Tekoäly muuttaa finanssialan compliance-työtä enemmän kuin yksittäisten tehtävien automatisointi antaa ymmärtää. Kun compliance hyödyntää tekoälyä yhä laajemmin, sen on samalla vastattava uuteen kysymykseen: kuka valvoo tekoälyä itseään?

Finanssialan compliance-funktiot toimivat sääntelyn ja liiketoiminnan odotusten ristipaineessa. Sääntelyn määrä ja monimutkaisuus kasvavat, ja samaan aikaan liiketoiminta odottaa nopeutta, tehokkuutta ja kykyä sopeutua jatkuvasti muuttuvaan toimintaympäristöön.

PwC Global Compliance Survey 2025 -tutkimuksen mukaan 85 % vastaajista kokee compliance-vaatimusten muuttuneen monimutkaisemmiksi viimeisten kolmen vuoden aikana. Finanssialalla osuus nousee 90 prosenttiin. Samalla lähes 90 % kaikista vastaajista raportoi compliance-vastuidensa laajentuneen kyseisellä ajanjaksolla. Finanssialan yritykset myös hyödyntävät ja kehittävät teknologiaa compliance- ja transaktiomonitoroinnissa muita toimialoja useammin.

85 % vastaajista kokee compliance-vaatimusten muuttuneen monimutkaisemmiksi viimeisten kolmen vuoden aikana. Finanssialalla osuus nousee 90 prosenttiin.

Kysymys ei siis ole enää siitä, tuleeko tekoäly osaksi compliance-työtä. Olennaisempaa on kysyä, miten se muuttaa compliance-asiantuntijan roolia ja missä ihmisen asiantuntemusta tarvitaan jatkossakin.

Rutiinityöstä kohti tulkintaa ja päätöksentekoa

Compliance-työssä käsitellään paljon tietoa: vertaillaan dokumentteja, seurataan sääntelymuutoksia ja analysoidaan poikkeamia. Juuri näissä tehtävissä tekoälyn potentiaali on suurimmillaan. Tekoäly voi auttaa esimerkiksi:

• seuraamaan sääntelymuutoksia ja arvioimaan niiden vaikutuksia,
• vertaamaan sääntelyvaatimuksia organisaation politiikkoihin ja kontrolleihin,
• tunnistamaan mahdollisia poikkeamia ja priorisoimaan havaintoja riskiperusteisesti,
• testaamaan kontrollien toimivuutta kattavasti pistokokeiden sijaan ja siirtymään kohti jatkuvaa monitorointia,
• valmistelemaan raportointia johdolle ja hallitukselle,
• analysoimaan laajoja dokumentti- ja tietoaineistoja.

Hyöty ei rajoitu kustannustehokkuuteen. Organisaatiot tavoittelevat myös parempaa näkyvyyttä riskeihin, nopeampaa reagointia poikkeamiin, laadukkaampaa raportointia ja paremmin perusteltuja päätöksiä.

Tavoitteena ei siksi pitäisi olla nykyisten prosessien tekeminen hieman nopeammin. Suurempi mahdollisuus on siinä, että asiantuntijoiden aikaa vapautuu tiedon keräämisestä ja manuaalisesta käsittelystä tehtäviin, joissa tarvitaan harkintaa, kokemusta ja liiketoiminnan ymmärrystä.

Mitä tekoäly ei ratkaise?

Tekoäly analysoi sääntelyä, tunnistaa poikkeamia ja tekee ehdotuksia nopeasti, mutta compliance ei ole pelkkää tiedon käsittelyä. Sääntelyn soveltaminen edellyttää liiketoiminnan, toimintaympäristön ja riskien ymmärtämistä. Compliance-asiantuntija arvioi jatkossakin havaintojen merkityksen, haastaa liiketoimintaa, tekee riskiperusteiset arviot ja eskaloi tarvittaessa havainnot johdolle.

Monet compliance-työn osa-alueet edellyttävät harkintaa, jota teknologia ei ainakaan lähitulevaisuudessa korvaa. Tällaisia ovat esimerkiksi:

• viranomaisten odotusten tulkinta,
• vaikeiden sääntelykysymysten ratkaiseminen,
• eettisten näkökulmien arviointi,
• riskinottohalukkuuteen liittyvät linjaukset,
• liiketoiminnan neuvonta ja haastaminen.

Työnjako voikin muotoutua niin, että tekoäly etsii, kokoaa, vertailee ja tunnistaa – ihminen arvioi, haastaa ja päättää.

Tämä muuttaa myös compliance-asiantuntijan osaamisprofiilia. Sääntelyosaamisen rinnalle nousevat datan ja teknologian ymmärrys, kyky arvioida tekoälyn tuottaman analyysin luotettavuutta sekä taito tunnistaa tilanteet, joissa koneen johtopäätöksiä on syytä haastaa.

Generatiivinen tekoäly oli vasta ensimmäinen vaihe

Nykyinen keskustelu keskittyy pitkälti generatiiviseen tekoälyyn, jota käytetään esimerkiksi sääntelytekstien tiivistämiseen, dokumenttien vertailuun ja analyysien luonnosteluun. Seuraava kehitysvaihe voi kuitenkin olla huomattavasti merkittävämpi.

Itsenäisesti toimiva tekoäly (agentic AI) ei ainoastaan vastaa yksittäiseen kysymykseen, vaan suorittaa useita toisiinsa liittyviä työvaiheita määriteltyjen tavoitteiden, sääntöjen ja kontrollien puitteissa.

Kuvitellaan sääntelymuutos, joka vaikuttaa asiakkaan tuntemisen (KYC) prosesseihin. Agentic AI voisi tunnistaa muutoksen, analysoida sen vaikutukset politiikkoihin ja prosesseihin, paikantaa niihin liittyvät kontrollit, valmistella muutosehdotukset ja koota johdon raportoinnissa tarvittavan materiaalin. Compliance-asiantuntijan tehtäväksi jäisivät ehdotusten arviointi, riskiperusteinen päätöksenteko ja lopullinen hyväksyntä.

Tämä ei ole pelkkää tulevaisuuden visiota. PwC:n Regulation & Controls Lifecycle -ratkaisuissa agentic AI:ta hyödynnetään jo esimerkiksi prosessien ja kontrollien kuvaamisessa, jatkuvassa monitoroinnissa sekä sääntelyn jäljitettävyydessä (regulatory traceability), jossa yksittäinen sääntelyvelvoite voidaan jäljittää sitä vastaavaan politiikkaan, prosessiin ja kontrolliin asti.

Siksi kannattaa vaihtaa näkökulmaa. Sen sijaan, että kysytään, missä yksittäisessä tehtävässä tekoäly voisi auttaa, kannattaa kysyä miltä compliance-prosessimme näyttäisivät, jos ne suunniteltaisiin tänään alusta alkaen tekoälyn mahdollisuudet huomioiden?

Sen sijaan, että kysytään, missä yksittäisessä tehtävässä tekoäly voisi auttaa, kannattaa kysyä miltä compliance-prosessimme näyttäisivät, jos ne suunniteltaisiin tänään alusta alkaen tekoälyn mahdollisuudet huomioiden?

AI for Compliance ja Compliance of AI

Compliance on perinteisesti valvonut, että organisaatio, sen prosessit ja ihmiset toimivat sääntelyn mukaisesti. Tekoälyn yleistyessä valvonta ulottuu myös digitaaliseen työvoimaan.

Tekoälyn hyödyntämisen compliance-työssä (AI for Compliance) rinnalle nousee siksi toinen, yhtä tärkeä näkökulma (Compliance of AI): miten varmistetaan, että organisaation käyttämät tekoälyratkaisut toimivat sääntelyn, sisäisten periaatteiden ja hyväksytyn riskitason mukaisesti?

Mitä enemmän autonomiaa tekoälylle annetaan, sitä tärkeämpään rooliin nousee:

• selkeä omistajuus, vastuut ja toimivaltuudet,
• käyttövaltuuksien hallinta,
• jatkuva monitorointi,
• kirjausketjut ja jäljitettävyys (audit trail),
• kontrollit ja eskalointimekanismit,
• ja ihmisen suorittama valvonta (human oversight) korkeamman riskin päätöksissä.

EU:n tekoälyasetus (AI Act) edellyttää, että tekoälyjärjestelmien käyttö on riskiperusteisesti hallittua, dokumentoitua ja läpinäkyvää. Finanssialalle asetus on erityisen konkreettinen, koska esimerkiksi luottokelpoisuuden arviointi sekä henki- ja sairausvakuutusten riskinarviointi ja hinnoittelu on luokiteltu suuririskisiksi käyttötapauksiksi.

Tekoälyn sääntely ei kuitenkaan rajoitu tekoälyasetukseen. Finanssialan sääntely on pitkälti teknologianeutraalia, ja vaatimukset koskevat toimintaa riippumatta siitä, tekeekö sen ihminen, perinteinen järjestelmä vai tekoäly. Hallintojärjestelmää, riskienhallintaa, ulkoistamista, ICT-riskejä, tietosuojaa, asiakkaan kohtelua ja rahanpesun estämistä koskevat vaatimukset sitovat siis myös tekoälyratkaisuja, vaikka tekoälyä ei niissä mainittaisi lainkaan. Tekoälyasetus tuo näiden rinnalle uuden kerroksen, mutta ei korvaa olemassa olevia velvoitteita. Tämä vahvistaa compliance-funktion roolia tekoälyn hallintamallien rakentamisessa ja valvonnassa, koska sillä on jo valmiiksi kokonaiskuva organisaatiota koskevasta sääntelystä.

Neljä kysymystä, joihin kannattaa vastata nyt

Tekoäly korvaa todennäköisesti osan nykyisestä compliance-työstä – ei compliance-asiantuntijaa. Organisaatioiden kannattaa jo nyt pohtia ainakin seuraavia kysymyksiä:

1. Missä compliance-prosesseissa tekoäly tuottaa eniten arvoa?
   Suurimmat mahdollisuudet löytyvät usein prosesseista, joissa asiantuntijoiden aikaa kuluu tiedon keräämiseen, vertailuun ja dokumentointiin.
   
2. Onko tarvittava data riittävän laadukasta ja saatavilla?
   Tekoäly ei ratkaise hajanaiseen dataan tai epäselviin prosesseihin liittyviä ongelmia.
   
3. Missä ihmisen on säilytettävä päätösvalta?
   Ihmisen suorittama valvonta on määriteltävä konkreettisesti prosessi- ja päätöstasolla.
   
4. Kuka vastaa tekoälyn tekemästä työstä?
   Omistajuuden, kontrollien, monitoroinnin, kirjausketjujen ja eskalointimekanismien on oltava osa tekoälyn toimintamallia (AI Operating Model) alusta lähtien.

Kilpailuetu syntyy luottamuksesta

Tekoälyn vaikutuksessa complianceen ei ole kyse siitä, kuinka monta tehtävää tekoäly voi korvata. Kyse on siitä, millainen compliance-funktio pystyy hyödyntämään tekoälyä turvallisesti, hallitusti ja tehokkaasti.

Tekoäly voi myös muuttaa compliancen asemaa organisaatiossa: kustannuserästä tulee arvon luoja. Nopeampi asiakkaan tunteminen nopeuttaa asiakkuuden alkamista, ja tarkempi rahanpesun valvonta vähentää vääriä hälytyksiä, jotka kuormittavat sekä asiantuntijoita että asiakassuhteita.

Kilpailuetua ei välttämättä saa se, jolla on eniten tekoälyä, vaan se, joka osaa hyödyntää sitä vastuullisesti, läpinäkyvästi ja sääntelyn edellyttämällä tavalla.

Compliance ei ole tässä muutoksessa sivustakatsoja. Siitä voi tulla toiminto, joka auttaa organisaatiota yhdistämään innovoinnin, riskienhallinnan ja sääntelyn vaatimukset niin, että kasvu on kestävää myös tekoälyaikakaudella.

Ja ehkä merkittävin muutos on tämä: tulevaisuudessa compliance ei valvo pelkästään ihmisten tekemää työtä. Se valvoo myös digitaalista työvoimaa.

Lisää luettavaa: 

PwC Suomi – Vastuullisen tekoälyn hallinta 

PwC Suomi – Yleiskäyttöiset tekoälymallit ja EU-sääntely: mitä sinun tulee tietää niistä? 

PwC Suomi – Ovatko toimittajaverkostosi tekoälyriskit hallinnassa?