金融机构数字化转型风险雷达

数字化转型风险雷达 金融机构|2024年5月 数字化转型 趋势和最新发展概述 数字化和金融科技正在改变商业模式，这一趋势近年来加速了生成人工 智能。同时，操作的重要性风险和弹性增长与调节器一起 专注于它。 金融机构现在在一个客户越来越希望通过社交媒体，移动应用程序和在线平台进行交互的世界中运作，同时可能有能力通过云计算分析IT解决方案的灵活性所支持的大量数据。金融机构的商业模式正在发生变化：服务的交付方式，它们赚取收入的方式以及寻找新的价值货币化方式。 因此，金融机构正在进行充满机遇和风险的数字化转型之旅（特别是对于传统业务），或者在新的金融科技和技术业务的情况下，正在以不熟悉的监管规则进入市场）。法律法规落后于技术进步，但变化的步伐很快。监管机构对面对新技术风险时需要有弹性的系统和控制措施的期望正在增加，他们对执法行动的兴趣也在增加。 金融服务中的技术不再局限于金融科技，但它的采用是每个金融机构业务模式的重要组成部分，以便对颠覆性竞争对手做出反应，满足更高的客户期望（在可访问性、功能和易用性方面），并降低成本，提高运营效率。随着经济中感受到更高利率的影响，生产率增长有限，其他服务变得商品化，因此利润降低，金融机构正在寻求技术来提供新的方式来为客户提供价值并赚取收入。 通用AI有可能彻底改变金融服务。它可以自动化复杂的决策过程，增强风险管理，并个性化客户体验。通过从大量数据中学习，AI可以预测市场趋势，检测欺诈行为，并可以提供量身定制的财务建议。然而，它也带来了围绕数据隐私、安全和人工智能道德使用的挑战。因此，需要一种平衡的方法来利用人工智能的好处，同时减轻潜在的风险。 监管机构在评估新技术时支持金融科技，然而，他们越来越关注 治理、透明度、问责制，以及人工智能等技术没有按预期执行或满足法律要求(例如Procedre，不要歧视)。同样，监管机构也关注金融犯罪和消费者保护的可能性——洗钱和高风险投资，其中加密资产是一个特别关注的焦点——以及过度依赖云服务或监管不足、弹性较低的金融机构所依赖的科技公司给金融稳定带来的风险。网络安全不仅在金融机构本身方面，而且在第三方和第四方漏洞方面都日益受到关注。 数字化转型 风险指数摘要 创新技术（第5页） 人工智能与机器学习 云服务 DLT/区块链 交易记录（第9页） 合资企业/伙伴关系 Fintech收购/并购 为数字业务融资 更改驱动程序 劳动力重新设计（第6页） 虚拟劳动力 承包保护新技术 技术与人才管理 监管和监管者关系（第8页） 加密资产 运营风险 网络安全 聚合数据（第7页） 大数据 数据所有权和共享 数据隐私和保护 数字化转型 变化和风险的驱动因素 创新技术 企业必须弥合传统流程/系统的现实与数字愿望之间的差距。 劳动力重新设计 无论是人群工作，员工共享，固定期限的人员配置还是其他此类安排，在保护商业利益的同时创建适合用途的熟练员工队伍都需要一种解决方案，该解决方案通常包含跨许多领域的多司法管辖区建议，包括就业，税收和保护机密信息/商业秘密。 聚合数据 数据是数字经济的货币，并且越来越成为关键的资产驱动战略。数据驱动的商业模式引起了各种新颖的法律问题，这些问题涉及合规性，数据隐私，网络安全到反托拉斯 ，转让定价，增值税，税收筹划，区块链等。 监管和监管关系 法律法规落后于技术进步。鉴于不断变化的监管环境，处于变革的最前沿至关重要。公司越来越多地寻求帮助，环顾四周，预测未来的监管进程，以帮助他们管理现有和新出现的风险。 交易记录 数字化和技术变革的速度正在推动跨部门整合，因为企业努力获取技术，建立内部能力，实现核心业务以外的多元化，并建立规模经济。无论是通过投资、合作伙伴关系、新的商业模式还是进入新的市场进行业务转型，都可能需要采用复杂的方法来管理风险和并购，而法律顾问是无价的。 金融机构的数字化转型 提高对虚拟银行的认识和采用。这些受益于成本效益，提供比传统银行高得多的回报率。 随着金融服务提供的模块化程度的提高，加快了金融服务的远程交付及其非中介化。 运营风险和应变能力的重要性与日俱增，因为 例如，如果金融机构依赖云和其他新技术进行网络攻击，同时持有黑客非常感兴趣的数据。 随着越来越多的现有企业寻求进入数字贷款领域，银行正在寻找与金融科技公司合作的其他方式。随着实力较弱的公司寻求节省成本并从规模中受益，技术也正在导致市场整合。 采用智能技术需要知识产权的许可（和/或保护）和适合目的的新合同。此外，劳动力必须通过重新技能和招募新人才来适应新环境。 数字化正在加速。随着大量业务的开展和态度的转变，正在开发中的数字技术现在正看到其潜力的实现。它正在降低成本，提供提高盈利能力的机会，但需要需要资金的投资。我们看到金融机构拥有初创企业和市场破坏者，创新核心业务流程，但也提高了监管风险意识，例如。Procedre，关于透明度、隐私和数据安全问题。 创新技术 风险简介 最近的趋势和发展 相关风险 金融服务中的技术不再局限于金融科技，但它的采用是每个金融机构业务模式的重要组成部分，以便对颠覆性竞争对手做出反应，满足更高的客户期望并降低成本。 风险评级：中度 云服务提供商-计算机系统资源的按需可用性-通常位于监管范围之外，正迅速成为金融基础设施的一部分。这是因为金融机构由于规模经济，灵活性，运营效率和成本效益而逐渐对云计算越来越依赖。 人工智能与机器学习 AI和ML在一系列应用程序中的使用都在增加，例如，用于评估信用质量，定价和营销保险合同以及通常与聊天机器人自动进行客户端交互。生成AI的出现进一步提高了他们的形象。两者都需要对其固有风险进行适当的管理-例如道德、偏见(例如Procedre，在承保保险和评估信用时)或在交易中加剧市场波动(例如Procedre，羊群行为)-通过适当的治理、可审计性、“可解释性”和用户的问责制。这方面的监管正在增加，特别是在欧盟。 区块链 分布式账本技术用途广泛，潜力巨大，但仍处于起步阶段，例如基金和证券的代币化。风险包括缺乏具体的区块链标准 、平台之间的互操作性有限、与遗留系统的不确定接口、通过共享基础设施暴露于网络风险以及不确定的、不断发展的监管结构，尽管这种情况正在改善。当交易出错或出现产权纠纷时，法律框架也存在不确定性。 云服务 云带来了围绕数据保护、银行保密、停机、安全问题以及网络攻击和集中风险的挑战。存在潜在的系统性风险，因为当许多机构依赖大型云提供商时，它们可能会成为单点故障。云提供商不受监管(尽管这种情况正在发生变化)，并且经常位于第三县，这引发了进一步的监管问题，即监管人员需要访问和审计权利，加剧了所有相关人员之间的法律和监管紧张关系。数据本地化越来越多地限制了数据跨境传输的便利性，从而提高了成本，并且与直觉相反，阻碍了监管监督。 BakerMcKenzie解决方案-我们建议的关键问题 云 5G AI&ML D2C商业模式 智能技术的不断发展/不断增加的监管 承包新的和改进技术 智能技术的IP保护 技术贸易战 外部技术投资/融资 区块链和加密货币争议 自动化DR 智能承包 ESG数据 机器人技术 劳动力重新设计 风险简介 最近的趋势和发展 相关风险 金融服务组织的领导力不仅要实施塑造未来工作场所的技术变革，还要将客户体验、核心技术、认知自动化解决方案以及区块链等新兴力量放在首位。 风险评级：中度 企业将需要了解如何以数字方式进行组织和运营，雇用灵活，乐于改变并适应数字化的新人才和经理。此外，他们将需要在适应新技术时计划和实施仔细的重新技能和重组计划。 虚拟劳动力 金融机构及其劳动力正在利用工作文化和技术的变化。然而，在管理远程工作时，有各种各样的法律问题需要解决，包括就业、福利、基于股份的奖励、移民、公司和就业税、一般公司事务、商业秘密和数据隐私。此外，金融机构正在学习如何最好地管理监管问题，尤其是针对面向客户或市场的角色。 新技术的承包和保护 智能技术的采用总是涉及商品和/或服务的获取，和/或知识产权（IP）权利的许可。例如，通过业务需要用于或遵循其数字化转型的软件或其他IP的服务和许可协议。企业需要管理和法律知识来管理技术风险，在收购，合规使用（不侵权）以及创建IP时有效地保护企业的宝贵商业资产。这可能需要提高技能，招聘，当然还有外部法律咨询。 技术与人才管理 数字化转型的影响意味着该行业的企业必须确保其员工适应市场新环境，重新掌握现有员工的技能并招聘新人才。金融机构需要招聘更多数字化和IT培训的员工(例如。Procedre，在AI中），在这样做的过程中，他们必须与一系列企业竞争，包括科技公司和金融科技公司，以确保和留住最优秀的人才。此外，现有员工必须具有适应性和随时准备的技能，才能使用新技术。 BakerMcKenzie解决方案-我们建议的关键问题 转变传统就业模式(例如，新人员配备模式) 远程工作（例如，就业监管问题，数据隐私，商业秘密，税收，房地产） 数字化进步及其对劳动力的影响（例如，自动化的兴起，员工监控） 管理业务变更和中断，例如，交易后集成和外包 聚合数据 风险简介 最近的趋势和发展 相关风险 越来越多的数据类型正在被收集，包括社交媒体和其他第三方数据。分析这些“大数据”的效率更高，因为新技术允许使用算法和人工智能工具(包括现在的生成式人工智能)对其进行询问和分析，以设计更有针对性的产品并开发新的用户案例。掌握非结构化数据提供了更多机会。 开放银行业务涉及银行应客户要求与第三方提供商共享数据 ，例如技术平台，以允许他们直接向消费者提供服务（例如付款）。在未来几年内，可能会将此概念扩展到其他金融服务，例如养老金和抵押贷款。 大数据 大数据允许更有效的数据分析和利用当今可用的大量信息来优化决策。这是人工智能的基本要求。需要评估风险和计算保费的保险业以其使用大数据而闻名，寻求确定最佳投资策略的基金经理也是如此。大数据带来了风险，例如，需要保护数据免受网络攻击，以及在个人数据的情况下，遵守数据保护法，近年来，大幅罚款的可能性有所增加。但在使用这些数据方面也存在隐私和道德问题，包括不适当的分析。 数据所有权和共享 随着数据价值的上升，企业希望控制数据。毫不奇怪，数据的访问、使用及其在系统、各方和司法管辖区之间的自由流动是各行各业的热门话题，考虑到主权、竞争和消费者保护问题，并非所有政府都支持。通常，这是一个具有法律和声誉风险的灰色区域。然而，欧盟的新立法旨在澄清谁可以从数据中创造价值，并建立一个在金融服务中访问和使用客户数据的框架；当然要遵守条件。它还将促进企业使用云和边缘服务。 数据隐私和保护 数据隐私和安全法限制企业收集、使用、共享、存储和披露数据的方式，在世界许多国家受到严格监管。然而，数据隐私和安全监管仍然是一个非常移动的目标，许多国家引入了全面的监管，而其他国家则对其进行了全面改革，以反映数字世界的现实。金融机构必须核对其在e下的义务。ProcedreGDPR与其他行业特定法规或面临巨额罚款。 BakerMcKenzie解决方案-我们建议的关键问题 风险评级：高 数据隐私和安全监管和执行 全球网络和数据安全综合响应 信息治理 数据货币化 数据共享/开放数据 道德与信任 数据中心/数据基础设施 数据作为竞争优势 交易中的数据 数据争议 生成AI 监管和监管者关系 风险简介 最近的趋势和发展 相关风险 数字化已经在塑造金融机构运营的未来监管环境。面对新的运营和技术风险以及金融犯罪，它增加了监管机构对弹性系统和控制需求的期望；机构面临重大的执法和诉讼风险 。 对技术和数据的创新使用正在改善监管机构对市场的审查，即所谓的SupTech。例如，通过使用算法，在交易数据的大海捞针中发现市场滥用的针脚，将现金访问与消费者脆弱性映