Recursos de IA

Gracias por asistir a la sesión del 18º Foro sobre la Ley de Prácticas Corruptas en el Extranjero del American Conference Institute.
18º Foro sobre la Ley de Prácticas Corruptas en el Extranjero:

Evaluación de la IA para la supervisión del cumplimiento: Empresas en distintas fases de
de integración de la IA comparten las lecciones aprendidas y las consecuencias imprevistas.

A continuación encontrará herramientas y recursos adicionales que le ayudarán a crear y mejorar su programa de cumplimiento de la normativa en materia de IA.

Julie Myers Madera

Julie Myers Wood es consejera delegada de Guidepost Solutions, una empresa internacional de investigación, cumplimiento, supervisión y seguridad. Tiene más de 25 años de experiencia trabajando en cuestiones de regulación y cumplimiento. La Sra. Wood asesora regularmente a startups, empresas de ciberseguridad, criptointercambios y empresas FinTech/RegTech a la hora de abordar un entorno normativo cambiante y complejo. Con un profundo compromiso con la integración ética de la IA, está a la vanguardia de las cuestiones de cumplimiento de la IA para garantizar una innovación responsable. Anteriormente, la Sra. Wood ocupó puestos de alto nivel en el gobierno de Estados Unidos, incluidos los Departamentos de Justicia, Seguridad Nacional, Tesoro y Comercio, así como en la Casa Blanca.

Biografía completa

el presidente de guidepost solutions viste camisa azul y chaqueta negra

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 Las 5 conclusiones más importantes de la sesión

 

Directrices del Departamento de Justicia:

Las directrices para evaluar los programas de cumplimiento de las empresas se centran en si el programa está bien diseñado, se aplica con seriedad, cuenta con los recursos adecuados y es eficaz en la práctica.

Programa de cumplimiento adecuado:

Este programa pretende racionalizar la supervisión del cumplimiento y la presentación de informes, establecer políticas claras, aumentar la concienciación sobre los riesgos mediante la formación y garantizar tendencias coherentes en la presentación de informes.

Enfoque actual de supervisión de riesgos:

El uso de indicadores clave de riesgo (KRI) implica evaluaciones de riesgo y auditorías, pero tiene inconvenientes como ser retrospectivo y requerir un análisis manual.

Analítica avanzada para la supervisión de riesgos:

La IA y el análisis de datos pueden detectar transacciones de riesgo en tiempo real, lo que permite la supervisión y la elaboración de informes casi en tiempo real y la creación de conjuntos de datos para su análisis.

Prácticas éticas de IA:

Es crucial hacer hincapié en la transparencia, la equidad y la responsabilidad en el uso de la IA. Esto incluye equilibrar intereses contrapuestos, garantizar el consentimiento informado y evitar la discriminación ilegal, entre otras cosas. 

Revista MAGELLAN Monitorship
Empire/Liberty