Madalad viljad AFC ja AML-i muutmisel GenAI ja integreeritud juhtumihalduse abil

Madalad viljad AFC ja AML-i muutmisel GenAI ja integreeritud juhtumihalduse abil

Ajatempel: 1. detsember 2023 kell 6:43
Madalad viljad AFC ja AML-i muutmisel GenAI ja integreeritud juhtumihalduse PlatoBlockchain Data Intelligence abil. Vertikaalne otsing. Ai.

Kaks väljakutset, mida kõik kogevad, ja kaks vastust, mida olete finantskuritegevuse ohjamisel otsinud

Finantssektor on regulatiivsete organite pideva kontrolli all, püüdes järgida täpselt oma klienti tundmise (KYC), rahapesuvastase võitluse (AML) ja finantskuritegevuse vastase võitluse (AFC) eeskirju. Nagu me kõik teame, nõuavad need eeskirjad kliendi dokumentide põhjalikku, õigeaegset (võimalik, et pidevat ja ennetavat) analüüsi, riskide hindamist, poliitika järgimist ja tõhusat hoiatuste korraldamist. Nende ülesannete tõhus täitmine seab aga olulisi väljakutseid, mis on tänaseks veel suures osas lahendamata.

Selles blogis keskendun kahele konkreetsele väljakutsele, mis on minu vestlustes klientidega pidevalt esile kerkinud ja osutuvad pankade otsustajate jaoks päevakorras esikohal.

1. Dokumentide analüüs ja riskide hindamine

Tavalised kahtlusalused, kaasajal

Nii vananenud kui see ka ei kõla, on dokumendianalüüs laialdaselt endiselt paberil põhinev ja aeganõudev tegevus, mis hõlmab paljude kliendidokumentide tugevat käsitsi kontrollimist ning on kurikuulsalt vastuvõtlik inimlikele eksimustele. See käsitsi kontrollimine on osutunud ebatõhusaks ja põhjustab sageli ebatäpsusi andmete väljavõtmisel ja punaste lippude tuvastamisel.

Teine kriitiline väljakutse on seotud ebajärjekindla riskihindamisega. Kuna riskitegurite tõlgendamisel esineb suurel määral inimlikku elementi, on riskihinnangus omane varieeruvus, mis põhjustab lahknevusi riskide hindamises sama finantsasutuse erinevate meeskondade ja analüütikute vahel. Selle ebakõla tulemuseks võib olla moonutatud ettekujutus riskist, mis takistab tõhusat otsuste tegemist ja tekitab lahknevusi finantsasutuse üldise riskiisuga.

Pidevalt arenev regulatiivne maastik muudab asja veelgi keerulisemaks. Pidevalt muutuvate vastavuseeskirjadega sammu pidamine klientide riskide hindamisel erinevates piirkondades on keeruline ülesanne. Vajadus nende eeskirjadega kursis püsida lisab niigi nõudlikele nõuetele vastavuse menetlustele täiendava keerukuse ja töökoormuse, eriti nende ettevõtete jaoks, kes tegutsevad rahvusvaheliselt või kellel on suures osas rahvusvaheline klient.

GenAI muutmine: tehnoloogiline paradigma muutus

Nendele väljakutsetele on aga tulemas vastus ja see on seotud uusima tehnoloogiaga: GenAI. Turg vaatab suurt potentsiaali tipptasemel tehnoloogia, nagu GenAI, võimendamisel, mis võib neid väljakutseid märkimisväärselt leevendada ja traditsioonilist lähenemisviisi muuta.

Niisiis, milliseid kasutusjuhtumeid hindavad pankade otsustajad tänapäeval üha enam?

Paljude arutelude hulgas on järjekindlalt esile kerkinud järgmised asjad ja need on pankadele suurepäraseks lähtepunktiks GenAI suunas liikumisel:

Automatiseeritud dokumendianalüüs. GenAI kasutamine erinevat tüüpi kliendidokumentidest (nt tekst, pildid või isegi kombinatsioonid) asjakohase teabe ja katkendite iseseisvaks töötlemiseks ja eraldamiseks. Samuti dokumentides sisalduvate põhipunktide kokkuvõtte koostamine. See suurendab kiirust ja tõhusust, kõrvaldades tüütu käsitsi ülevaatamise protsessi ja asendades selle tulemuste ja ülevaatega murdosa varem kulutatud ajast. See tagab ka suurema täpsuse tänu paremale keskendumisele asjakohasele teabele.

Järjepidev riskihindamine. Gen AI suudab:

  • Töödelge ja analüüsige suuri andmemahtusid pidevalt, kiiresti ja inimlikke vigu välistades. See tagab, et igas hindamises võetakse arvesse samu andmepunkte, vähendades andmetega seotud ebakõlasid.
  • Kasutage riskitegurite hindamisel standardsete kriteeriumide või reeglite üldist kohaldamist. See vähendab erinevusi riskihindamise metoodikates ja tagab, et kõik hindamised viiakse läbi samade kriteeriumide alusel.
  • Järgige järjekindlalt konkreetseid regulatiivseid nõudeid, tagades, et hinnangud on kooskõlas juriidiliste ja vastavusstandarditega institutsioonilisel tasandil.
  • Aidake kaardistada ja mõista eri jurisdiktsioonide spetsiifilisi regulatiivseid nõudeid. See võib analüüsida regulatiivseid tekste, dokumente ja värskendusi, et tuvastada eeskirjade vahelisi sarnasusi ja erinevusi. Seda saab programmeerida ka automatiseerima mitme regulatiivse raamistiku vastavuse kontrollimisi samaaegselt, tagades, et nende riskihinnangud on vastavuses erinevate jurisdiktsiooninõuetega.
  • Ristviide erinevate jurisdiktsioonide regulatiivsetele nõuetele, et tuvastada kattuvad või samaväärsed eeskirjad. See võib aidata hindamisi sujuvamaks muuta ja vähendada vastavuspüüdluste liiasust.

Selline vastavusseviimine regulatiivsete nõuetega vähendab oluliselt riskide hindamise varieeruvust, mida täheldatakse inimkesksete lähenemisviiside puhul.

Reaalajas vastavuse värskendused: oma olemust arvestades uuendab GenAI pidevalt oma algoritme, et need oleksid sujuvalt vastavuses kõige värskemate vastavuse eeskirjadega. Üle geograafia. See ennetav lähenemine vabastab analüütikud raskest ülesandest pidevalt jälgida ja kaasata regulatiivseid muudatusi, võimaldades neil keskenduda strateegilisematele ja lisandväärtust loovamatele ülesannetele.

2. Erinevat tüüpi hoiatuste mõtestamine ja nende terviklik orkestreerimine

Hoiatuste haldamise mõistatus

Üks olulisemaid väljakutseid finantskuritegudele reageerimise tõhususele on hoiatuste ülekoormus, kus seire- ja avastamissüsteemide poolt genereeritud hoiatuste tohutu hulk paneb analüütikud üle jõu, muutes valepositiivsetest tõeliste ohtude eristamise keeruliseks. See kulutab ressursse, aeglustab oluliselt tsükliaega ja takistab finantsettevõtetel kriitilisi ohte tõhusalt prioritiseerida ja vastavalt tegutseda.

Lisaks seisneb teine ​​väljakutse hoiatuste haldamise suures killustatuses, kus olemasolevatel süsteemidel puudub ühtne lähenemisviis eri tüüpi hoiatuste käsitlemiseks ja uurimiseks. Paljud dubleerivad tegevused, mitmesugused funktsionaalsetes silohoidlates töötavad kriminaalsed tavad, mis võivad viia lahknevate otsuste tegemiseni. Selline killustatud lähenemisviis muudab tegevuste tõhusa korraldamise ja uurimistoimingutesse õige asjatundja kaasamise keeruliseks, mille tulemuseks on võimalikele riskidele ebaühtlane ja vähem tõhus reageerimine ning kliendiriskide järelevalve puudumine kogu üksuses.

Lisaks võib hoiatuste ebatõhusast haldamisest tulenev viivitatud tegevus kujutada organisatsioonile märkimisväärset ohtu. Kui võimalikele finantskuritegudele reageerimine viibib, on finantsettevõte endiselt haavatav, võimaldades finantskurjategijatel tungida majandusstruktuuri; olulist rahalist kahju; ja maine kahjustamisele. Kiire tegutsemine on riskide maandamisel ja edasise eskaleerumise ärahoidmisel ülimalt tähtis.

Mis oleks, kui võtaksime kasutusele ühtse juhtumihalduse?

Nende väljakutsetega tõhusaks võitlemiseks näeme juhtivaid finantseerimisasutusi astumas samme täiustatud juhtumihaldussüsteemide integreerimiseks, mis osutuvad ebatõhususe, lahknevuste ja ebatäpsuste lahendamisel ülioluliseks.

Ühtsed juhtumihaldussüsteemid pakuvad olulisi võimalusi, näiteks:

  • Hoiatuste triaaž ja prioriseerimine: aitab hoiatusi süstemaatiliselt kategoriseerida ja prioritiseerida, lähtudes eelnevalt määratletud riskitasemetest ja muudest asjakohastest teguritest. Seda tehes saavad analüütikud suunata oma tähelepanu ja ressursid esmatähtsatele juhtumitele, tagades tõhusama ja tulemuslikuma reageerimise.
  • Ühtne platvorm: integreerib igat tüüpi AFC ja AML hoiatusallikad ühte tsentraliseeritud juhtumihaldussüsteemi, mis pakub terviklikku ja ühtset ülevaadet kliendi tegevusest ja seotud hoiatustest. Tõeliselt tervikliku arusaama korral saavad analüütikud teha teadlikke otsuseid kiiresti, aidates kaasa tõhusamale ohule reageerimisele.
  • Automatiseeritud töövoog: juhib vajalikke toiminguid juhtumihaldussüsteemis, võimaldades vajaduse korral otsest töötlemist, samuti osakondadevahelist koostööd ja vajalikke teadmisi oskuspõhisel marsruutimisel. Aruka automatiseerimise võimendamine aitab tõhustada struktureeritud ja õigeaegset reageerimist võimalikele finantskuritegudele. See mitte ainult ei paranda reageerimisprotsessi üldist tõhusust, vaid aitab ka säilitada vastavust regulatiivsetele nõuetele ja tööstusstandarditele.

Mõtte sulgemine

Tipptasemel tehnoloogia, nagu uuenduslikud jutuajamise GenAI ja tugevad juhtumihaldussüsteemid, võimsuse ärakasutamine võib vallandada sügava muutuse viisis, kuidas finantsteenuste tööstus käsitleb KYC/AML/FinCrime protsesse.

Need vahendid ei tähenda ainult vastavusnõuete täitmist; need on seotud finantsasutuste kasutamata potentsiaali valla päästmisega. Neid tehnilisi edusamme sujuvalt integreerides saavad pangad tõsta tegevuse tõhususe ja tulemuslikkuse enneolematutesse kõrgustesse.

Kujutage ette maailma, kus nõuete täitmise tüütu koorem on eemaldatud, vabastades ressursse ja andes finantsasutustele võimaluse saavutada rohkem, tagades samal ajal nii oma kasvu kui ka sidusrühmade turvalisuse. Praegusel tehnoloogiliste hüpete ajal seisame uue ajastu lävel – kus tehnoloogia ja rahanduse sulandumine ei seisne ainult evolutsioonis; see on meie finantsmaastiku struktuuri muutmine, tootlikkuse, vastavuse ja ohutuse tajumise ümberkujundamine.

Ajatempel:

Veel alates Fintextra