یک موضوع بزرگ برای این SIBOS (و بیشتر موارد گذشته) این است که چگونه می توان جرایم مالی را بدون مختل کردن یا تضعیف تجربه خدمات با کیفیت بالا برای
اکثریت قریب به اتفاق مشتریان صادق (و بسیار مهم و ارزشمند).
در حال حاضر، جرایم مالی در حال افزایش است و بانک‌ها با چالش‌های بیشتری برای مدیریت مؤثر ریسک‌ها مواجه هستند. اگرچه این دقیقاً یک روند جدید برای خدمات مالی نیست، اما سرعت تغییر تاکتیک های کلاهبرداران، سازمان ها را تحت فشار قرار داده است.
رویه‌های امنیتی و پاسخ به فعالیت‌های متقلبانه را بازنگری کنند.
بنابراین چگونه بانک ها می توانند جلوتر باشند؟
متخصصان جرایم مالی از موتورهای قوانین برای شناسایی موارد استفاده می کنند و هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشینی به طور فزاینده ای باعث بهبود بیشتر تشخیص و مدیریت می شوند. استفاده از هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی در هشدار جرایم مالی
مدیریت منجر به نتایج قابل توجهی از جمله کاهش در موارد مثبت کاذب، بهبود تشخیص ریسک و افزایش اتوماسیون در مقیاس شده است.
یکی از چالش های عملیاتی نحوه عملکرد کلاهبرداری و جرایم مالی است که گاهی به طور مستقل در شرکت های مالی عمل می کند. این مدل ممکن است سال‌ها پیش مناسب بوده باشد، زمانی که طرح‌های کلاهبرداری و جرایم مالی مشابه نبودند و بر این اساس مدیریت می‌شدند.
اما عوامل فعلی مانند کانال ها، ریل پرداخت و تمرکززدایی مرز بین کلاهبرداری و جرایم مالی را از بین برده است.
در چند سال گذشته، موسسات مالی سرمایه گذاری زیادی روی سیستم های نظارت بر تشخیص پیشرفته انجام داده اند و از قابلیت های فین تک که در زمینه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین تخصص دارند، استفاده کرده اند. این روند نمونه بارز موسسات مالی است
ترکیب بهترین رویکردی که سرمایه‌گذاری در سیستم‌های قدیمی را با فناوری‌های جدیدتر مبتنی بر هوش مصنوعی تلفیق می‌کند.
سوال بزرگی که باید پرسید این است که چگونه بانک ها به طور موثر طرح های پولشویی را بدون ایجاد اختلال در تجربه خدمات مشتری برای مشتریان شناسایی و متوقف می کنند؟ کلید چابک ماندن است. همه چیز خوب و خوب است که فناوری های مناسب را در اختیار داشته باشید، اما چه چیزی وجود دارد
به همان اندازه مهم این است که بتوانیم یک حادثه را به طور دقیق و کارآمد بررسی کنیم. در حالی که هیچ کس نمی خواهد در معرض کلاهبرداری قرار گیرد، چه مشتری و چه بانک، مهم است که تجربه مشتری به قیمت آن آسیب نبیند.
بنابراین در نهایت کاری که می توانید انجام دهید این است که آنچه را که می توانید به فرد مناسب هدایت کنید، مشتری را به روز نگه دارید و ضررهای خود را در سمت مشتری و همچنین در سمت بانک به حداقل برسانید. مبارزه برای اثربخشی و کارایی اگر در نظر بگیرید، حتی بیشتر می شود
اثرات سیستم‌های تشخیص نامتجانس با سطوح مختلف اتوماسیون در جریان کار مدیریت پرونده آنها. این یک تجربه کاربری هماهنگ برای کارمندان بانک که مسئول این نتایج هستند ارائه نمی کند.
از آنجایی که مؤسسات مالی همچنان به دنبال کاهش هزینه های عملیاتی هستند، قرار گرفتن در معرض ریسک را نمی توان در این فرآیند قربانی کرد. این که آیا واحدهای تحقیقاتی در خشکی، خشکی / فراساحلی یا برخی مدل‌های ترکیبی دیگر فعالیت می‌کنند، هدف این است که به طور مؤثر
یک هشدار و/یا مورد را به تحلیلگر و/یا محققی که برای پیچیدگی، خطر یا عوامل دیگر مناسب است، هدایت کنید. این به شرکت ها اجازه می دهد تا ضمن کنترل هزینه های عملیاتی، ریسک را به درستی مدیریت کنند.
