Citi transforma la auditoría con IA y datos

IBM ayuda a Citi a redefinir la auditoría interna utilizando IA, PLN y machine learning

Rascacielos de oficinas en Londres, trabajo y reuniones
Reimaginar la auditoría interna a través de soluciones inteligentes

Citi, una de las instituciones financieras más grandes del mundo, quería revolucionar la forma en que sus 2500 auditores realizan reseñas de documentación y evaluaciones de riesgos. A pesar de operar a escala, su función de auditoría interna se basaba en procesos manuales que limitaban la eficiencia y el conocimiento del equipo. El jefe de innovación para auditoría interna identificó una oportunidad para construir una auditoría del futuro utilizando IA, procesamiento del lenguaje natural (PLN) y análisis avanzados. El objetivo era convertir grandes cantidades de datos en conocimiento predictivo, mejorar las pruebas de control y mejorar la detección de anomalías, todo ello al tiempo que se abordaban los estrictos requisitos normativos y se mantenía la transparencia con los stakeholders de todo el mundo.

2.500

auditores capacitados con herramientas de IA

3

Lanzamiento de casos de uso impulsados por IA

IBM nos ayudó a dotar a los auditores de superpoderes basados en datos.
Responsable de innovación para auditoría interna Citi
Creación de un sistema de auditoría preparado para el futuro con IBM

Citi se asoció con IBM para diseñar, construir e implementar una plataforma de auditoría unificada con IA. Tras un taller de design thinking en el que participaron expertos de IBM y banqueros de Citi, Citi seleccionó tres soluciones de IBM: IBM® Watson Discovery, IBM® Cloud Pak for Data e IBM® OpenPages. Estas soluciones introdujeron analytics avanzados, IA, machine learning y PLN en cada etapa del ciclo de vida de la auditoría. Los equipos del Laboratorio de Élite de Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial de IBM identificaron casos de uso de alto valor, mientras que el equipo de IBM Expert Labs se encargó de optimizar la integración de las soluciones con los sistemas de TI de Citi. Juntos, eliminaron los procesos manuales, mejoraron la calidad de los datos y crearon una base escalable para la innovación continua en la auditoría.

Auditorías más inteligentes gracias a la eficiencia impulsada por IA

La colaboración de Citi con IBM ha mejorado significativamente sus procesos de auditoría. La nueva plataforma de IA automatiza el análisis de documentos, señala anomalías y proporciona a los auditores conocimientos respaldados por datos, lo que reduce las cargas de trabajo y mejora la calidad de la auditoría. Los primeros casos de uso que incluyen la puntuación de control basada en IA y el análisis de documentos impulsado por PLN han ahorrado cientos de miles de horas y han creado nuevas oportunidades para la innovación. Citi ahora opera un espacio dedicado a la innovación en IA desarrollado en asociación con IBM para fomentar los avances continuos en automatización, integridad de datos y gestión del cumplimiento normativo. Esta transformación posiciona la función de auditoría interna de Citi como un modelo líder del sector para la gestión inteligente de riesgos.

Logo de Citi
Acerca de Citi

Citi es un banco líder con operaciones en más de 160 países y jurisdicciones, y cerca de 200 millones de cuentas de clientes. Ofrecen a consumidores, empresas, gobiernos e instituciones una amplia gama de productos y servicios financieros, como soluciones de banca de consumo, crédito e inversión.

Componentes de la solución IBM OpenPages IBM Watson Discovery IBM Cloud Pak for Data
Descubra la inteligencia de auditoría con IBM® OpenPages

Las soluciones de datos e IA de IBM ayudan a las empresas a modernizar la gestión de riesgos y la gestión del cumplimiento mediante la unificación de la IA, la analítica y la automatización. Con OpenPages, las organizaciones pueden obtener conocimientos procesables, mejorar la transparencia de los datos y optimizar la toma de decisiones en todas sus funciones de auditoría y gobierno.

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Ejemplos presentados únicamente a título ilustrativo. Los resultados reales variarán en función de las configuraciones y condiciones del cliente y, por lo tanto, no se pueden ofrecer resultados esperados de forma general.