Innovazione nei processi di conformità del settore fintech: automazione e intelligenza predittiva

Negli ultimi anni, il settore IT ha subito notevoli trasformazioni, uno dei settori maggiormente coinvolti è stato il settore fintech. Con un aumento esponenziale del numero di transazioni online e la crescente complessità dei tentativi di frode, sono state introdotte normative sempre più stringenti al fine di garantire standard di sicurezza e trasparenza sempre più elevati; per far fronte a questo cambiamento, il settore fintech, è stato spinto all’adozione di tecnologie per la gestione dei pagamenti ogni giorno più avanzate e a una rivoluzione nella modalità di esecuzione dei controlli di conformità normativa. I tradizionali metodi per la verifica della conformità normativa sono ormai superati, in quanto spesso risultano manuali, lenti ed esposti ad errori umani, con un’impatto negativo su diversi ambiti aziendali ed aumentando il rischio di sanzioni. Questa ricerca affronta tali problematiche, fornendo l’implementazione di un sistema automatizzato per i controlli di conformità PEP (Politically exposed person) e OFAC (Office of foreign assets control), con l’obiettivo di migliorare l’accuratezza, l’affidabilità e la rapidità di esecuzione di tali processi di verifica. Il lavoro svolto consiste nella progettazione di una piattaforma scalabile e sicura, attraverso l’integrazione di un sistema di Identity and Access Management (IAM) per il controllo degli accessi e l’autenticazione degli utenti, a protocolli di sicurezza per la protezione di dati sensibili e a un sistema che garantisce la conformità agli standard normativi internazionali, come ad esempio PCI-DSS, riducendo notevolmente il rischio di essere esposti a pesanti sanzioni da parte delle autorità competenti. È stato inoltre implementato un sistema di testing per la validazione dei controlli di conformità PEP e OFAC e la gestione dei permessi. L’introduzione di un sistema automatizzato per la gestione dei controlli di conformità, ha introdotto notevoli miglioramenti in termini di efficienza, riducendo i tempi di elaborazione dei controlli ed aumentando la loro affidabilità e precisione nel rilevamento di potenziali soggetti a rischio. Questa ricerca non solo ottimizza i processi esistenti fornendo un’alternativa ai tradizionali controlli manuali oramai legacy, ma fornisce anche un’ulteriore prospettiva futura introducendo l’integrazione di modelli di intelligenza artificiale predittiva (predictive AI) e rappresentazione della conoscenza (KRR - Knowledge reasoning representation) per migliorare ulteriormente le capacità decisionali. In conclusone, possiamo affermare che questa ricerca si inserisce all’interno di un panorama globale più esteso, ossia quello della trasformazione digitale, evidenziando come attraverso l’automazione, l’intelligenza artificiale e le moderne tecnologie, possano rafforzare la sicurezza, la conformità e l’efficienza delle piattaforme moderne.