เป็นเวลาหลายทศวรรษที่การจัดการความเสี่ยงทางการเงินเป็นการมองย้อนหลังโดยพื้นฐาน องค์กรพึ่งพาการตรวจสอบ รายงานเป็นระยะ และการควบคุมการปฏิบัติตามข้อกำหนดเพื่อค้นพบปัญหาหลังจากที่ธุรกรรมเสร็จสิ้นแล้วเท่านั้น แนวทางนี้ใช้ได้ผลในสภาพแวดล้อมการดำเนินงานที่ช้าและมีขอบเขตจำกัดมากกว่า ซึ่งกำหนดโดยปริมาณธุรกรรมที่ต่ำกว่า ระบบที่พึ่งพาซึ่งกันและกันน้อย และการหยุดชะงักจากภายนอกน้อยกว่า
สภาพแวดล้อมนั้นไม่มีอีกต่อไป
การเงินสมัยใหม่เป็นดิจิทัล ระดับโลก และต่อเนื่อง ธุรกรรมเคลื่อนไหวแบบเรียลไทม์ผ่านระบบนิเวศที่ซับซ้อนของซัพพลายเออร์ พันธมิตร แพลตฟอร์ม และหน่วยงานกำกับดูแล ทีมการเงินคาดว่าจะ ดำเนินงาน ด้วยความรวดเร็วและแม่นยำในขณะที่ รักษา การควบคุม การปฏิบัติตามข้อกำหนด และความไว้วางใจ ในบริบทนี้ กรอบความเสี่ยงแบบดั้งเดิมไม่สอดคล้องกับวิธีการทำงานจริงของการดำเนินงานทางการเงินมากขึ้นเรื่อยๆ ทำให้องค์กรเผชิญกับความเสี่ยงที่ปรากฏขึ้นช้าเกินไปที่จะป้องกันผลกระทบที่มีความหมาย
การเปลี่ยนแปลงนี้ได้ก่อให้เกิดความสามารถขององค์กรใหม่: Finance Risk Intelligence (FRI)
ตามที่ Everest Group ให้คำจำกัดความว่า "ความสามารถเฉพาะที่ขับเคลื่อนด้วย AI ซึ่งออกแบบมาเพื่อฝังการตรวจสอบความเสี่ยงแบบต่อเนื่อง เชิงคาดการณ์ และอัตโนมัติทั่วห่วงโซ่คุณค่าการเงินและบัญชี" FRI แสดงถึง การเบี่ยงเบนพื้นฐานจากโมเดลความเสี่ยงแบบเดิม แทนที่จะประเมินความเสี่ยงหลังเกิดเหตุการณ์ มันนำข่วยกรองเข้าสู่การไหลของการดำเนินงานทางการเงินโดยตรง ทำให้สามารถตรวจจับได้เร็วขึ้น ตอบสนองเร็วขึ้น และการตัดสินใจที่มีข้อมูลมากขึ้น
อ่านเพิ่มเติมเกี่ยวกับ Fintech : Global Fintech Interview with Kristin Kanders, Head of Marketing & Engagement, Plynk App
แนวทางการจัดการความเสี่ยงแบบเดิมได้รับการออกแบบมาสำหรับการกำกับดูแลเป็นระยะ พวกเขาสันนิษฐานว่ากระบวนการมีเสถียรภาพ รูปแบบธุรกรรมที่คาดการณ์ได้ และมีเวลาเพียงพอที่จะแทรกแซงหลังจากค้นพบปัญหาแล้ว ในสภาพแวดล้อมปัจจุบัน ข้อสันนิษฐานเหล่านี้ แทบไม่เป็นจริง
ความท้าทายทวีความรุนแรงขึ้นจาก การกระจายตัว ของการดำเนินงานทางการเงิน กระบวนการหลักเช่น จัดซื้อจนถึงจ่าย สั่งซื้อจนถึงเงินสด และบันทึกจนถึงรายงาน มักจะ ดำเนินงาน แบบแยกส่วน โดยได้รับการสนับสนุนจากระบบ การควบคุม และชุดข้อมูลที่แยกจากกัน แม้ว่าแต่ละกระบวนการอาจดูเป็นไปตามข้อกำหนดเมื่อแยกกัน ความเสี่ยง มักจะ เกิดขึ้น ข้ามขอบเขต ซึ่งการควบคุมแบบดั้งเดิมขาดการมองเห็น
ผลลัพธ์คือ ท่าทีความเสี่ยง ที่ดิ้นรนเพื่อขยายขนาดตามปริมาณธุรกรรม ปรับตัวกับการเปลี่ยนแปลง หรือ ให้ ข้อมูลเชิงลึก ทันเวลา ในสภาพแวดล้อมทางการเงินที่เปิดตลอดเวลา ความล่าช้า เองก็เป็น แหล่งที่มาของความเสี่ยง
Finance Risk Intelligence นำเสนอชั้นข่าวกรองที่ต่อเนื่องทั่วทั้งองค์กรซึ่ง ดำเนินงาน ควบคู่ไปกับระบบการเงินที่มีอยู่ การใช้การวิเคราะห์ขั้นสูงและการเรียนรู้ของเครื่อง FRI สร้าง ความเข้าใจเกี่ยวกับพฤติกรรมทางการเงินปกติทั่วธุรกรรม หน่วยงาน และช่วงเวลา
เมื่อกิจกรรมเกิดขึ้น ธุรกรรมจะได้รับการประเมินแบบเรียลไทม์เทียบกับเส้นฐานนี้ การเบี่ยงเบนจากรูปแบบที่คาดหวัง ไม่ว่าจะเกี่ยวข้องกับเวลา จำนวนเงิน ความสัมพันธ์ หรือลำดับ จะถูกนำขึ้นมาเป็นสัญญาณความเสี่ยงที่มีศักยภาพ สิ่งสำคัญคือ สัญญาณเหล่านี้ไม่ได้รับการมองแบบแยกส่วน FRI รวบรวมและจัดบริบทสัญญาณเหล่านี้ทั่วกระบวนการ ทำให้ผู้นำด้านการเงินสามารถมุ่งความสนใจไปที่ความเสี่ยงที่สำคัญที่สุดก่อนที่จะเกิดการสูญเสียหรือความล้มเหลวในการปฏิบัติตามข้อกำหนด
ต่างจากการควบคุมตามกฎเกณฑ์ซึ่งมีข้อจำกัดด้วยเกณฑ์ที่กำหนดไว้ล่วงหน้าและตรรกะคงที่ FRI ปรับตัวเมื่อเงื่อนไขเปลี่ยนแปลง มันเรียนรู้จากรูปแบบในข้อมูล ทำให้สามารถ ระบุ ความเสี่ยงที่เกิดขึ้นใหม่ซึ่งแนวทางแบบดั้งเดิมไม่ได้ออกแบบมาเพื่อตรวจจับ
คุณค่าของ Finance Risk Intelligence อยู่ที่ความกว้าง เมื่อนำไปใช้ทั่ววงจรชีวิตการเงินและบัญชีทั้งหมด มัน ให้ มุมมองความเสี่ยงแบบรวมที่ยากต่อการบรรลุผ่านการควบคุมเฉพาะกระบวนการเพียงอย่างเดียว การดำเนินงานเป็นชั้นข่าวกรองทั่วสแตกเทคโนโลยีการเงิน FRI เชื่อมต่อสัญญาณจากระบบที่แตกต่างกันเพื่อนำความเสี่ยงขึ้นมาในบริบท มากกว่าแบบแยกส่วน
ใน จัดซื้อจนถึงจ่าย FRI สามารถ ระบุ พฤติกรรมผู้ขายที่ผิดปกติ ใบแจ้งหนี้ซ้ำ หรือรูปแบบการชำระเงินที่ผิดปกติก่อนที่เงินจะออกจากองค์กร ในหมวดค่าใช้จ่ายที่ขับเคลื่อนโดยพนักงานเช่นการเดินทางและค่าใช้จ่ายและ บัตร ซื้อ มันช่วยนำการละเมิดนโยบาย การใช้ในทางที่ผิด และความเสี่ยงพฤติกรรมที่เกิดขึ้นใหม่ขึ้นมาแบบเกือบเรียลไทม์ ซึ่งการตรวจสอบหลังการใช้จ่ายแบบดั้งเดิมมักไม่มีประสิทธิภาพ ในสั่งซื้อจนถึงเงินสด มันทำให้สามารถตรวจจับการรั่วไหลของรายได้ ความผิดปกติในการเรียกเก็บเงิน และความเสี่ยงของลูกค้าที่เพิ่มขึ้นได้เร็วขึ้น ในบันทึกจนถึงรายงาน มันเสริมสร้างการกำกับดูแลรายการสมุดรายวัน กิจกรรมปิดบัญชี และการรายงานทางการเงินโดยเน้นความไม่สอดคล้องที่ สมควร ได้รับความสนใจ
ในแต่ละพื้นที่ วัตถุประสงค์ มีความสอดคล้อง: เปลี่ยนการจัดการความเสี่ยงจากการตอบสนองไปสู่การป้องกัน
การนำ Finance Risk Intelligence มาใช้ไม่ใช่แค่การตัดสินใจด้านเทคโนโลยีเท่านั้น มันต้องการการเปลี่ยนแปลงวิธีที่องค์กรคิดเกี่ยวกับความเสี่ยงในแต่ละวัน
ทีมต้องเปลี่ยนจากวงจรการตรวจสอบเป็นระยะไปสู่การตรวจสอบและการแทรกแซงอย่างต่อเนื่อง ความเป็นเจ้าของที่ชัดเจน เวิร์กโฟลว์การตอบสนองที่กำหนดไว้ และความสามารถในการดำเนินการอย่างรวดเร็วจากข้อมูลเชิงลึกกลายเป็นสิ่งสำคัญ กระบวนการต้องสนับสนุนการแก้ไขแบบเรียลไทม์มากกว่าการแก้ไขที่เลื่อนออกไป
สิ่งที่สำคัญเท่าเทียมกันคือการบูรณาการ FRI มอบคุณค่าเต็มที่เมื่อข้อมูลและระบบการเงินทำงานร่วมกันเพื่อให้ความต่อเนื่องทั่วกระบวนการ การเชื่อมต่อสัญญาณทั่วหน้าที่การเงินทำให้สามารถระบุ จัดลำดับความสำคัญ และจัดการความเสี่ยงในบริบทของวิธีที่องค์กร ดำเนินงานจริง
เมื่อองค์กรการเงินเพิ่มระบบ ระบบอัตโนมัติ และการควบคุมมากขึ้น ความเสี่ยงกำลังยากขึ้นที่จะมองเห็น ไม่ใช่ง่ายขึ้นในการจัดการ
สแตกเทคโนโลยีการเงินกำลังขยายตัว ปริมาณธุรกรรมกำลังเร่งขึ้น และสัญญาณความเสี่ยงกระจายอยู่ทั่วระบบที่ไม่เคยออกแบบมาเพื่อทำงานร่วมกันมากขึ้นเรื่อยๆ
Finance Risk Intelligence นำเสนอทางออก โดยการทำหน้าที่เป็นชั้นข่าวกรองที่รวมสัญญาณความเสี่ยงทั่วระบบนิเวศทางการเงิน FRI ช่วยให้องค์กรก้าวข้ามการกำกับดูแลแบบตอบสนองไปสู่แนวทางการจัดการความเสี่ยงที่เชิงรุกและยืดหยุ่นมากขึ้น หนึ่งที่จัดการควบคุมให้สอดคล้องกับความเร็ว ข้อมูลเชิงลึกกับการดำเนินการ และการจัดการความเสี่ยงกับความเป็นจริงของการเงินองค์กรสมัยใหม่
ในการเงินสมัยใหม่ ข่าวกรองคือระนาบควบคุม
ติดตามข้อมูลเชิงลึก Fintech เพิ่มเติม : When DeFi Protocols Become Self-Evolving Organisms
[หากต้องการแบ่งปันข้อมูลเชิงลึกของคุณกับเรา โปรดเขียนถึง psen@itechseries.com ]
โพสต์ The Emergence of Finance Risk Intelligence (FRI): How AI Is Redefining Enterprise Risk Management ปรากฏครั้งแรกใน GlobalFinTechSeries

