प्रतिबंध, वित्तीय अपराध और सीधे कार्यवाही: कमियों को दूर करना

प्रतिबंध, वित्तीय अपराध और सीधे कार्यवाही: कमियों को दूर करना

टाइम स्टैम्प: 15 अगस्त, 2023 सुबह 6:07 बजे
प्रतिबंध, वित्तीय अपराध और सीधे प्रसंस्करण के माध्यम से: कमियों को दूर करना प्लेटोब्लॉकचेन डेटा इंटेलिजेंस। लंबवत खोज. ऐ.

आधुनिक बैंकिंग की तेज़ गति वाली दुनिया में, निर्बाध, कुशल और अनुपालन लेनदेन प्रसंस्करण अब प्रभावी ढंग से संचालित करने की आवश्यकता है, खासकर जब नियामक अनुपालन आवश्यकताओं को पूरा करने की बात आती है। पिछले कुछ दशकों में, स्ट्रेट थ्रू प्रोसेसिंग (एसटीपी) एक गेम-चेंजर के रूप में उभरा है, जो बैंकों को मैन्युअल हस्तक्षेप के बिना एंड-टू-एंड लेनदेन प्रसंस्करण को स्वचालित करने की अनुमति देता है। 

जब प्रसंस्करण के माध्यम से सीधे प्रभावी होने की बात आती है तो प्रतिबंध एक विशेष चुनौती पैदा कर सकते हैं, और किसी संगठन के भीतर लेनदेन स्वचालन को कैसे प्रबंधित किया जाता है, इसकी सावधानीपूर्वक जांच की आवश्यकता होती है। एआई और बुद्धिमान स्वचालन विनियामक अनुपालन को बनाए रखते हुए प्रसंस्करण के माध्यम से सीधे प्रभावी सुनिश्चित करने के लिए प्रौद्योगिकी अंतराल को पाटने में मदद कर सकते हैं - और यहां ध्यान में रखने योग्य मुख्य बिंदु हैं।

भुगतान अपवाद समाधान 

वैश्विक भू-राजनीतिक बदलावों ने हाल के दिनों में आतंकवाद, नशीली दवाओं के व्यापार और मानवाधिकारों के हनन जैसे गैरकानूनी कार्यों से जुड़े लेनदेन को लक्षित करते हुए आर्थिक प्रतिबंधों में वृद्धि को प्रेरित किया है। वित्तीय संस्थान इन प्रतिबंधों को लागू करने की ज़िम्मेदारी लेते हैं, और प्रबंधन के मामलों में पर्याप्त वृद्धि का सामना करना पड़ा है। आज, जटिल जांचें ईमेल, फोन और अन्य चैनलों के माध्यम से की जाती हैं, और अक्सर प्रभावी वर्कफ़्लो और स्वचालन के बिना, बैंक के केंद्रीय मंच से भटक जाती हैं। इससे समाधान समय कम हो सकता है और मैन्युअल गलतियाँ बढ़ सकती हैं, जिससे प्रक्रिया में अनुपालन ट्रैकिंग जटिल हो सकती है।

इन चुनौतियों को प्रभावी ढंग से प्रबंधित करने की कुंजी स्वचालन-संचालित भुगतान अपवाद समाधानों में निवेश में निहित है। जब वित्तीय प्रतिबंधों की जांच की बात आती है तो सूचना अनुरोधों के एक महत्वपूर्ण अनुपात को प्रबंधित करना आम तौर पर एक महत्वपूर्ण बोझ होता है। स्विफ्ट मैसेजिंग मानकों का उपयोग करके एंड-टू-एंड संचार करने वाले टूल का उपयोग करके प्रक्रिया को स्वचालित करने से भुगतान अपवाद टीमों को कम मैन्युअल त्रुटियों के साथ तेजी से समाधान प्राप्त करने में मदद मिल सकती है, जिसके परिणामस्वरूप प्रक्रिया और डेटा एकत्रण को एक ही स्थान पर रखकर अनुपालन में वृद्धि होती है। आप बेहतर संचार के माध्यम से बैंक और ग्राहक के बीच पारदर्शिता के स्तर को भी बढ़ा सकते हैं, और बैंकों की ओर से आसानी से ट्रैक और आगे बढ़ सकते हैं। इससे ग्राहक, बिक्री और सेवा परिचालन टीमों के बीच घर्षण कम हो सकता है और सेवा स्तर में काफी सुधार हो सकता है।

एआई-संचालित स्क्रीनिंग और केस प्रबंधन

प्रतिबंधों के अनुपालन में सबसे बड़ी चुनौतियों में से एक लगातार विकसित हो रही प्रतिबंध सूचियों के खिलाफ बड़ी मात्रा में लेनदेन की सटीक जांच करने की आवश्यकता है। आज, प्रतिबंधों की स्क्रीनिंग के लिए स्वचालित समाधान तेजी से विशाल डेटासेट का विश्लेषण कर सकते हैं और नियामक निकायों द्वारा जारी आधिकारिक प्रतिबंध सूचियों के साथ लेनदेन विवरण की तुलना कर सकते हैं। इस प्रक्रिया को स्वचालित करके, बैंक गलत सकारात्मक या नकारात्मक के जोखिम को कम करते हुए लेनदेन स्क्रीनिंग में काफी तेजी ला सकते हैं।

इस तरह के स्क्रीनिंग समाधानों को बाद में धोखाधड़ी और प्रतिबंध स्क्रीनिंग टूल को केस प्रबंधन और निर्देशित प्रसंस्करण समाधानों से प्रभावी ढंग से जोड़कर बनाया जा सकता है। केस प्रबंधन प्रतिबंधों की जांच के लिए आवश्यक सभी डेटा, दस्तावेजों, कार्यों और प्रक्रियाओं को व्यवस्थित करने में मदद करता है। इस संपार्श्विक को सत्य के एकल स्रोत के भीतर केंद्रीकृत करके, बैंक परिचालन व्यय को 40% तक कम करते हुए नियामक आवश्यकताओं का अधिक प्रभावी ढंग से अनुपालन कर सकते हैं। यह बैंकों को उच्च मूल्य, निर्णय-आधारित कार्य के लिए कर्मचारियों को मुक्त करने में सक्षम बनाता है जहां मैन्युअल हस्तक्षेप की आवश्यकता होती है, जिससे संगठन के भीतर दक्षता सुव्यवस्थित होती है।

प्रतिबंधों और वित्तीय अपराध के प्रति एक एकीकृत दृष्टिकोण

पिछले कुछ दशकों में, लगातार बदलते जोखिम रुझान और प्रौद्योगिकी ने वित्तीय अपराध पहचान प्रणालियों को आकार दिया है। परंपरागत रूप से, वित्तीय अपराध का पता लगाने के लिए जटिल नियम इंजन विकसित और तैनात किए गए थे और हाल के वर्षों में, वित्तीय फर्मों ने प्रभावी वित्तीय अपराध चेतावनी प्रबंधन के लिए एआई और मशीन लर्निंग का विस्तार किया है। 

इससे गलत सकारात्मकता में कमी, जोखिम का पता लगाने में वृद्धि और बड़े पैमाने पर स्वचालन में वृद्धि जैसे उल्लेखनीय लाभ मिले हैं। हालाँकि, नई फिनटेक और विरासत का पता लगाने वाले निवेशों में शामिल होने, वित्तीय अपराध टीमों में पता लगाने और पहचान को चालू करने, साथ ही उपरोक्त चुनौतियों से निपटने के दौरान मैन्युअल गतिविधियों में कमी जैसी चुनौतियाँ अभी भी बनी हुई हैं। 

कुंजी कई प्रणालियों और इनपुट से डिटेक्शन आउटपुट को एक एकीकृत वर्कफ़्लो और केस प्रबंधन प्रणाली में जोड़ने में निहित है। ऐसा करने से, बैंक मल्टीपल डिटेक्शन सिस्टम से अलर्ट के एकत्रीकरण और स्कोरिंग के साथ समग्र निरीक्षण प्राप्त करने में सक्षम होते हैं, साथ ही मैन्युअल गतिविधियों पर जोर कम करके केवल उन गतिविधियों पर जोर देकर कौशल आधारित रूटिंग के साथ उत्पादकता और सटीकता में वृद्धि करते हैं जिनके लिए वास्तव में मानव निरीक्षण की आवश्यकता होती है।

अग्रणी बैंकों ने अब महसूस किया है कि वर्कफ़्लो स्वचालन और प्रक्रिया में बुद्धिमत्ता के निर्माण के लिए एक एकीकृत दृष्टिकोण, उन्हें परिचालन दक्षता हासिल करने और नियामक आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए बैक-एंड सिस्टम को सुव्यवस्थित करने की अनुमति देता है। अभी ये निवेश करने से संगठन भविष्य में सफलता के लिए खुद को तैयार कर सकेंगे और नियामक उल्लंघनों से खुद को बचा सकेंगे।

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