2022 সালে আর্থিক অপরাধের বিরুদ্ধে লড়াই করা (স্টিভ মরগান)

এই জন্য একটি বড় বিষয় সিবোস (এবং বেশিরভাগ অতীতও) হল কীভাবে আর্থিক অপরাধ বন্ধ করা যায় তার জন্য উচ্চ মানের পরিষেবার অভিজ্ঞতা ব্যাহত বা অবনমিত না করে
সৎ (এবং অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ এবং মূল্যবান) গ্রাহকদের বিশাল সংখ্যাগরিষ্ঠ।

যেমনটি দাঁড়িয়েছে, আর্থিক অপরাধ আকাশচুম্বী হচ্ছে এবং কার্যকরভাবে ঝুঁকি ব্যবস্থাপনার জন্য ব্যাঙ্কগুলি আরও বেশি চ্যালেঞ্জের সম্মুখীন হচ্ছে। যদিও এটি আর্থিক পরিষেবাগুলির জন্য ঠিক একটি নতুন প্রবণতা নয়, তবে প্রতারকরা যে গতিতে তাদের কৌশল পরিবর্তন করছে তা সংস্থাগুলিকে ধাক্কা দিয়েছে
তাদের নিরাপত্তা পদ্ধতি এবং প্রতারণামূলক কার্যকলাপের প্রতিক্রিয়া পুনর্বিবেচনা করতে। 

তাহলে ব্যাংকগুলো কিভাবে এগিয়ে যেতে পারে?

আর্থিক অপরাধ বিশেষজ্ঞরা কেস সনাক্ত করতে নিয়ম ইঞ্জিন প্রয়োগ করতে অভ্যস্ত, এবং ক্রমবর্ধমান কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) এবং মেশিন লার্নিং সনাক্তকরণ এবং পরিচালনার আরও উন্নতি করছে। আর্থিক অপরাধ সতর্কতায় AI এবং মেশিন লার্নিং প্রয়োগ করা
ম্যানেজমেন্ট উল্লেখযোগ্য ফলাফলের দিকে পরিচালিত করেছে, যার মধ্যে রয়েছে মিথ্যা ইতিবাচকতা হ্রাস, উন্নত ঝুঁকি সনাক্তকরণ এবং স্কেলে স্বয়ংক্রিয়তা বৃদ্ধি।

একটি অপারেশনাল চ্যালেঞ্জ হল কীভাবে জালিয়াতি এবং আর্থিক অপরাধ কাজ করে, কখনও কখনও আর্থিক সংস্থাগুলির মধ্যে স্বাধীনভাবে কাজ করে। এই মডেলটি উপযুক্ত বছর আগে হতে পারে যখন জালিয়াতি এবং আর্থিক অপরাধ স্কিমগুলি ভিন্ন ছিল এবং সেই অনুযায়ী পরিচালিত হয়েছিল,
কিন্তু চ্যানেল, পেমেন্ট রেল এবং বিকেন্দ্রীকরণের মতো বর্তমান কারণগুলি জালিয়াতি এবং আর্থিক অপরাধের মধ্যে লাইনকে অস্পষ্ট করে দিয়েছে। 

বিগত কয়েক বছরে, আর্থিক প্রতিষ্ঠানগুলি এআই এবং মেশিন লার্নিং-এ বিশেষজ্ঞ ফিনটেক-এর সক্ষমতার সুবিধা নিয়ে উন্নত সনাক্তকরণ পর্যবেক্ষণ ব্যবস্থায় প্রচুর বিনিয়োগ করেছে। এই প্রবণতা আর্থিক প্রতিষ্ঠানের একটি প্রধান উদাহরণ
নতুন, এআই-ভিত্তিক প্রযুক্তির সাথে উত্তরাধিকার ব্যবস্থায় বিনিয়োগকে বিয়ে করে এমন একটি সর্বোত্তম-জাতের পদ্ধতির অন্তর্ভুক্ত করা। 

জিজ্ঞাসা করা বড় প্রশ্ন হল কিভাবে ব্যাঙ্কগুলি গ্রাহকদের জন্য গ্রাহক পরিষেবার অভিজ্ঞতাকে বিভ্রান্ত না করে মানি লন্ডারিং স্কিমগুলিকে কার্যকরভাবে চিহ্নিত করে এবং বন্ধ করে? চাবিকাঠি চটপটে থাকা। সঠিক প্রযুক্তি থাকা সবই ভালো এবং ভালো কিন্তু কী
একটি ঘটনা সঠিকভাবে এবং দক্ষতার সাথে বিচার করতে সক্ষম হওয়া সমান গুরুত্বপূর্ণ। যদিও গ্রাহক বা ব্যাঙ্ক, কেউই প্রতারণার শিকার হতে চায় না, এটি গুরুত্বপূর্ণ যে গ্রাহকের অভিজ্ঞতা এর খরচে ক্ষতিগ্রস্ত না হয়। 

তাই শেষ পর্যন্ত আপনি যা করতে পারেন তা হল আপনি যা করতে পারেন তা সঠিক ব্যক্তির কাছে পৌঁছে দিন, ক্লায়েন্টকে আপ টু ডেট রাখুন এবং ক্লায়েন্টের পাশাপাশি ব্যাঙ্কের দিকে আপনার ক্ষতি কমিয়ে দিন। আপনি যদি বিবেচনা করেন তবে কার্যকারিতা এবং দক্ষতার লড়াই আরও বেশি বৃদ্ধি পায়
তাদের কেস ম্যানেজমেন্ট ওয়ার্কফ্লোগুলির মধ্যে অটোমেশনের বিভিন্ন স্তরের সাথে ভিন্ন সনাক্তকরণ সিস্টেমের প্রভাব। এটি এই ফলাফলগুলির জন্য দায়ী ব্যাঙ্ক কর্মীদের জন্য একটি সুসংগত ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতা প্রদান করে না। 

যেহেতু আর্থিক প্রতিষ্ঠানগুলি পরিচালন খরচ কমানোর জন্য চেষ্টা চালিয়ে যাচ্ছে, সেহেতু এই প্রক্রিয়ায় ঝুঁকির সম্মুখিন হতে পারে না। তদন্তকারী ইউনিট একটি উপকূল, উপকূল/অফশোর বা অন্য কোন হাইব্রিড মডেলের ভিত্তিতে কাজ করছে কিনা, লক্ষ্য হল কার্যকরভাবে
একটি সতর্কতা এবং/অথবা কেস বিশ্লেষক এবং/অথবা তদন্তকারীর কাছে নির্দেশ করুন যা এর জটিলতা, ঝুঁকি বা অন্যান্য কারণগুলির জন্য সবচেয়ে উপযুক্ত। এটি সংস্থাগুলিকে অপারেটিং খরচ নিয়ন্ত্রণ করার সময় সঠিকভাবে ঝুঁকি পরিচালনা করতে দেয়।