarie affrontare una dura realtà. Nonostante i miliardi investiti ogni anno nelle infrastrutture di conformità, attualmente viene individuato solo il 21% circa dei flussi di denaro illeciti a livello globale. Questa cifra, che corrisponde a circa 1.400 miliardi di dollari di reati finanziari non individuati ogni anno, evidenzia un fallimento fondamentale dei tradizionali processi di due diligence nel tenere il passo con la crescente sofisticazione delle attività criminali.

L'aumento post-pandemico di onboarding digitale, con multe in aumento nell'AML che raggiungono miliardi di euro e un'intensificazione della pressione normativa da parte di autorità come FINMA, FCA ed ESMA, è nata un'urgenza attorno alla trasformazione tecnologica. Le misure antiriciclaggio (AML) sono centrali nei processi di conformità, aiutando le istituzioni a verificare le identità dei clienti, valutare i livelli di rischio e monitorare le transazioni per attività sospette. Banche, gestori patrimoniali, assicuratori e fintech stanno passando da una due diligence client manuale e basata su documenti a revisioni assistite dall'intelligenza artificiale e guidate dai flussi di lavoro che possono analizzare enormi quantità di dati in pochi minuti anziché settimane.

InvestGlass offre una Svizzera sovrano Piattaforma CRM e di automazione che integra l'intelligenza artificiale nel CDD, nell'enhanced due diligence e nel KYC perpetuo, mantenendo tutti i dati sensibili in infrastrutture svizzere o on-premise. Le organizzazioni che cercano una soluzione non americana e non cinese possono utilizzare InvestGlass per mantenere la piena sovranità sui dati dei clienti e sui modelli di IA. Questo articolo esplora come funziona l'IA per il customer due diligence, i benefici che offre e come implementarla in modo responsabile.

Customer due diligence oggi: concetti, storia e regolamentazione

La due diligence del cliente costituisce la base per la conformità alle normative antiriciclaggio, ai controlli di finanziamento del terrorismo e ai programmi di sanzioni per banche, gestori patrimoniali e assicuratori. La CDD comporta la verifica dell'identità del cliente, la comprensione della natura delle relazioni commerciali e la valutazione del rischio per individuare potenziali attività di riciclaggio di denaro, frodi o elusione di sanzioni.

La due diligence rafforzata si applica a clienti a più alto rischio, tra cui persone politicamente esposte, strutture societarie complesse e clienti provenienti da giurisdizioni ad alto rischio, mediante un esame più approfondito. I tipici passaggi della CDD includono:

• Verifica dell'identità utilizzando passaporti, patenti di guida e altri documenti ufficiali
• Verifiche sulla titolarità effettiva per identificare i proprietari finali dietro le strutture societarie
• Analisi della fonte dei fondi e della fonte di ricchezza
• PEP e screening delle sanzioni contro Liste ONU, UE, OFAC e SECO
• Valutazione iniziale del rischio basata su tipo di cliente, giurisdizione e utilizzo del prodotto

Il quadro normativo si è evoluto significativamente da quando i primi obblighi KYC sono emersi negli anni '70. Tappe fondamentali includono le Raccomandazioni del GAFI dal 1989 in poi, l'USA PATRIOT Act nel 2001 e le successive Direttive UE antiriciclaggio fino all'AMLD6 e al pacchetto UE antiriciclaggio del 2024. L'AI Act dell'UE, adottato nel 2024, aggiunge ora requisiti di spiegabilità e supervisione umana quando i sistemi di intelligenza artificiale influenzano le decisioni di conformità. Le istituzioni svizzere devono inoltre soddisfare i requisiti specifici della FINMA per l'acquisizione di nuovi clienti e la valutazione dell'adeguatezza.

Recenti azioni di vigilanza, incluse multe multimiliardarie contro importanti banche europee, dimostrano perché rigorosi processi di due diligence rimangono centrali per prevenire violazioni normative e rischi reputazionali.

Principali sfide operative e di conformità nel CDD tradizionale

La due diligence tradizionale crea pesanti carichi di lavoro manuali. I team di conformità raccolgono documenti da email, portali e filiali, quindi reinseriscono i dati in più sistemi prima di scrivere valutazioni di rischio narrative. Questo processo di raccolta dati e revisione documentale consuma un tempo significativo da parte degli analisti.

Le sfide principali includono:

• Informazioni frammentate attraverso CRM, core banking, strumenti di screening e fornitori di dati esterni, che portano a profili di rischio cliente incoerenti
• Complessità normativa che richiede alle aziende di monitorare l'evoluzione delle regole AML, delle sanzioni e della privacy dei dati in diverse giurisdizioni, lingue e organismi di regolamentazione
• Alti tassi di falsi positivi nei controlli su sanzioni e PEP, creando arretrati nelle indagini
• Lunghi tempi di onboarding per clienti complessi con strutture transfrontaliere
• Scarse tracce di controllo che creano difficoltà durante le ispezioni normative
• Monitoraggio periodico anziché continuo, il che significa che i cambiamenti nel comportamento dei clienti o nelle strutture proprietarie vengono rilevati tardivamente

Questi punti dolenti spiegano perché le istituzioni finanziarie si rivolgono a soluzioni basate sull'intelligenza artificiale per automatizzare i compiti e ridurre il carico di lavoro manuale.

Come l'IA trasforma la due diligence del cliente

L'IA per il CDD utilizza il machine learning, l'elaborazione del linguaggio naturale e i sistemi di IA agentiva per automatizzare la raccolta dati, lo screening, la valutazione del rischio e il monitoraggio continuo. Anziché sostituire gli analisti umani, gli strumenti di IA li supportano gestendo attività ripetitive e segnalando casi a rischio più elevato per la revisione degli esperti.

Le soluzioni IA di livello professionale possono acquisire dati interni, watch list esterne, registri aziendali e media negativi in tempo reale per costruire un quadro del rischio più completo. I principali cambiamenti dalla due diligence manuale a quella basata sull'IA includono:

• Verifica automatizzata dei documenti ed estrazione dei dati
• Screening in tempo reale rispetto a elenchi di sanzioni e fonti di notizie negative
• Punteggio di rischio dinamico che si adatta a nuovi dati e cambiamenti comportamentali
• Monitoraggio continuo in sostituzione delle revisioni periodiche
• Tracce di revisione generate dall'IA e documentazione di conformità

I requisiti emergenti di governance dell'IA ai sensi dell'AI Act dell'UE stabiliscono categorie di rischio per i casi d'uso dei servizi finanziari e impongono la spiegabilità e la supervisione umana per le applicazioni a rischio più elevato.

Tecnologie IA chiave utilizzate nella CDD

Diverse tecnologie di intelligenza artificiale supportano i moderni processi di due diligence:

I modelli di machine learning rilevano anomalie nei modelli di transazione ed eseguono analisi comportamentali, identificando flussi insoliti o relazioni tra controparti che deviano dalle baseline stabilite. Questi modelli di machine learning possono anche identificare fattori di rischio che gli analisti umani potrebbero trascurare quando analizzano dati attraverso ampie popolazioni di clienti.

L'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) legge passaporti, documenti societari, registri azionari, atti giudiziari, bilanci, documenti legali e articoli di giornale per estrarre nomi, indirizzi, ruoli e indicatori di rischio. Ciò consente ai sistemi di IA di elaborare estratti conto bancari, report finanziari e documenti societari su larga scala.

I sistemi di IA generativa e i sistemi di IA agentiva possono orchestrare flussi di lavoro multi-step. Un agente ai potrebbe raccogliere i documenti necessari, chiamare API per controlli sulle sanzioni, redigere una narrazione iniziale del rischio e suggerire una valutazione preliminare del rischio. Questi modelli linguistici di grandi dimensioni gestiscono autonomamente alberi decisionali complessi.

L'analisi dei grafi mappa le strutture di proprietà e le relazioni tra i clienti, beneficiari effettivi, intermediari e giurisdizioni. Quest'analisi più approfondita aiuta a scoprire rischi e connessioni nascosti che i controlli tradizionali non rilevano.

Casi d'uso dell'intelligenza artificiale per CDD, EDD e monitoraggio continuo

Le applicazioni concrete di due diligence includono:

• Verifica automatica dell'identità tramite acquisizione di documenti e confronto biometrico
• Controllo in tempo reale contro gli elenchi di sanzioni ONU, UE, OFAC e SECO, database PEP e fonti di notizie avverse
• Arricchimento KYB che estrae automaticamente dati dal registro delle imprese, convalida lo stato dell'azienda e identifica i titolari effettivi
• Due diligence potenziata con l'ausilio dell'IA per clienti ad alto rischio, inclusa la raccolta di informazioni da fonti aperte (OSINT), controlli sui contenziosi e screening delle controversie ESG (Environmental, Social, and Governance).
• Analisi predittiva per valutare il rischio basata su dati storici e pattern dei clienti

Considera un cliente con patrimoni transfrontalieri e molteplici livelli di trust che coprono diverse giurisdizioni. La diligenza dovuta tradizionale potrebbe richiedere settimane per stabilire la titolarità effettiva e l'origine del patrimonio. L'IA può mappare la struttura, incrociare i registri in più paesi, segnalare potenziali rischi da notizie avverse e generare una valutazione iniziale del rischio in poche ore.

Il passaggio dalle revisioni periodiche al KYC perpetuo utilizza il monitoraggio continuo delle transazioni, trigger come le modifiche all'indirizzo e il confronto in tempo reale con nuove sanzioni o eventi normativi.

Screening di media avversi con IA

Il controllo dei media negativi è una parte essenziale dei moderni processi di due diligence, consentendo alle organizzazioni di identificare rischi reputazionali che potrebbero non essere visibili attraverso i metodi tradizionali di due diligence. Gli strumenti di intelligenza artificiale, in particolare quelli che sfruttano l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e il machine learning, possono analizzare in tempo reale enormi quantità di articoli di notizie, post sui social media, blog e altre fonti di dati pubblici. Automatizzando la revisione dei media negativi, i team di conformità possono individuare rapidamente modelli, segnali di allarme e potenziali rischi associati a individui o aziende.

L'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) consente ai sistemi basati sull'intelligenza artificiale di interpretare il contesto, il sentimento e le relazioni all'interno di dati non strutturati, rendendo possibile scoprire rischi nascosti come connessioni non divulgate o attività sospette. A differenza della due diligence tradizionale, che spesso si basa su ricerche manuali e punti dati limitati, lo screening dei media avversi basato sull'intelligenza artificiale fornisce una visione più completa e tempestiva dei rischi reputazionali. Questa analisi approfondita aiuta i team di conformità a prendere decisioni informate e rafforza i processi di due diligence complessivi garantendo che i rischi potenziali vengano identificati precocemente e affrontati in modo proattivo.

Agenti AI per la due diligence

Gli agenti IA sono programmi software intelligenti progettati per automatizzare e semplificare attività specifiche all'interno dei processi di due diligence. Nel contesto della conformità, gli agenti IA possono gestire attività ripetitive come la raccolta di dati, la revisione di bilanci e l'analisi di documenti legali, liberando i team di conformità per concentrarsi su attività più strategiche. Questi agenti utilizzano l'intelligenza artificiale per elaborare modelli linguistici di grandi dimensioni, identificare modelli e rilevare anomalie che possono segnalare rischi nascosti o potenziali rischi all'interno dei profili dei clienti.

Integrando agenti AI nei flussi di lavoro di due diligence, le organizzazioni beneficiano di monitoraggio continuo e aggiornamenti in tempo reale, garantendo che eventuali cambiamenti nel comportamento dei clienti o nei fattori di rischio vengano tempestivamente segnalati. Gli agenti AI possono anche generare report, riassumere i risultati e fornire insight attuabili, migliorando l'efficienza e l'accuratezza dei team di conformità. Questa automazione non solo riduce il rischio di errori umani, ma supporta anche la conformità continua mantenendo i processi di diligenza al passo con i dati più recenti e i requisiti normativi.

Revisione automatizzata dei documenti nel CDD

La revisione automatizzata dei documenti sta trasformando la due diligence del cliente consentendo ai team di conformità di analizzare in modo efficiente grandi volumi di documenti, come registri di identificazione, bilanci e licenze commerciali. Gli strumenti di intelligenza artificiale dotati di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e algoritmi di machine learning possono estrarre informazioni pertinenti, verificarne l'autenticità e segnalare incoerenze o potenziali rischi all'interno dei documenti.

Questo approccio basato sull'intelligenza artificiale semplifica il processo di revisione, riducendo significativamente lo sforzo manuale e la probabilità di errori umani. La revisione automatizzata dei documenti può anche identificare rischi nascosti, come documenti fraudolenti o relazioni non dichiarate, che potrebbero non essere immediatamente evidenti attraverso i tradizionali processi di CDD. Sfruttando strumenti avanzati di IA, i team di conformità possono migliorare l'accuratezza e la velocità della loro due diligence, garantendo che l'onboarding dei clienti e il monitoraggio continuo siano sia approfonditi che efficienti.

Vantaggi della due diligence del cliente guidata dall'IA

L'intelligenza artificiale migliora la velocità, l'accuratezza, l'uniformità e l'efficienza in termini di costi lungo l'intero ciclo di vita della due diligence. Le aziende che hanno implementato soluzioni di intelligenza artificiale nella due diligence hanno ottenuto riduzioni dei costi fino al 30%, migliorando al contempo la velocità e l'accuratezza del processo decisionale.

I vantaggi chiave includono:

• Risparmio di tempo durante l'onboarding, riducendo l'onboarding dei clienti da settimane a giorni quando la revisione e la verifica dei documenti sono automatizzate
• Migliore rilevamento del rischio attraverso modelli di IA che individuano sottili anomalie comportamentali, connessioni nascoste o riutilizzo ripetuto di indirizzi che i processi manuali non colgono.
• Migliorata la prontezza dei regolatori con registri pronti per gli audit, metodologie di punteggio coerenti e prove facilmente recuperabili dei controlli eseguiti
• Esperienza cliente migliorata grazie a un onboarding digitale più fluido, minori richieste di documenti ripetuti e apertura di conti più veloce per i clienti a basso rischio
• Riduzione dei falsi positivi attraverso il clustering intelligente di allarmi correlati e l'analisi contestuale
• Capacità di valutare il rischio continuamente piuttosto che a intervalli periodici

Questi guadagni di efficienza consentono ai team di conformità di reindirizzare gli sforzi verso l'analisi strategica e la supervisione di maggior valore, anziché verso l'inserimento dati di routine e la valutazione iniziale.

Dal CDD tradizionale all'AI-enhanced: differenze chiave

• Gli approcci tradizionali si basano su regole statiche e preesistenti; l'IA abilita un punteggio di rischio dinamico che si adatta ai cambiamenti del mercato e del comportamento.
• I processi manuali scalano linearmente con la crescita dei clienti; l'IA gestisce volumi elevati di onboarding senza aumenti proporzionali del personale.
• Gli analisti umani prendono decisioni incoerenti tra team e regioni; l'IA codifica la logica decisionale delle best practice centralmente
• I tradizionali controlli di vigilanza utilizzano revisioni periodiche; l'intelligenza artificiale consente il monitoraggio continuo e gli avvisi basati su eventi
• Lo screening manuale genera tassi di falsi positivi elevati; l'IA riduce il rumore attraverso algoritmi di matching intelligenti
• Le piste di controllo cartacee sono difficili da recuperare; l'IA genera documentazione di conformità strutturata e ricercabile

InvestGlass: una piattaforma AI sovrana per la due diligence dei clienti

InvestGlass è un CRM Svizzera e piattaforma di automazione progettata per banche, gestori patrimoniali, assicuratori, società immobiliari e enti del settore pubblico che gestiscono dati sensibili.

Le capacità principali includono:

• Piattaforma unificata che combina CRM, onboarding digitale, flussi di lavoro KYC, gestione del portafoglio e automazione del marketing
• Eliminazione di strumenti frammentati attraverso fondamenta dati integrate
• Sovranità dei dati svizzera con hosting in data center svizzeri o distribuzione on-premise
• Controllo completo sui dati dei clienti e sui modelli di intelligenza artificiale senza dipendenza dagli ecosistemi cloud americani o cinesi
• Flussi di lavoro configurabili allineati all'appetito per il rischio specifico dell'istituto e alle normative globali

InvestGlass offre un'alternativa europea per le organizzazioni che cercano una piattaforma tecnologica affidabile che protegga la sovranità del cliente, offrendo al contempo capacità di due diligence potenziate dall'IA.

Funzionalità AI per CDD ed EDD in InvestGlass

InvestGlass integra l'IA lungo tutto il ciclo di vita del cliente:

• Moduli di onboarding digitali con acquisizione automatica dei documenti e verifica dell'identità collegati direttamente ai flussi di lavoro CDD ed EDD
• Connessioni di screening integrate con fornitori di dati su sanzioni, PEP e notizie avverse
• Riduzione dei falsi positivi guidata dall'IA tramite clustering intelligente degli alert e corrispondenza contestuale
• Motore di configurazione per la valutazione del rischio che pondera fattori quali tipo di cliente, giurisdizione, utilizzo del prodotto, comportamento delle transazioni e notizie negative
• riepiloghi generati dall'IA dei profili di rischio dei clienti archiviati nei record del CRM per gestori di relazioni e revisori conformi
• IA agentiva che attiva richieste di documenti di follow-up, promemoria di revisione periodica e aggiornamenti dei dati operativi in modo autonomo
• Capacità di rilevamento frodi che identificano rischi potenziali nei portafogli dei clienti

Queste funzionalità supportano sia la CDD iniziale che il monitoraggio continuo durante le relazioni commerciali.

Sovranità dei dati, privacy e opzioni on-premise

InvestGlass si impegna per la sovranità dei dati svizzeri con opzioni di hosting in infrastrutture svizzere governate da rigide leggi locali sulla privacy:

• Installazione on-premise o su cloud privato per istituzioni che richiedono il pieno controllo dell'infrastruttura
• Modelli di IA e dati dei clienti confinati nell'ambiente scelto dal cliente
• Nessun trasferimento verso cloud iperscala americani o cinesi a meno che non sia stato esplicitamente scelto
• Conformità al GDPR, ai requisiti FINMA e alle leggi nazionali sul segreto bancario
• Protezione dei dati di addestramento e dati operativi all'interno dei confini sovrani

Questa architettura aiuta le istituzioni a soddisfare le aspettative normative in materia di protezione dei dati e trasferimenti transfrontalieri di dati, mantenendo al contempo la stabilità finanziaria e la fiducia dei clienti.

IA responsabile e spiegabile per il CDD

L'IA responsabile nel CDD copre equità, trasparenza, responsabilità e una solida governance. Regolatori e clienti si aspettano spiegazioni chiare per i punteggi di rischio, in particolare quando l'intelligenza artificiale influenza le decisioni di onboarding o innesca un monitoraggio rafforzato.

I framework pertinenti includono:

• La legge sull'IA dell'UE che stabilisce categorie di rischio e requisiti di spiegabilità
• Il Framework di Gestione del Rischio dell'IA del NIST
• Aspettative delle banche centrali europee sulla gestione del rischio di modello
• Guida FINMA sul rischio tecnologico e sull'outsourcing

Le aziende che utilizzano l'IA nella CDD devono mantenere una solida documentazione, tracce di controllo e validazione continua dei modelli IA per dimostrare il controllo e prevenire potenziali rischi da algoritmi non validati.

Pratiche per l'IA etica e conforme nel CDD

Le pratiche consigliate per un'implementazione responsabile dell'IA includono:

• Condurre test regolari su bias e prestazioni dei modelli di screening e di valutazione del rischio, specialmente per segmenti ad alto rischio come le persone politicamente esposte e le strutture offshore.
• Implementazione di una governance chiara dei modelli con proprietà documentate, flussi di lavoro di approvazione, versionamento e revisione periodica dei parametri
• Mantenere la supervisione umana per decisioni ad alto impatto come il rifiuto dei clienti o la cessazione delle relazioni basate su segnalazioni dell'IA
• Definire chiare politiche per la conservazione dei dati, il controllo degli accessi e la crittografia in linea con i requisiti di privacy dei dati
• Utilizzare l'esperienza umana insieme agli output dell'IA per convalidare metriche chiave e garantire l'accuratezza contestuale

L'architettura di InvestGlass supporta queste pratiche attraverso log di audit, accesso basato sui ruoli, configurazione trasparente delle regole e capacità di revisione "human-in-the-loop".

Implementare l'IA per la customer due diligence con InvestGlass

Una roadmap pratica per l'adozione dell'IA nel CDD include cinque passaggi:

1. Valutare i flussi di lavoro attuali di CDD, le fonti di dati e gli obblighi normativi, identificando dove si verifica il lavoro manuale e i colli di bottiglia nei processi della tua azienda target
2. Seleziona casi d'uso prioritari come l'onboarding digitale per i clienti retail, il KYB per le PMI o l'enhanced due diligence per i segmenti ad alto rischio in base al vantaggio strategico.
3. Configurare i workflow, i modelli di rischio e i componenti AI di InvestGlass per allinearli all'appetito per il rischio dell'istituzione, alle politiche interne e alla normativa locale.
4. Esegui un progetto pilota con un segmento di potenziali clienti definito, misura i tempi di onboarding, i volumi di alert, gli impatti sul flusso di cassa e i falsi positivi, quindi affina le soglie prima di scalare.
5. Implementare il KYC perpetuo e il monitoraggio continuo, integrando gli alert nella gestione dei casi e nel reporting per la conformità AML e il senior management.

Questo approccio a fasi consente alle istituzioni di migliorare l'efficienza convalidando al contempo le prestazioni dell'IA rispetto agli obiettivi di conformità alla criminalità finanziaria.

Gestione del cambiamento, formazione e collaborazione

Una corretta implementazione richiede attenzione alle persone e ai processi:

• Formare i compliance officer, i relationship manager e i team operativi a comprendere il funzionamento del CDD assistito dall'intelligenza artificiale e come interpretare gli output.
• Condurre workshop congiunti tra conformità, IT, responsabili della protezione dei dati e linee di business per concordare livelli di rischio accettabili e ruoli dell'IA
• Comunica chiaramente che l'IA aumenta anziché sostituire l'esperienza umana, riducendo l'resistenza e costruendo fiducia
• Monitorare le metriche chiave come il tempo di onboarding, i casi ad alto rischio identificati correttamente e il feedback del regolatore per dimostrare il valore
• Utilizza i modelli, le best practice e il supporto di configurazione iterativa di InvestGlass per garantire una transizione fluida

Questi passaggi aiutano le organizzazioni a migliorare la conformità gestendo al contempo efficacemente il cambiamento organizzativo.

Tendenze industriali e progressi tecnologici nell'IA per il CDD

Il panorama dell'IA per la Customer Due Diligence si sta evolvendo rapidamente, con nuove tecnologie e approcci che emergono continuamente per affrontare la crescente complessità della compliance. L'IA generativa viene ora utilizzata per analizzare enormi quantità di dati, scoprendo schemi e anomalie che possono indicare rischi nascosti o potenziali minacce. Gli agenti IA vengono sempre più impiegati per automatizzare attività ripetitive, fornire monitoraggio continuo e fornire aggiornamenti tempestivi ai team di compliance.

I modelli di machine learning stanno migliorando i processi di due diligence consentendo una valutazione più accurata del rischio e il rilevamento dei rischi reputazionali. Queste soluzioni basate sull'intelligenza artificiale aiutano i team di conformità a valutare il rischio, verificare l'identità e identificare rischi potenziali in modo più efficace, riducendo la probabilità di violazioni normative e rafforzando la gestione complessiva del rischio. Con l'accelerazione dell'adozione dell'IA nella due diligence dei clienti, le organizzazioni possono aspettarsi di vedere soluzioni ancora più innovative che supportano la conformità continua, migliorano l'efficienza operativa e forniscono un vantaggio strategico nella gestione dei crimini finanziari e degli obblighi normativi.

Futuro dell'IA nella valutazione della due diligence dei clienti

L'IA, inclusi i sistemi di IA agentiva e l'elaborazione avanzata del linguaggio naturale, continuerà a trasformare la CDD e la conformità alla criminalità finanziaria nei prossimi tre-cinque anni. Gli sviluppi attesi includono:

• KYC perpetuo completo con adeguamento del rischio in tempo reale basato sul comportamento delle transazioni ed eventi esterni
• Integrazione ESG e dati di sostenibilità in fattori di rischio per la due diligence.
• Allineamento più stretto tra il monitoraggio delle transazioni e la valutazione del rischio del cliente
• Collaborazione rafforzata tra le istituzioni e integrazione con analisi blockchain per transazioni di asset digitali
• Aumentate aspettative normative in materia di documentazione, test e spiegabilità dell'IA

Queste tendenze rendono le piattaforme sovrane e ben gestite sempre più attraenti per le istituzioni che cercano di migliorare la conformità proteggendo al contempo i dati dei clienti.

Le organizzazioni che cercano tecnologie non americane e non cinesi che rispettino la sovranità dei dati possono fare affidamento su InvestGlass come partner a lungo termine per la due diligence potenziata dall'intelligenza artificiale. Rivedi i tuoi attuali processi di due diligence e valuta se una soluzione di IA sovrana svizzera può proteggere sia la tua organizzazione che i tuoi clienti, offrendo i miglioramenti di efficienza che la conformità moderna richiede.