Alacsony gyümölcsök az AFC és az AML átalakításában a GenAI-val és az integrált ügykezeléssel

A két kihívás, amelyet mindenki tapasztal, és a két válasz, amelyet Ön a pénzügyi bűnözés kezelésében keresett

A pénzügyi ágazat a szabályozó testületek folyamatos ellenőrzése alatt áll, és szorgalmazza a „Keresd az ügyfelet” (KYC), a pénzmosás elleni (AML) és a pénzügyi bűnözés elleni (AFC) előírások szigorú betartását. Mint mindannyian tudjuk, ezek a szabályozások előírják az ügyféldokumentumok alapos, időszerű (esetleg állandó és proaktív) elemzését, kockázatértékelést, irányelvek betartását és hatékony riasztások összehangolását. Ezeknek a feladatoknak a hatékony végrehajtása azonban jelentős kihívások elé állít, amelyek a mai napig jórészt megoldatlanok.

Ebben a blogban két konkrét kihívásra fogok összpontosítani, amelyek folyamatosan felbukkannak az ügyfelekkel folytatott beszélgetéseim során, és a banki döntéshozók napirendjének élén állnak.

1. Dokumentumelemzés és kockázatértékelés

A szokásos gyanúsítottak, a modern időkben

Bármennyire is elavultnak hangzik, a dokumentumelemzés széles körben még mindig papír alapú, időigényes tevékenység, amely számos ügyféldokumentum erős kézi vizsgálatával jár, és köztudottan hajlamos az emberi tévedésre. Ez a kézi ellenőrzés nem bizonyult hatékonynak, és gyakran pontatlanságokhoz vezet az adatok kinyerésében és a piros zászlók észlelésében.

Egy másik kritikus kihívás az inkonzisztens kockázatértékelés körül forog. A kockázati tényezők értelmezésében nagymértékben jelenlévő humán elem miatt a kockázatértékelés inherens változatossága, ami eltéréseket okoz a kockázatértékelésben egyazon pénzügyi intézmény különböző csapatai és elemzői között. Ez az inkonzisztencia a kockázatok torz megítélését eredményezheti, akadályozhatja a hatékony döntéshozatalt, és eltérhet a pénzügyi intézmény általános kockázati étvágyától.

Az állandóan változó szabályozási környezet tovább bonyolítja a dolgokat. Bonyolult feladat, hogy lépést tartsunk a folyamatosan változó megfelelőségi előírásokkal, amelyek az ügyfelek kockázatának felmérésére vonatkoznak a különböző régiókban. Az, hogy naprakészen kell tartani ezeket a szabályokat, további összetettséget és munkaterhelést jelent az amúgy is megerőltető megfelelési eljárásokhoz, különösen a nemzetközileg vagy nagyrészt nemzetközi ügyfélkörrel rendelkező cégek esetében.

Átalakulás a GenAI segítségével: technológiai paradigmaváltás

Azonban van egy kialakulóban lévő válasz ezekre a kihívásokra, és ez összefügg a legújabb technológiai hírekkel: a GenAI-val. A piac a GenAI-hoz hasonló csúcstechnológiák kiaknázásában rejlő nagy lehetőségeket vizsgálja, amelyek jelentősen mérsékelhetik ezeket a kihívásokat és forradalmasíthatják a hagyományos megközelítést.

Tehát milyen felhasználási eseteket értékelnek manapság egyre inkább a banki döntéshozók?

A számos megbeszélés közül a következők következetesen felbukkannak, és remek kiindulópontnak bizonyulnak a bankok számára a GenAI felé való ugráshoz:

Automatizált dokumentumelemzés. A GenAI használata a releváns információk és kivonatok autonóm feldolgozására és kinyerésére különféle típusú ügyféldokumentumokból, például szövegekből, képekből vagy akár kombinációkból. Valamint a dokumentumokban szereplő főbb pontok összefoglalásának generálása. Ez növeli a sebességet és a hatékonyságot azáltal, hogy kiküszöböli a fárasztó kézi felülvizsgálati folyamatot, és a korábban felhasznált idő töredékével helyettesíti az eredményekkel és betekintésekkel. A releváns információkra való jobb összpontosításnak köszönhetően nagyobb pontosságot is biztosít.

Következetes kockázatértékelés. Gen AI képes:

• Nagy mennyiségű adat feldolgozása és elemzése folyamatosan, gyorsan és az emberi hibák kiküszöbölésével. Ez biztosítja, hogy minden értékelésnél ugyanazokat az adatpontokat vegyék figyelembe, csökkentve az adatokkal kapcsolatos következetlenségeket.
• Használja ki a szabványos kritériumok vagy szabályok általános alkalmazását a kockázati tényezők értékelése során. Ez csökkenti a kockázatértékelési módszerek eltéréseit, és biztosítja, hogy minden értékelést ugyanazon kritériumok alapján végezzenek.
• Következetesen tartsa be a meghatározott szabályozási követelményeket, biztosítva, hogy az értékelések összhangban legyenek a jogi és megfelelőségi szabványokkal intézményi szinten.
• Segít a különböző joghatóságok speciális szabályozási követelményeinek feltérképezésében és megértésében. Elemezheti a szabályozási szövegeket, dokumentumokat és frissítéseket, hogy azonosítsa a szabályozások közötti közös pontokat és különbségeket. Úgy is programozható, hogy egyszerre több szabályozási kerettel szembeni megfelelőségi ellenőrzéseket automatizáljon, így biztosítva, hogy kockázatértékeléseik összhangban legyenek a különböző joghatósági követelményekkel.
• Kereszthivatkozás a különböző joghatóságok szabályozási követelményeire az átfedő vagy egyenértékű szabályok azonosítása érdekében. Ez segíthet az értékelések egyszerűsítésében és a megfelelőségi erőfeszítések redundanciájának csökkentésében.

Ez a szabályozási követelményekhez való igazodás jelentősen csökkenti az emberközpontú megközelítések kockázatértékelésének változékonyságát.

Valós idejű megfelelőségi frissítések: belső természetéből adódóan a GenAI folyamatosan frissíti az algoritmusait, hogy zökkenőmentesen igazodjon a legfrissebb megfelelőségi előírásokhoz. Földrajzokon át. Ez a proaktív megközelítés felszabadítja az elemzőket a szabályozási változások folyamatos nyomon követésének és beépítésének fáradságos feladata alól, lehetővé téve számukra, hogy stratégiaibb és értéknöveltebb feladatokra összpontosítsanak.

2. A különböző típusú riasztások értelmezése és holisztikus rendezése

A riasztáskezelési rejtvény

A pénzügyi bûncselekmények elleni küzdelem hatékonyságának egyik legjelentõsebb kihívása a riasztások túlterheltsége, ahol a figyelõ és felderítõ rendszerek által generált riasztások puszta mennyisége túlterheli az elemzõket, megnehezítve a valódi fenyegetések megkülönböztetését a hamis pozitív eredményekbõl. Ez elszívja az erőforrásokat, jelentősen lelassítja a ciklusidőket, és akadályozza a pénzügyi cégeket abban, hogy hatékonyan rangsorolják a kritikus fenyegetéseket, és ennek megfelelően cselekedjenek.

Ezen túlmenően egy másik kihívás a riasztáskezelés nagyfokú széttagoltságában rejlik, mivel a meglévő rendszerek nem rendelkeznek egységes megközelítéssel a különböző típusú riasztások kezelésére és kivizsgálására. Sok megkettőző tevékenység, a funkcionális silókban dolgozó különféle finnbűnözési gyakorlatok, amelyek potenciálisan eltérő döntéshozatalhoz vezethetnek. Ez a széttagolt megközelítés megnehezíti a műveletek hatékony megszervezését, a megfelelő téma szakértőjének bevonását a vizsgálati tevékenységekbe, ami széttagolt és kevésbé hatékony választ ad a potenciális kockázatokra, valamint az ügyfél kockázati felügyeletének hiányát a szervezeten belül.

Továbbá a nem hatékony riasztáskezelésből adódó késleltetett cselekvés jelentős kockázatot jelenthet a szervezet számára. Ha a lehetséges pénzügyi bűncselekményekre adott válaszok késnek, a pénzügyi cég továbbra is kiszolgáltatott marad annak, hogy lehetővé tegye a pénzügyi bűnözők behatolását a gazdasági szövetbe; jelentős pénzügyi veszteségek; és a hírnév károsodásához. A gyors cselekvés a legfontosabb a kockázatok mérséklésében és a további eszkaláció megelőzésében.

Mi lenne, ha egységes ügykezelést alkalmaznánk?

E kihívások hatékony leküzdése érdekében azt látjuk, hogy a vezető pénzintézetek lépéseket tesznek az Advanced Case Management rendszerek integrációja felé, amelyek kulcsfontosságúnak bizonyulnak a hatékonyság, az eltérések és a pontatlanságok megoldásában.

Az egységes ügykezelési rendszerek kulcsfontosságú képességeket kínálnak, mint például:

• Riasztási osztályozás és prioritás: segít szisztematikusan kategorizálni és rangsorolni a riasztásokat előre meghatározott kockázati szintek és egyéb releváns tényezők alapján. Ezzel az elemzők figyelmüket és erőforrásaikat a kiemelt ügyekre összpontosíthatják, így biztosítva a hatékonyabb és eredményesebb választ.
• Egységes platform: minden típusú AFC és AML riasztási forrás integrálása egyetlen, központi ügykezelési rendszerbe, amely átfogó és összefüggő képet nyújt az ügyfelek tevékenységéről és a kapcsolódó riasztásokról. Valójában holisztikus felfogással az elemzők gyorsan megalapozott döntéseket hozhatnak, hozzájárulva a fokozott fenyegetettséghez.
• Automatizált munkafolyamat: megszervezi a szükséges műveleteket az ügykezelési rendszeren belül, lehetővé téve az azonnali feldolgozást, amikor csak lehetséges, valamint a részlegek közötti együttműködést és a szükséges szakértelmet a készségalapú útválasztáson alapulóan. Az intelligens automatizálás kihasználása elősegíti a strukturált és időben történő reagálást a potenciális pénzügyi bűncselekményekre. Ez nemcsak a válaszadási folyamat általános hatékonyságát javítja, hanem segít fenntartani a szabályozási követelményeknek és az iparági szabványoknak való megfelelést is.

Záró gondolatok

A csúcstechnológiák – például az innovatív, a városról beszélő GenAI és a robusztus ügykezelési rendszerek – erejének kihasználása mélyreható átalakulást indíthat el a pénzügyi szolgáltatási ágazat KYC/AML/FinCrime folyamatok kezelésében.

Ezek az eszközök nem csak a megfelelőségi követelmények teljesítését szolgálják; a pénzintézeteken belüli kiaknázatlan lehetőségek felszabadításáról szólnak. E technológiai fejlesztések zökkenőmentes integrálásával a bankok soha nem látott magasságokba emelhetik működési hatékonyságát és eredményességét.

Képzeljünk el egy olyan világot, ahol a megfelelés fárasztó terhe megszűnik, felszabadítva az erőforrásokat és feljogosítva a pénzügyi intézményeket arra, hogy többet érjenek el, miközben megőrzik növekedésüket és érdekelt feleik biztonságát. A technológiai kvantumugrások idejében egy új korszak küszöbén állunk – ahol a technológia és a pénzügyek fúziója nem csupán az evolúcióról szól; arról szól, hogy forradalmasítsuk pénzügyi környezetünk szerkezetét, átalakítjuk a termelékenységről, a megfelelőségről és a biztonságról alkotott véleményünket.

• SEO által támogatott tartalom és PR terjesztés. Erősödjön még ma.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Erősítse meg magát. Hozzáférés itt.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Felerősített tudás. Hozzáférés itt.
• PlatoESG. Carbon, CleanTech, Energia, Környezet, Nap, Hulladékgazdálkodás. Hozzáférés itt.
• PlatoHealth. Biotechnológiai és klinikai vizsgálatok intelligencia. Hozzáférés itt.
• Forrás: https://www.finextra.com/blogposting/25299/low-hanging-fruits-in-transforming-afc-and-aml-with-genai-and-integrated-case-management?utm_medium=rssfinextra&utm_source=finextrablogs