Matalat hedelmät AFC:n ja AML:n muuttamisessa GenAI:n ja integroidun tapaustenhallinnan avulla

Matalat hedelmät AFC:n ja AML:n muuttamisessa GenAI:n ja integroidun tapaustenhallinnan avulla

Aikaleima: 1. joulukuuta 2023 6
Alhaisia ​​hedelmiä AFC:n ja AML:n muuttamisessa GenAI:n ja integroidun tapauksenhallinnan PlatoBlockchain Data Intelligencen avulla. Pystysuuntainen haku. Ai.

Kaksi kaikkien kokemaa haastetta ja kaksi vastausta, joita olet etsinyt talousrikosten hallinnasta

Rahoitusala on jatkuvan sääntelyelinten valvonnan alaisena, ja se vaatii Know Your Customer (KYC), rahanpesun torjuntaa (AML) ja finanssirikollisuuden torjuntaa (AFC) koskevien säännösten tiukkaa noudattamista. Kuten me kaikki tiedämme, nämä määräykset edellyttävät perusteellista, oikea-aikaista (mahdollisesti jatkuvaa ja ennakoivaa) asiakasasiakirjojen analysointia, riskinarviointia, käytäntöjen noudattamista ja tehokasta hälytysten järjestämistä. Näiden tehtävien tehokas suorittaminen asettaa kuitenkin merkittäviä haasteita, jotka ovat vielä suurelta osin ratkaisematta.

Tässä blogissa aion keskittyä kahteen erityiseen haasteeseen, jotka ovat jatkuvasti nousseet esiin keskusteluissani asiakkaiden kanssa ja jotka ovat osoittautuneet pankkien päättäjien asialistan kärkeen.

1. Asiakirja-analyysi ja riskinarviointi

Tavallisia epäiltyjä nykyaikana

Niin vanhentuneelta kuin se kuulostaakin, dokumenttien analysointi on edelleen laajalti paperipohjaista ja aikaa vievää toimintaa, johon liittyy lukuisten asiakasasiakirjojen raskaasti manuaalista tarkastelua, ja se on tunnetusti altis inhimillisille virheille. Tämä manuaalinen tarkastelu on osoittautunut tehottomaksi ja johtaa usein epätarkkuuksiin tietojen poiminnassa ja punaisten lippujen havaitsemisessa.

Toinen kriittinen haaste liittyy epäjohdonmukaiseen riskinarviointiin. Koska riskitekijöiden tulkinnassa on suurelta osin läsnä inhimillinen elementti, riskien arvioinnissa on luontaista vaihtelua, mikä aiheuttaa eroja riskien arvioinnissa saman rahoituslaitoksen eri tiimien ja analyytikoiden välillä. Tämä epäjohdonmukaisuus voi johtaa vääristyneisiin käsityksiin riskeistä, haitata tehokasta päätöksentekoa ja luoda epäjohdonmukaisuuksia rahoituslaitoksen yleisen riskinottohalun kanssa.

Jatkuvasti kehittyvä sääntelyympäristö monimutkaistaa asioita entisestään. Pysyminen jatkuvasti muuttuvien vaatimustenmukaisuussäännösten tahdissa asiakkaiden riskien arvioinnissa eri alueilla on monimutkainen tehtävä. Tarve pysyä ajan tasalla näiden määräysten kanssa lisää ylimääräistä monimutkaisuutta ja työtaakkaa jo ennestään vaativiin noudattamismenettelyihin, erityisesti niille yrityksille, jotka toimivat kansainvälisesti tai joilla on pitkälti kansainvälinen asiakaskunta.

Muutos GenAI:lla: teknologinen paradigman muutos

Näihin haasteisiin on kuitenkin tulossa vastaus, ja se liittyy viimeisimpään teknologiahuumaan: GenAI. Markkinat tarkastelevat suuria mahdollisuuksia hyödyntää GenAI:n kaltaista huipputeknologiaa, joka voi merkittävästi lieventää näitä haasteita ja mullistaa perinteisen lähestymistavan.

Mitä käyttötapauksia pankkien päätöksentekijät siis yhä enemmän arvioivat?

Monien keskustelujen joukossa seuraavat asiat nousevat jatkuvasti esille, ja ne osoittautuvat loistavaksi lähtöpisteeksi pankeille ottaa harppaus kohti GenAI:ta:

Automaattinen asiakirja-analyysi. GenAI:n käyttäminen asianmukaisten tietojen ja katkelmien automaattiseen käsittelyyn ja poimimiseen erityyppisistä asiakasasiakirjoista, kuten tekstistä, kuvista tai jopa niiden yhdistelmästä. Sekä luoda yhteenveto tärkeimmistä kohdista, jotka asiakirjat sisältävät. Tämä lisää nopeutta ja tehokkuutta poistamalla ikävän manuaalisen tarkistusprosessin ja korvaamalla sen tuloksilla ja oivalluksilla murto-osalla aiemmin käytetystä ajasta. Se varmistaa myös suuremman tarkkuuden, koska keskittyy paremmin asiaankuuluviin tietoihin.

Johdonmukainen riskinarviointi. Gen AI voi:

  • Käsittele ja analysoi suuria tietomääriä jatkuvasti, nopeasti ja eliminoi inhimilliset virheet. Tämä varmistaa, että samat datapisteet otetaan huomioon jokaisessa arvioinnissa, mikä vähentää tietoihin liittyviä epäjohdonmukaisuuksia.
  • Hyödynnä standardoitujen kriteerien tai sääntöjen soveltaminen kaikkialla riskitekijöitä arvioidessasi. Tämä vähentää eroja riskinarviointimenetelmissä ja varmistaa, että kaikki arvioinnit suoritetaan samoilla kriteereillä.
  • Noudata johdonmukaisesti erityisiä sääntelyvaatimuksia ja varmista, että arvioinnit ovat lain- ja vaatimustenmukaisuusstandardien mukaisia ​​institutionaalisella tasolla.
  • Auttaa kartoittamaan ja ymmärtämään eri lainkäyttöalueiden erityisiä sääntelyvaatimuksia. Se voi analysoida sääntelytekstejä, asiakirjoja ja päivityksiä tunnistaakseen säännösten välisiä yhteisiä piirteitä ja eroja. Se voidaan myös ohjelmoida automatisoimaan useiden sääntelykehysten vaatimustenmukaisuustarkistukset samanaikaisesti varmistaen, että niiden riskiarvioinnit ovat yhdenmukaisia ​​eri lainkäyttöalueen vaatimusten kanssa.
  • Vertaile eri lainkäyttöalueiden sääntelyvaatimuksia päällekkäisten tai vastaavien sääntöjen tunnistamiseksi. Tämä voi auttaa virtaviivaistamaan arviointeja ja vähentämään vaatimustenmukaisuuspyrkimysten redundanssia.

Tämä yhdenmukaistaminen sääntelyvaatimusten kanssa vähentää huomattavasti riskinarvioinnin vaihtelua, joka havaitaan ihmiskeskeisissä lähestymistavoissa.

Reaaliaikaiset vaatimustenmukaisuuspäivitykset: GenAI päivittää jatkuvasti algoritmejaan noudattaakseen saumattomasti uusimpia vaatimustenmukaisuussäännöksiä sen luontaisen luonteen vuoksi. Maantieteellisesti eri puolilla. Tämä ennakoiva lähestymistapa vapauttaa analyytikot vaivalloisesta tehtävästä jatkuvasti seurata ja sisällyttää säädösten muutoksia, jolloin he voivat keskittyä strategisempiin ja lisäarvoa tuottaviin tehtäviin.

2. Erityyppisten hälytysten ymmärtäminen ja niiden kokonaisvaltainen organisointi

Hälytyshallinnan ongelma

Yksi merkittävimmistä haasteista talousrikosten torjunnan tehokkuudelle on hälytysten ylikuormitus, jossa valvonta- ja havaitsemisjärjestelmien tuottamien hälytysten valtava määrä ylittää analyytikot, mikä vaikeuttaa todellisten uhkien erottamista vääristä positiivisista tuloksista. Tämä kuluttaa resursseja, hidastaa huomattavasti sykliaikoja ja estää rahoitusyritysten kykyä priorisoida kriittisiä uhkia tehokkaasti ja toimia niiden mukaisesti.

Tämän lisäksi toinen haaste on hälytysten hallinnan suuri hajanaisuus, jossa olemassa olevista järjestelmistä puuttuu yhtenäinen lähestymistapa erityyppisten hälytysten käsittelyyn ja tutkimiseen. Monet päällekkäiset toiminnot, erilaiset rikollisuuden käytännöt toimivissa siiloissa, jotka voivat johtaa ristiriitaisiin päätöksentekoon. Tämä hajanainen lähestymistapa tekee toimenpiteiden tehokkaasta organisoinnista ja oikean aiheen asiantuntijan mukaan ottamisesta tutkintatoimintoihin haastavaa, mikä johtaa hajanaiseen ja vähemmän tehokkaaseen reagointiin mahdollisiin riskeihin sekä asiakkaan riskien valvonnan puutteeseen koko yksikössä.

Lisäksi tehottomasta hälytyshallinnasta johtuva viivästynyt toiminto voi muodostaa merkittävän riskin organisaatiolle. Kun vastaukset mahdollisiin talousrikoksiin viivästyvät, rahoitusyritys on edelleen haavoittuvainen sallimaan talousrikollisten tunkeutua talousrakenteeseen. huomattavia taloudellisia menetyksiä; ja mainevaurioita. Nopea toiminta on ensiarvoisen tärkeää riskien pienentämisessä ja eskaloitumisen estämisessä.

Mitä jos ottaisimme käyttöön yhtenäisen tapauksenhallinnan?

Voidaksemme torjua näitä haasteita tehokkaasti näemme johtavien rahoituslaitosten ottavan askeleita kohti Advanced Case Management -järjestelmien integrointia, mikä osoittautuu ratkaisevan tärkeäksi tehottomuuden, ristiriitaisuuksien ja epätarkkuuden ratkaisemiseksi.

Yhtenäiset tapaustenhallintajärjestelmät tarjoavat tärkeitä ominaisuuksia, kuten:

  • Hälytysten lajittelu ja priorisointi: auttaa järjestelmällisesti luokittelemaan ja priorisoimaan hälytyksiä ennalta määritettyjen riskitasojen ja muiden asiaankuuluvien tekijöiden perusteella. Näin tehdessään analyytikot voivat keskittää huomionsa ja resurssinsa korkean prioriteetin tapauksiin, mikä varmistaa tehokkaamman ja tehokkaamman vastauksen.
  • Unified Platform: integroi kaikentyyppiset AFC- ja AML-hälytyslähteet yhdeksi keskitetyksi tapaustenhallintajärjestelmäksi, mikä tarjoaa kattavan ja yhtenäisen näkymän asiakkaiden toiminnasta ja niihin liittyvistä hälytyksistä. Aidosti kokonaisvaltaisen ymmärryksen ansiosta analyytikot voivat tehdä tietoon perustuvia päätöksiä nopeasti, mikä edistää tehostettua uhkia.
  • Automatisoitu työnkulku: ohjaa tarvittavat toiminnot Case Management -järjestelmässä mahdollistaen tarvittaessa suoran käsittelyn sekä osastojen välisen yhteistyön ja tarvittavan asiantuntemuksen, joka perustuu taitoihin perustuvaan reititykseen. Älykkään automaation hyödyntäminen auttaa tehostamaan jäsenneltyä ja oikea-aikaista reagointia mahdollisiin talousrikoksiin. Tämä ei ainoastaan ​​paranna vastausprosessin yleistä tehokkuutta, vaan auttaa myös ylläpitämään säännösten ja alan standardien noudattamista.

Sulkeminen ajatuksia

Huipputeknologian, kuten innovatiivisen talk-of-the-town GenAI:n ja vankkojen tapaustenhallintajärjestelmien, voiman hyödyntäminen voi käynnistää syvällisen muutoksen tavassa, jolla rahoituspalveluala käsittelee KYC/AML/FinCrime-prosesseja.

Nämä työkalut eivät tarkoita vain vaatimustenmukaisuusvaatimusten täyttämistä; niissä on kyse rahoituslaitosten käyttämättömän potentiaalin vapauttamisesta. Integroimalla nämä tekniikan edistysaskeleet saumattomasti pankit voivat nostaa toiminnan tehokkuuden ja tehokkuuden ennennäkemättömään korkeuteen.

Kuvittele maailma, jossa vaatimusten noudattamisen tylsä ​​taakka vapautetaan, mikä vapauttaa resursseja ja antaa rahoituslaitoksille mahdollisuuden saavuttaa enemmän ja samalla turvata sekä kasvunsa että sidosryhmiensä turvallisuuden. Tänä teknologisen suuren harppauksen aikana seisomme uuden aikakauden kynnyksellä – jossa teknologian ja rahoituksen fuusio ei ole vain evoluutiota; Kyse on talouselämämme rakenteen mullistamisesta, tuottavuuden, vaatimustenmukaisuuden ja turvallisuuden näkemyksen muuttamisesta.

Aikaleima:

Lisää aiheesta Fintextra