वास्तविक समय भुगतान में वित्तीय अपराध से निपटने के लिए एआई का उपयोग करना

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वास्तविक समय भुगतान प्लेटोब्लॉकचेन डेटा इंटेलिजेंस में वित्तीय अपराध से निपटने के लिए एआई का उपयोग करना। लंबवत खोज. ऐ.

आज की हमेशा-पर-जरूरत वाली दुनिया में, व्यापारी और उपभोक्ता दोनों समान रूप से भुगतान के पसंदीदा तरीके के रूप में रीयल-टाइम भुगतान पर भरोसा कर रहे हैं। इस गर्मी में, यूएस फेडरल रिजर्व के रोल आउट होने पर रीयल-टाइम भुगतान अपनाने की उम्मीद है FedNow.

व्यापारियों के लिए, वास्तविक समय के भुगतान का मूल्य नकदी प्रवाह प्रबंधन में सुधार, तरलता में वृद्धि, और बेहतर बैक-ऑफ़िस दक्षताओं की पेशकश के लिए समय सीमा को तेज करना है। उपभोक्ताओं के लिए, यह समय या दूरी की परवाह किए बिना दोस्तों, परिवार या यहां तक कि विक्रेताओं के बीच भुगतान भेजने और प्राप्त करने का एक तेज़, घर्षण रहित तरीका प्रदान करता है।

हालांकि, रीयल-टाइम भुगतान की सुविधा जोखिम के बिना नहीं आती है। तेज़ भुगतान, बुरे अभिनेताओं को मनी लॉन्ड्रिंग और वित्तीय अपराध के लिए शोषण करने के लिए आसान पहुँच प्रदान करता है। यह फिनटेक, बैंकों और भुगतान सेवा प्रदाताओं (पीएसपी) के लिए एक बड़ा खतरा है, जिनके लिए मजबूत एंटी-मनी लॉन्ड्रिंग (एएमएल) नियंत्रण की आवश्यकता है।

प्रतिबंधों की अड़चनें ग्राहक अनुभव को जोखिम में डालती हैं

व्यवसायों को उच्च जोखिम वाले ग्राहकों से बचाने और वैश्विक वित्तीय प्रणाली की अखंडता सुनिश्चित करने के लिए, प्रतिबंध स्क्रीनिंग एएमएल का एक अभिन्न अंग है, अपने ग्राहक को जानें (केवाईसी) और आतंकवाद विरोधी वित्तपोषण (सीटीएफ) कार्यक्रम।

हालांकि, जैसे-जैसे रीयल-टाइम भुगतानों की लोकप्रियता बढ़ती है, प्रतिबंधों के अलर्ट की समीक्षा करने में लगने वाला समय भी तेजी से बढ़ता है—एक संभावित अड़चन पैदा करता है। औसतन, प्रति लेन-देन में एक मानव समीक्षक के समय का तीन से पांच मिनट का समय लगता है, और ऐसा तब होता है जब अलर्ट तुरंत काम करता है। अलर्ट रातोंरात उत्पन्न होते हैं और अक्सर कतारों में बैठते हैं, औसत समय 30 से 60-प्लस मिनट तक काम करते हैं। इसका मतलब यह है कि रीयल-टाइम अलर्ट प्रोसेसिंग अब रीयल-टाइम में नहीं हो रही है यदि यह किसी व्यक्ति द्वारा किया जाता है—ग्राहक अनुभव को खतरे में डालना और तत्काल भुगतान की तात्कालिक प्रकृति का अवमूल्यन करना।

वित्तीय संस्थानों (FI) को प्रतिस्पर्धात्मक लाभ बनाने, राजस्व बनाए रखने और प्रतिष्ठा की क्षति को रोकने के लिए गति, सुरक्षा और सुविधा सहित रीयल-टाइम भुगतान के लिए एक सहज ग्राहक अनुभव प्रदान करना चाहिए।

सीमा-पार भुगतान जोखिम विनियामक प्रवर्तन

जबकि घरेलू रीयल-टाइम भुगतान अपेक्षाकृत कम जोखिम वाले हैं, सीमा पार भुगतान एक और कहानी है। क्रॉस-बॉर्डर भुगतान बहुत अधिक जटिल हैं क्योंकि उनमें कई मुद्रा प्रणालियों और विनियामक न्यायालयों को पाटना शामिल है, और कहीं अधिक प्रतिबंध अलर्ट उत्पन्न करते हैं।

आज, सीमा-पार भुगतानों में अधिक दिन नहीं लगते, वे रीयल-टाइम के निकट आ रहे हैं, कई लेन-देन अब मिनटों या सेकंडों में संसाधित किए जा रहे हैं। इसका मतलब है कि प्रतिबंधों की जांच प्रभावी होने के लिए, भुगतान संदेशों में शामिल जानकारी अच्छी गुणवत्ता वाली होनी चाहिए, जो अक्सर अनुपालन के लिए सबसे बड़ी चुनौती होती है।

SWIFT के अनुसार, "संदिग्ध भुगतान प्राप्त करने वाले बैंकों को लापता डेटा खोजने के लिए अक्सर समय क्षेत्रों में ब्रेडक्रंब के निशान का पालन करना चाहिए। बस एक नाम की गलत स्पेलिंग का परिणाम उच्च लागत, छूटे हुए शिपमेंट, निष्क्रिय कारखाने और खाली दुकान के फर्श हो सकते हैं।

सीमा पार वास्तविक समय भुगतान के साथ वित्तीय अपराध और प्रतिबंधों की चोरी की बढ़ती संभावना ने नियामकों का ध्यान आकर्षित किया है। आपको यह जानने की जरूरत है कि पैसा कहां जा रहा है, न कि सिर्फ कौन भेज रहा है। पिछले छह महीनों में, ट्रेजरी के विदेशी संपत्ति नियंत्रण कार्यालय (OFAC) के अमेरिकी विभाग ने FI पर कई प्रवर्तन कार्रवाइयाँ की हैं जो प्रतिबंधों के अनुपालन नियंत्रणों का उल्लंघन कर रही थीं, विशेष रूप से जियोलोकेशन टूल का उपयोग करने में उनकी विफलता से संबंधित।

नवंबर 2022 में, OFAC ने क्रिप्टोकरंसीज के लिए एक वर्चुअल करेंसी एक्सचेंज, Payward, Inc. उर्फ Kraken के साथ $362,158.70 के समझौते की घोषणा की। क्रैकेन ईरान के खिलाफ प्रतिबंधों के स्पष्ट उल्लंघन के लिए अपने संभावित नागरिक दायित्व को निपटाने पर सहमत हुए। उचित भौगोलिक स्थान उपकरण को समय पर लागू करने में क्रैकेन की विफलता के कारण, क्रैकन ने उन उपयोगकर्ताओं को सेवाएं निर्यात कीं जो क्रैकन के मंच पर आभासी मुद्रा लेनदेन में शामिल होने पर ईरान में दिखाई देते थे।

इसके अतिरिक्त, सितंबर में, टैंगो कार्ड, एक सिएटल-आधारित कंपनी, जो इलेक्ट्रॉनिक पुरस्कारों की आपूर्ति और वितरण करती है, कई अमेरिकी प्रतिबंध कार्यक्रमों के स्पष्ट उल्लंघनों के लिए अपनी संभावित नागरिक देयता को निपटाने के लिए $116,048.60 का भुगतान करने पर सहमत हुई। ट्रेजरी विभाग के अनुसार, “सितंबर 2016 और सितंबर 2021 के बीच, टैंगो कार्ड ने क्यूबा, ईरान, सीरिया, उत्तर कोरिया से जुड़े ईमेल या आईपी पते वाले व्यक्तियों को 27,720 व्यापारी उपहार कार्ड और प्रचारक डेबिट कार्ड, कुल $386,828.65, प्रेषित किए। , या यूक्रेन का क्रीमिया क्षेत्र। जबकि टैंगो कार्ड ने संदिग्ध धोखाधड़ी के लिए उच्च जोखिम वाले देशों से जुड़े लेन-देन की पहचान करने के लिए जियोलोकेशन टूल का उपयोग किया और अपने प्रत्यक्ष ग्राहकों के आसपास ओएफएसी स्क्रीनिंग और नो योर बिजनेस मैकेनिज्म था, यह उन नियंत्रणों का उपयोग यह पहचानने के लिए नहीं करता था कि पुरस्कारों के प्राप्तकर्ता, पुरस्कारों के प्रेषकों के विपरीत हैं या नहीं। , स्वीकृत क्षेत्राधिकार शामिल हो सकते हैं।"

विनियामकों ने जोखिमों से निपटने के लिए नवीन तकनीकों के उपयोग का आह्वान किया

इस बात पर बहस कि क्या FIs को उन्नत तकनीकों का अनुसरण करना चाहिए - जिसमें कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) और मशीन लर्निंग (ML) शामिल हैं - प्रतिबंधों के अनुपालन को चलाने के लिए "अगर" से "कब, कैसे और किस पैमाने पर?"

यहां तक कि नियामक भी अब विशेष रूप से रीयल-टाइम भुगतान से संबंधित जोखिमों से निपटने के लिए प्रौद्योगिकी की सिफारिश करते हैं। अंतिम पतन, OFAC प्रकाशित तत्काल भुगतान प्रणाली के लिए प्रतिबंध अनुपालन मार्गदर्शन. अपने मार्गदर्शन में, OFAC ने पुष्टि की कि वित्तीय संस्थानों को प्रतिबंधों के जोखिमों को प्रबंधित करने के लिए जोखिम-आधारित दृष्टिकोण अपनाना चाहिए; और जोखिमों को दूर करने के लिए नवीन प्रतिबंधों के अनुपालन दृष्टिकोण और प्रौद्योगिकियों के विकास और तैनाती को प्रोत्साहित किया।

OFAC विशेष रूप से उभरते प्रतिबंधों के अनुपालन प्रौद्योगिकियों और समाधानों की उपलब्धता और उपयोग की मांग करता है। इसमें कहा गया है कि "प्रतिबंधों के अनुपालन के लिए प्रौद्योगिकी समाधान, जो हाल के वर्षों में महत्वपूर्ण रूप से उन्नत हुए हैं और अधिक मापनीय और सुलभ हो गए हैं, का तत्काल भुगतान प्रणालियों के संबंध में वित्तीय संस्थान के प्रतिबंधों के जोखिम को कम करने में मदद करने के लिए लाभ उठाया जा सकता है।"

एआई कैसे मदद कर सकता है

सतर्कता की थकान अनुपालन टीमों पर पानी फेर रही है और प्रतिबंधों की जांच प्रक्रिया में समय जोड़ती है। सैंक्शन स्क्रीनिंग सॉफ्टवेयर कई प्रतिबंध अलर्ट उत्पन्न करता है, और उनमें से 99% अलर्ट झूठे सकारात्मक होते हैं। प्रत्येक अलर्ट के लिए, भुगतान समीक्षा के लिए रुका हुआ है। इसका मतलब है कि वास्तविक समय अब वास्तविक समय के करीब नहीं है, यह सिर्फ एक प्रतीक्षा बन जाता है।

इसके जवाब में, वित्तीय संस्थाएं इन चेतावनियों की मैन्युअल रूप से समीक्षा करने के लिए दर्जनों या सैकड़ों लोगों को सीधे नियुक्त करती हैं या अनुबंधित करती हैं। हजारों झूठी सकारात्मकताओं की समीक्षा करने के लिए समय और धन का उपयोग करना एक दक्षता समस्या है जो उस दुर्लभ सच्चे सकारात्मक को खो सकती है।

OFAC के मार्गदर्शन के बाद, AI उपकरण वास्तविक समय के भुगतानों से जुड़े कई प्रतिबंधों के जोखिमों को कम कर सकते हैं, जिनमें शामिल हैं:

वास्तविक समय के करीब अपवाद प्रसंस्करण में तेजी लाना, जिससे प्रतिबंधों के जोखिम को कम किया जा सके और लेनदेन की गति को बनाए रखा जा सके।
अपवादों (प्रतिबंध अलर्ट) को तुरंत हल करना और ग्राहक पर बिना किसी प्रभाव के भुगतान को आगे बढ़ने देना।
पिछले ग्राहक व्यवहार के अनुरूप उन भुगतानों का निर्धारण करना, जिन्हें किसी वित्तीय संस्थान ने संभावित प्रतिबंधों के प्रभावों के लिए पहले से जांचा और मंजूरी दे दी है। इसलिए, अपवाद की समीक्षा की जा सकती है और रीयल-टाइम में संसाधित की जा सकती है।
अपवादों से जुड़े भुगतान संदेशों में डेटा फ़ील्ड का मूल्यांकन करना, झूठी सकारात्मकता को समाप्त करना और अनुपालन टीमों के लिए केवल संभावित वास्तविक सकारात्मकता को आगे बढ़ाना।
संभावित प्रतिबंधों के उल्लंघन की पहचान करने के लिए जियोलोकेशन टूल का लाभ उठाना।