Fallstudie: Sinpex bietet KI-gestützte KYB-Automatisierungstechnologie mithilfe von kundenspezifischen Gradient-LLMs

In der schnelllebigen Welt der Finanzdienstleistungen suchen Finanzinstitute ständig nach innovativen Wegen, um die Effizienz zu steigern und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften sicherzustellen. Für viele ist KYB (Know Your Business) einer der am schwierigsten zu verwaltenden Prozesse, da er eine wichtige Rolle bei der Betrugsprävention spielt und gleichzeitig die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften und ein effizientes Onboarding von Firmenkunden gewährleistet. Um diesen Prozess zu verbessern, hat Sinpex mit Gradient zusammengearbeitet, um eine KI-gestützte Automatisierung der Datenextraktion innerhalb des KYB-Prozesses zu entwickeln, was den Kunden von Sinpex einen erheblichen ROI und eine einfache Bedienung beschert.
June 26, 2024

Überblick

In der schnelllebigen Welt der Finanzdienstleistungen suchen Finanzinstitute ständig nach innovativen Wegen, um die Effizienz zu steigern und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften sicherzustellen. Für viele ist KYB (Know Your Business) einer der am schwierigsten zu verwaltenden Prozesse, da er eine wichtige Rolle bei der Betrugsprävention spielt und gleichzeitig die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften und ein effizientes Onboarding von Firmenkunden gewährleistet. Um diesen Prozess zu verbessern, hat Sinpex mit Gradient zusammengearbeitet, um eine KI-gestützte Automatisierung der Datenextraktion innerhalb des KYB-Prozesses zu entwickeln, was den Kunden von Sinpex einen erheblichen ROI und eine einfache Bedienung beschert.

Die Herausforderungen

Eine der größten Herausforderungen bei den Bemühungen von KYB besteht darin, Daten und Informationen aus offiziellen Dokumenten zu extrahieren und sie mit den vom Kunden bereitgestellten Daten und Selbstdeklarationen zu vergleichen. Darüber hinaus ist die manuelle Durchführung dieses Schritts, wie es die meisten Unternehmen tun, sehr fehleranfällig und führt zu erheblichen Qualitätsproblemen. Der Einsatz von KI schien zwar eine praktikable Lösung zu sein, um die spürbaren Reibungen zu verringern, doch der Weg dorthin erwies sich als schwieriger als erwartet.

  • Unstrukturierte Daten: Das Team benötigte eine Möglichkeit, mit verschiedenen Dokumenten aus offiziellen Registern umzugehen, die alle eine andere Struktur hatten. Einige waren von sehr schlechter Qualität und schwer lesbar, andere völlig unstrukturiert, wie z. B. Aktionärslisten. Hauptsächlich im PDF-Format, was die Datenextraktion noch schwieriger macht.
  • Ungenauigkeit bei LLMs: Die bestehenden Large Language Models (LLMs) eignen sich nicht gut für KYB-/Compliance-Themen, was zu Ungenauigkeiten führt. Dadurch ist es schwierig, sich auf die Antworten zu verlassen, die bei KYB-bezogenen Abfragen generiert wurden, bei denen selbst der kleinste Fehler zu erheblichen Compliance-Problemen führen kann.

Diese Herausforderungen belasten nicht nur die Ressourcen, sondern stellen auch ein Risiko für die Anforderungen des Teams nach vollständiger intelligenter Automatisierung und betrieblicher Effizienz dar.

Die KI-gestützte Lösung

In Zusammenarbeit mit Gradient konzentrierten wir uns darauf, die Herausforderungen direkt anzugehen und einen Weg zu finden, die Lösung nahtlos in unsere bestehende Infrastruktur zu integrieren. Innerhalb von nur zwei Wochen haben wir die erste Implementierung mit minimalem Aufwand für unser Team erfolgreich gestartet. Die schnelle Amortisierung war für uns von entscheidender Bedeutung, da wir uns so auf andere Geschäftsprioritäten konzentrieren konnten.

Automatisierte Datenextraktion

Der erste Schritt des Sinfex-Teams bestand darin, ein KI-gestütztes Tool bereitzustellen, das speziell für das Analysieren und Extrahieren von Daten aus den unstrukturierten PDF-Dokumenten entwickelt wurde. Dieses Tool verwendete fortschrittliche Algorithmen für maschinelles Lernen, um Daten aus diesen Dokumenten zu identifizieren, zu extrahieren und zu organisieren. Dadurch wurde aus einem zuvor manuellen und fehleranfälligen Prozess ein optimierter, automatisierter Arbeitsablauf.

Benutzerdefinierter Gradient LLM für KYB

Um das Problem der Genauigkeit der KYB-Antworten zu lösen, nutzte Sinpex die AI Foundry von Gradient, um ein maßgeschneidertes LLM zu entwickeln, das die KYB-Anforderungen erfüllen kann, mit denen ihre Kunden häufig konfrontiert sind. Dieses Modell wurde anhand eines riesigen Datensatzes an Materialien zur Einhaltung gesetzlicher Vorschriften sowie Auszügen aus dem Handelsregister und Aktionärslisten trainiert, um sicherzustellen, dass es präzise und zuverlässige Antworten auf KYB-Anfragen liefern kann, ohne dass das Risiko von Halluzinationen besteht. Halluzinationen treten im Allgemeinen auf, wenn ein LLM eine Antwort generiert, die entweder sachlich falsch, unsinnig oder von der Eingabeaufforderung getrennt ist.

Integration in die bestehende Infrastruktur

Um einen reibungslosen Übergang und minimale Unterbrechungen für unser Team zu gewährleisten, integrierte Gradient die Lösung nahtlos in unseren bestehenden GCP-Stack. Auf diese Weise konnte Sinpex seine bestehende Infrastruktur nutzen und gleichzeitig von den fortschrittlichen Funktionen der Gradient-Plattform für unsere Lösung profitieren.

Die Wirkung

  • Verbesserte Reaktionsfähigkeit: Die Wahrscheinlichkeit, dass das System nicht antworten kann (z. B. keine Antwort an den Benutzer zurückgibt), sank von 45% auf 1%. Das bedeutet, dass Benutzer in 99% der Fälle eine Antwort auf ihre Frage erwarten können, was ein besseres Kundenerlebnis ermöglicht.
  • Höhere Genauigkeit: Die Anzahl der richtigen Antworten verbesserte sich um 30 Prozentpunkte, wodurch die Notwendigkeit, die gegebene Antwort im Vergleich zu früher zu ändern, drastisch reduziert wurde. Die Genauigkeit der bereitgestellten Antworten verbesserte sich ebenfalls um 35 Prozentpunkte, wodurch der Arbeitsaufwand für das Team drastisch reduziert wurde.
  • Erweiterte Berichterstattung zu KYB-bezogenen Fragen: Kunden können jetzt alle Fragen, die sie möglicherweise haben, über den KYB-Fragebogen stellen. Bisher waren Fragen und Antworten auf vordefinierte Fragen beschränkt, die anhand von KYB-Dokumenten erstellt wurden. Dank der erweiterten Abdeckung können Kunden nun mehr Klarheit und Lösungen nach eigenem Ermessen erhalten.

„Die Partnerschaft mit Gradient war für uns ein wichtiger Schritt vorwärts. Die Auswirkungen ihrer maßgeschneiderten KI-gestützten Lösungen auf unsere KYB-Prozesse waren transformativ. Wir haben nicht nur eine deutliche Verbesserung der Genauigkeit und Effizienz festgestellt, sondern auch die einfache Integration in unsere bestehende Infrastruktur war nahtlos, sodass wir unseren aktuellen GCP-Stack ohne Unterbrechung nutzen konnten. Die Zusammenarbeit mit dem Gradient-Team war perfekt — sie waren reaktionsschnell, kompetent und engagierten sich wirklich für unseren Erfolg. Diese Zusammenarbeit hat es uns ermöglicht, in einem bemerkenswert kurzen Zeitrahmen ein besseres Kundenerlebnis zu bieten und betriebliche Exzellenz zu erzielen „, sagt Camillo Werdich, Gründer und CEO von Sinpex.

Das Fazit

Die Zusammenarbeit zwischen Sinpex und Gradient zeigt das transformative Potenzial von KI, um bessere Kundenerlebnisse zu schaffen und ein sichereres Finanzökosystem zu gewährleisten. Durch die Automatisierung der Datenextraktion und die Verwendung eines fein abgestimmten Modells, das die spezifischen Anforderungen ihrer KYB-Prozesse erfüllt, verbesserte Sinpex nicht nur die Genauigkeit der Einhaltung der Vorschriften, sondern erzielte auch erhebliche betriebliche Effizienzen. Diese Fallstudie ist ein überzeugendes Beispiel dafür, wie KI komplexe Herausforderungen in der Finanzdienstleistungsbranche bewältigen und den Weg für innovativere und effizientere Compliance-Lösungen in der Zukunft ebnen kann.

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