Pisanje pravila prirodnim jezikom
Pisanje pravila prirodnim jezikom omogućava da se rizični scenario opiše sopstvenim operativnim jezikom institucije, umjesto tehničkom sintaksom, i da ga sistem pretvori u izvršno pravilo. U Truvali-ju, rečenica koju napišete pretvara se u nacrt parametrizovanog pravila koji prolazi kroz ljudsko odobrenje.
IT red čekanja neden sorun?
Stručnjak za usaglašenost koji uoči novi obrazac prevare obično u sekundi zna šta treba uraditi. Međutim, da bi unio pravilo u sistem, mora čekati razvojni tim; programeru koji nije upoznat sa jezikom usaglašenosti trebaju dani da ispravno protumači scenario i pretvori ga u kod. Tokom tog čekanja, institucija je ranjiva.
Ovo nije problem softverskog kapaciteta, već problem pogrešno lociranih ovlašćenja.
Asistent koji razumije terminologiju
Truvali ne radi kao običan prevodilac riječi; on se ponaša kao asistent koji vlada terminologijom usaglašenosti i rizika. Evo nekoliko primjera:
"Generiši upozorenje na drugu transakciju maloljetnih korisnika koji su u posljednjih nedjelju dana izvršili transakciju od 5.000 EUR i više."
Sistem iz izraza "maloljetni" postavlja uslov starost < 18, iz "5.000 i više" kreira prag >= 5000, definiše prozor od posljednjih 7 dana i dodaje brojač transakcija.
"Ako je posljednja KPS provjera za klijente sa stranim identitetom starija od 3 mjeseca, pokreni callback na našu platformu pri njihovoj prvoj transakciji." Sistem iz izraza "strani identitet" zaključuje da identifikacioni broj počinje sa 98 ili 99 i da državljanstvo nije domaće; umjesto odbijanja transakcije, on postavlja akciju koja šalje webhook ka glavnom sistemu.
Nacrt ne ide direktno u produkciju
Generisano pravilo je nacrt. Pojavljuje se na ekranu zajedno sa svojim parametrima: koja polja, koji pragovi, koji vremenski okvir. Pregledate ga i po potrebi ispravite. Zatim ga testirate na istorijskim podacima pomoću simulacije i send it for approval. Maker-Checker tok posla se primjenjuje i ovdje.
Mogućnost da sistem pogrešno protumači vašu rečenicu neutrališe se time što se pravilo pregleda i testira prije nego što se pusti u produkciju.
Upiti za izvještaje na isti način
Isti pristup funkcioniše i kod izvještavanja. Dovoljno je da kažete: "Izlistaj pravne klijente koji su ovog mjeseca upućeni na manuelnu provjeru, ali su se poklopili sa našom PEP listom"; sistem sam piše SQL upit.
Šta ovo donosi instituciji
- Reagovanje na novu prijetnju istog dana, direktno sa radnog stola.
- Direktno pretvaranje znanja o usaglašenosti u pravilo, bez posrednika.
- Transparentnost i mogućnost ispravljanja nacrta pravila.
- Oslobađanje kapaciteta razvojnog tima od čekanja na zahtjeve usaglašenosti.
Česta pitanja
- Šta ako sistem pogrešno protumači moju rečenicu?
- Generisano pravilo se ne pušta direktno u produkciju. Ono se pojavljuje na ekranu sa svim svojim parametrima, gdje ga možete ispraviti i simulirati na istorijskim podacima. Takođe, njegovo aktiviranje podliježe toku odobrenja.
- Koje termine razumije?
- Terminologiju usaglašenosti i rizika: izrazi kao što su starosne granice, formati identifikacionih brojeva, šifre djelatnosti, vremenski okviri i pragovi iznosa tumače se iz konteksta. Izraz 'maloljetni' se pretvara u uslov starosne dobi, dok se 'strani identitet' pretvara u uslov identifikacionog broja i državljanstva.
- Da li i dalje moramo pisati kod za složene scenarije?
- Većina scenarija ne zahtijeva kodiranje. Za napredne slučajeve koji zahtijevaju specifične proračune, u pokretaču pravila (rule engine) postoji uređivač izraza, ali to nije obaveza već dodatna mogućnost.