Quali sono i limiti dei metodi tradizionali? Quali vantaggi offre l’IA nella rilevazione degli adverse media?
L’identificazione degli adverse media è fondamentale per valutare i rischi legati a terze parti, ma i metodi tradizionali generano spesso un numero elevato di falsi positivi, rallentando il lavoro dei team di conformità.
Grazie all’intelligenza artificiale e a tecnologie avanzate, è oggi possibile ridurre queste segnalazioni inutili, analizzare le informazioni nel loro contesto e dare priorità ai rischi reali. Scopri come queste innovazioni stanno trasformando la gestione degli adverse media.
Incapacità di comprendere il contesto
- Gli algoritmi classici non sono in grado di cogliere le sfumature o il tono di un testo. Non distinguono se un articolo tratta di un’accusa concreta oppure di una semplice speculazione o dibattito.
- Questo porta a una proliferazione di falsi positivi, poiché ogni menzione viene trattata come potenzialmente sospetta, senza un’analisi approfondita.
Assenza di analisi del sentiment o della pertinenza
- I metodi tradizionali non integrano l’analisi del sentiment (positivo, negativo, neutro) né valutano la pertinenza delle informazioni in relazione al cliente o all’entità monitorata.
- Un articolo critico, ma non direttamente collegato a un soggetto sorvegliato, può essere erroneamente considerato rilevante.
Fonti non filtrate o poco qualificate
- I sistemi tradizionali analizzano spesso un’ampia gamma di fonti senza dare priorità alla loro affidabilità.
- Ad esempio, un blog non verificato può essere trattato allo stesso livello di una testata giornalistica riconosciuta, aumentando così il rischio di falsi positivi.
