هزینه واقعی عدم انطباق - درس های آموخته شده از Fortune 50

تعداد انگشت شماری از مؤسسات مالی به دلیل شکایت های حقوقی و جریمه های چند میلیون دلاری موجی در اخبار بین المللی ایجاد کرده اند. مسئله این است که آنها عمدا یا ناخواسته انتخاب کردند که با مقررات BSA و AML مطابقت نداشته باشند - تصمیمی پرهزینه.

SYSTRAN از مشتریان خود در بخش بانکی می شنود که امکان جریمه برای عدم رعایت آنها را مجبور می کند تا سازمان خود را به طور مستمر نظارت و ارزیابی کنند تا اطمینان حاصل شود که مسائل مربوط به انطباق وجود ندارد. اما یکی از بزرگترین دلایل زیربنایی برای عدم انطباق، روش ضعیف برای ترجمه چند زبانه است که تضمین نمی کند همه کانال های ارتباطی نظارت شوند. ترجمه ماشینی راه حلی برای این مشکل بسیار واقعی و رایج است.

بازیگران بد در همه جا، داخل و خارج از سازمان شما حضور دارند. استفاده از MT در سراسر جهان به شما یک نبض در مورد آنچه در سطح جهانی در سراسر سازمان شما (و به هر زبانی) اتفاق می افتد می دهد تا از جریمه های مشابه برای شما جلوگیری کند.

در اینجا برخی از سخت‌ترین درس‌های آموخته‌شده در مورد اقدامات اجرایی AML برای شرکت‌های Fortune 50 که سیستم نظارت بر زبان برای ردیابی فعالیت جهانی نداشتند، آورده شده است.

1. Westpac - 1.3 میلیارد دلار

Westpac، یکی از بزرگترین بانک های استرالیا، سال ها مورد انتقاد قرار گرفته است. علاوه بر جریمه شدن برای دریافت هزینه از مردگان در سال 2022، Westpac در سال 1.3 به عنوان بخشی از شکایت AML که در آن به تعهدات AML عمل نکرد، به رکورد 2020 میلیارد دلار جریمه شد.

درس آموخته شده است: به مرده ها فاکتور نزنید.

2. رابینهود - 30 میلیون دلار

پلتفرم سرمایه گذاری Robinhood به دلیل شکست های قابل توجه در هنگام رسیدگی به رعایت تعهدات BSA و AML 30 میلیون دلار جریمه شد.

به گفته سرپرست خدمات مالی در نیویورک، آدرین هریس، رابینهود "نتوانست منابع و توجه مناسب را برای توسعه و حفظ فرهنگ انطباق سرمایه گذاری کند.این شکست منجر به تخلفات قابل توجهی به خصوص در مورد سیستم نظارت بر تراکنش ها شد.

فرآیندهای داخلی رابینهود با کمبود کارکنان مواجه بودند و منابع کافی برای پوشش ریسک‌های احتمالی خود را فراهم نمی‌کردند که این امر کمبودهای قابل‌توجهی را در انطباق ایجاد کرد. همانطور که Robinhood به رشد خود ادامه داد، تیم انطباق آن با آنها رشد نکرد و شکاف هایی در پوشش ایجاد کرد و خطر عدم انطباق را در سراسر شرکت افزایش داد.

درس آموخته شده است: از فناوری ترجمه ماشینی و هوش مصنوعی استفاده کنید تا در جایی که کارکنان کافی ندارید تا از پوشش کافی اطمینان حاصل کنید، از ضعف استفاده کنید. اگر فرآیندهای خودکار وجود داشت، این تخلف زودتر شناسایی می شد.

3. هلیکس - 60 میلیون دلار

هلیکس و کوین نینجا سرویس های دارک نت بودند که به کاربران اجازه می دادند به طور ناشناس حدود 300 میلیون دلار را از طریق ارزهای رمزنگاری شده بشویید.

لری دین هارمون، اپراتور خدمات ترکیب ارزهای دیجیتال هلیکس و کوین نینجا، 60 میلیون دلار جریمه شد. علاوه بر جریمه های پولشویی، او موافقت کرد که بیش از 4,400 بیت کوین با ارزشی بیش از 200 میلیون دلار را از دست بدهد.

درس آموخته شده: از شستشوی ناشناس خودداری کنید و فقط از بازیگران بد «شناخته شده» پولشویی را بپذیرید.

4. بانک پس انداز فدرال ایالات متحده آمریکا - 140 میلیون دلار

USAA به دلیل نقض BSA به دلیل نداشتن برنامه AML کافی جریمه 140 میلیون دلاری دریافت کرد. این بانک اعتراف کرد که عمداً در گزارش تراکنش ها شکست خورده است. این بانک در سال 60 به دلیل عدم رعایت 2022 میلیون دلار جریمه شد و 80 میلیون دلار دیگر نیز به دلیل موارد عدم رعایت مداوم به سال 2016 پرداخت شد.

درس آموخته شده: از عدم گزارش عمدی خودداری کنید. استانداردسازی منابع آموزشی در زبان‌ها می‌تواند کمک زیادی به رفع این شکاف کند.

5. مانی گرام – 8.25 میلیون دلار

MoneyGram نتوانست یک برنامه موثر و سازگار AML را حفظ کند و با جریمه 8.25 میلیون دلاری روبرو شد. این جریمه به دلیل عدم نظارت مانی گرام بر تنها شش نماینده است. این نمایندگان بدون هیچ توضیح منطقی افزایش چشمگیری در معاملات انجام دادند و در یک دوره 17 ماهه بیش از 100 میلیون دلار به چین منتقل کردند.

از آنجایی که مانی گرام قبلاً گام های مهمی برای بهبود برنامه های AML خود برداشته بود، این جریمه به این میزان کمتر کاهش یافت.

درس آموخته شده: هوش مصنوعی از شما باهوش تر است. به ماشین اجازه دهید فعالیت مشکوک را شناسایی کند تا در زبان گم نشوید. اگر با معاملات بین المللی سر و کار دارید، ترجمه ماشینی را یکپارچه کنید تا شفافیت خودکار در همه ارتباطات وجود داشته باشد.

6. مشاوران ولز فارگو - 7 میلیون دلار

ولز فارگو حداقل 34 گزارش فعالیت مشکوک را بین آوریل 2017 و اکتبر 2021 ارائه نکرد. به جای اعتراض در مورد اتهام، ولز فارگو با پرداخت 7 میلیون دلار برای رفع اتهامات مربوط به عدم رعایت موافقت کرد.

در حالی که ولز فارگو دارای یک سیستم AML بود، این سیستم نتوانست کدهای مختلف کشوری را که برای نظارت بر نقل و انتقالات خارجی استفاده می‌شد تطبیق دهد. نتیجه این شکست این بود که Wells Fargo نتوانست گزارش به موقع فعالیت مشکوک را برای حداقل 25 مورد از آن 34 فعالیت مشکوک ارائه دهد.

درس آموخته شده: از ماشین های هوشمند به جای ماشین های گنگ استفاده کنید. خیلی گرونه، حتی وقتی تسویه حساب کنی! ترجمه ماشینی می‌تواند به ساده‌سازی فرآیند نظارت کمک کند تا مطمئن شوید که هرگز از برنامه عقب نمی‌مانید.

7. Capital One – 390 میلیون دلار

به دلیل نقض عمدی و سهل انگارانه BSA، Capital One 390 میلیون دلار جریمه شد. Capital One اعتراف کرد که در اجرای و حفظ یک برنامه AML و نادیده گرفتن هزاران گزارش فعالیت مشکوک (همراه با هزاران CTR) بین سال‌های 2008 تا 2014.

این امر علاوه بر پولشویی، درها را برای گزارش نشدن میلیون ها دلار تراکنش های مشکوک باز کرد.

درس آموخته شده: هرگز منتظر گزارش فعالیت های مشکوک نباشید. راه‌حل‌های خودکار MT و AI می‌توانست مشکلات را در زمان وقوع آنها شناسایی کند تا سال‌ها مشکل رشد نکند.

8. ABN Amro - 574 میلیون دلار

ABN Amro پس از پیگرد قانونی توسط مقامات هلندی به دلیل رویه های AML آنها، 574 میلیون دلار جریمه شد. آنها قبلاً به دلیل فرآیندهای AML ضعیف خود مورد استناد قرار گرفته بودند، اما بهبودهای اضافه شده کافی نبودند و منجر به این جریمه شدند.

درس آموخته شده: فرآیندهای ضعیف AML می تواند منجر به پیگرد قانونی شود.

9. AmBank – 700 میلیون دلار

بانک AmBank در ارتباط با اقدامات نجیب رزاق، نخست وزیر سابق مالزی، به دلیل چندین فقره پولشویی، سوء استفاده از قدرت، اختلاس و نقض اعتماد، 700 میلیون دلار جریمه شد.

درس آموخته شده: کار با مجرمان می تواند برای شما هزینه داشته باشد.

10. DNB ASA - 48.1 میلیون دلار

بزرگترین وام دهنده نروژ، DNB ASA، بیش از 48 میلیون دلار به دلیل رعایت نکردن مقررات AML جریمه شد. علاوه بر عدم رعایت مقررات BSA و AML، بانک با اتهامات فساد مواجه است.

درس آموخته شده: فساد پولی نمی دهد.

نکته کلیدی - انطباق جهانی اختیاری نیست

شرکت های خیلی زیاد مقررات انطباق را نادیده بگیرید یا از پوشش کافی برخوردار نباشید و آموزش. اما، انطباق اختیاری نیست. جریمه های AML بر روی بانک ها اعمال می شود حتی زمانی که فقط یک کارمند از قوانین انطباق پیروی نمی کند.

صرف نظر از فرآیندهای انطباق که در اختیار دارید، اگر نتوانید بر تمامی ارتباطات به هر زبان نظارت داشته باشید، در خطر جریمه های هنگفتی مانند آنچه در بالا توضیح داده شد، خواهید بود. با این حال، می‌توانید با استفاده از هوش مصنوعی که اقدامات غیرقانونی را در مقیاس بزرگ نظارت می‌کند و وسوسه کارمندان برای جستجوی راه‌حل‌های غیرمنطبق را از بین می‌برد، این خطر را به میزان قابل توجهی کاهش دهید.

ترجمه ماشینی با قابلیت هوش مصنوعی از SYSTRAN می تواند کمک کند

• هر ایمیل، PDF، اس ام اس و سند را درک کنید
• اطلاعات خصوصی را از بازیگران بد دور نگه دارید درست در خارج از فایروال شما کمین کرده اند. شما مالک و کنترل اطلاعات سرورهای SYSTRAN خود هستید—هیچ افراد خارجی اجازه ورود ندارند.
• ارتباطات کاملاً سازگار را فعال کنید در تمام سطوح سازمان شما وقتی SYSTRAN در برنامه‌هایی که روزانه استفاده می‌کنند در دسترس است، لازم نیست کارمندان برای ترجمه به جای دیگری بروند.
• تصویر دقیقی از جایگاهی که در مورد انطباق دارید ایجاد کنید. SYSTRAN به تیم های نظارت بر انطباق شما دید لازم را می دهد تا خطرات را قبل از جریمه شدن شناسایی کنند.

MT SYSTRAN دید جهانی را باز می کند، بنابراین هیچ چیز نمی تواند پنهان شود، به شما این امکان را می دهد که اطمینان حاصل کنید که هر سند و کانال ارتباطی با تمام قوانین و مقررات امنیتی مطابقت دارد.

ناشناخته را به شناخته شده ترجمه کنید تا چیزی را از دست ندهید! امروز نسخه ی نمایشی رایگان خود را برنامه ریزی کنید برای مشاهده اینکه چگونه SYSTRAN اطلاعات را ایمن نگه می دارد و خطرات بالقوه شما را به خوبی مشاهده می کند.

• محتوای مبتنی بر SEO و توزیع روابط عمومی. امروز تقویت شوید.
• پلاتوبلاک چین. Web3 Metaverse Intelligence. دانش تقویت شده دسترسی به اینجا.
• منبع: https://bankautomationnews.com/allposts/risk-security/the-true-cost-of-non-compliance-lessons-learned-from-the-fortune-50/