A pKYC intelligens automatizálása: az előnyök „kontextusban” (Chris Lewis)

A megfelelés költséges. Az Ismerje meg ügyfelét (KYC) a pénzmosás elleni (AML) és a terrorizmus finanszírozása elleni (CTF) szabályozások betartása a bank teljes működési költségének 3–30%-át teheti ki. 2020-ban a jelentések javasolták
hogy a megfelelésre fordított globális kiadások meghaladták a 213 milliárd dollárt.

És ez a szám lehet konzervatív. Miközben figyelembe veszik a személyzeti, képzési, rendszerköltségeket stb., gyakran becsléseket végeznek
kizár Az elveszett lehetőségek költségei (LOC), például a KYC-folyamatok által okozott ügyfélkiesések, amelyeket túlságosan nehézkesnek és időigényesnek ítéltek meg.

A bankok és az FSP-k alternatívája azonban korántsem vonzó. Lehetséges csalásnak és pénzügyi bűnözésnek való kitettség (és szándékos támogatása), megnövekedett hírnévkockázat, és gyakorlatilag biztos, hogy jelentős pénzbírságot szabnak ki a szabályozó szervektől.

2021-ben az Egyesült Királyságban kiszabott pénzmosás elleni pénzbírságok összértéke (több mint félmilliárd) több mint kétszerese az előző évinek, és továbbra is rendkívül magas arányban szabnak ki pénzbírságokat a globális szabályozók a KYC-nek való megfelelés visszaszorítása érdekében. kudarc körül
a világ.

A bankok egy költséges szikla és egy nehéz szabályozási hely között ülnek.

A Perpetual KYC a válasz?

A Perpetual KYC (pKYC) ennek a kihívásnak a gyorsan fejlődő megközelítése.

Az ötlet viszonylag egyszerű. Ahelyett, hogy a belépéskor észlelt ügyfélkockázaton alapuló időszakos KYC-ügyfél-ellenőrzéseket futtatnának, a bankok dinamikusan fenntartják a digitális KYC-profilokat, amelyek automatikusan módosítják a kockázatelemzési besorolásokat.
mérvadó élő referencia adatok alapján. Figyelemre méltó események, például tranzakciók, fióktevékenység vagy releváns külső információforrások határozzák meg, hogy mikor kell elvégezni a KYC ismételt felülvizsgálatát.

Más szavakkal, a rendszeres időközönként megtartott nagyobb KYC-felülvizsgálatokat (amelyek elvégzése jelentős időt és erőfeszítést igényel) felváltja a folyamatos, intelligencia által vezérelt felülvizsgálati folyamat, ahol a kisebb felülvizsgálatokat konkrét események indítják el és rangsorolják, amikor bekövetkeznek.
Amellett, hogy időt és pénzt takarít meg, ez egy olyan megközelítés, amely javítja a bankok ügyfélkockázatokra való reagálását. Nyerj, nyerj.

Ezen túlmenően a pKYC valós idejű, proaktív jellege segít elkerülni, hogy a nem megfelelő ügyfél-átvilágítási ellenőrzések és/vagy a gyanús tevékenységek megfigyelése miatt a jogszabályi meg nem felelés veszélybe kerüljön. Hogyan? Biztosítva, hogy a bankok folyamatosan együttműködjenek
és a friss kontextuális és tranzakciós adatok nyomon követése – ahelyett, hogy a hagyományos felülvizsgálati ciklusokkal csak időszakosan megszerzett információkra hagyatkoznánk.

Tekintettel arra, hogy a
az Egyesült Királyság pénzmosás elleni szabályozási és felügyeleti keretének legutóbbi felülvizsgálata azt javasolja, hogy a „jelenlegi követelményeknek való megfelelés következetesebbé tétele” jelenleg prioritás – azaz, hogy a meglévő jogszabályok módosítása nem szükséges, hanem szigorúbb végrehajtás
az – minden olyan megközelítés, amely a bankok segítségét szolgálja ennek az eredménynek a elérésében, minden bizonnyal meg kell vizsgálni.

Megvalósítása

Eddig jó. De bár a pKYC elegánsabb megközelítés lehet – a hatékony működéshez van néhány fontos négyzet, amelyeket először be kell jelölni.

1) Előzetes ellenőrzések

Nem számít, mennyire jó a pKYC-megoldás, ha a vásárlók kezdeti átvizsgálása nem megfelelő, a ló már elbukott, mielőtt bárki észrevenné. Belépési folyamatok beállítása az egyének és a vállalkozások automatikus szűrésére (KYB) a szindikált ellen
több hiteles forrásból származó adatok ajánlatosak.

A „többszörös” szó fontos. Ha csak kis számú megerősítő forrás található kereszthivatkozással, a folyamat gyaníthatóbb olyan problémákra, mint például a szintetikus személyazonosító csalás, és az UBO-k (Ultimate Beneficial Owners) hiánya. Optimalizált beszállás
A folyamat azt is biztosítja, hogy a pKYC megközelítés azonnal tesztelhető legyen az új ügyfelekkel, miközben további hatókört végeznek a meglévő ügyfél-háttérkönyv fokozatos migrálása érdekében.

2) Ügyféladatok konszolidálása

A pKYC akkor van optimalizálva, ha az ügyfelek bármely interakciós pontját folyamatosan figyelik. Pontosabban, amikor az ügyfelek interakcióinak nyomon követésének eredményeit összevonják, hogy „egy ügyfél nézetet” hozzanak létre, szemben (ami sokkal gyakoribb,
különösen a nagy, sokoldalú pénzintézetekben) többszörös, elmosolyodott
vásárlói vélemények.

A pKYC előnyeit élvezni kívánó szervezeteknek ezért központosított megközelítést kell alkalmazniuk az adatkezelésben, ahol a belső rendszereket összehangolják és integrálják az elfogadott pKYC-megoldásokba – a folyamatban a pKYC-megoldások szolgáltatóinak segíteniük kell a navigálásban.

Ebben a szakaszban fontos, hogy elkezdje átgondolni, hogyan vannak beállítva a megfelelőségi irányelvek, és hogyan lehet azokat módosítani, hogy az időszakos felülvizsgálati modell helyett egy PKYC-modellhez igazodjanak. Itt kulcsfontosságú a harmadik fél tanácsadása.

Kontextus, amely egyértelműséget biztosít

Ezen a ponton az automatizált kockázatszűrés – beleértve a csalások, PEP-ek és szankciók megfigyelését – alkalmazható a konszolidált ügyfélinformációkra, és meghatározott események/tranzakciótípusok programozhatók riasztások és felülvizsgálatok kiváltására.

Amellett, hogy felszabadítja a folyamatautomatizálási előnyök korábban említett skáláját, ennek a megközelítésnek az alkalmazása egy másik hihetetlenül hatékony eredményt is eredményez. Kontextus.

Amikor bármely részleg munkatársa elmegy ellenőrizni egy részletet, engedélyezni egy folyamatot, vagy bármilyen forrást felszabadítani egy élő ügyfélkérés alapján, akkor kéznél lesz egy teljes ügyfélportfólió – milyen egyéb pénzügyi termékekkel rendelkezik. ve
a közelmúltban más kollégákkal együtt, amikor legutóbbi áttekintésük volt, a szűrés (külső forrásból származó információk) naprakész eredményei, stb. Mindezt anélkül, hogy több különböző rendszert kellett volna átjárni, vagy különféle működési erőforrásokat kellett volna igénybe venni
csapatok.

Amikor lehetővé kell tenni a személyzet számára, hogy megalapozott döntéseket hozzanak, ez a fokú kontextus rendkívül előnyös.

KYA – ismerje meg az algoritmusát

A pKYC-megoldások végső evolúciós szakaszában az AI és a gépi tanulás alkalmazása az automatizálási folyamatok részeként látható – és vitathatatlanul (az optimális előnyök érdekében) –. A Pénzügyi Akció Munkacsoport pontosan körvonalazza az ezek körüli megfontolásokat
(FATF) „Az AML/CFT új technológiák lehetőségei és kihívásai” című dokumentumában.

Az ügyféladatok konszolidálása információban gazdag kontextus létrehozása érdekében tökéletes a gépi tanulási algoritmusok betáplálásához; hogy megtanítsák őket arra, hogy észrevegyék azokat a külső vagy rendellenes viselkedéseket, amelyek alaposabb vizsgálatot igényelnek.

Ennek a másik oldala természetesen az, hogy az alacsony kockázatú események és viselkedések is felismerhetők és kategorizálhatók, és hatékonyan „gépi irányításúak” – felszabadítva a felülvizsgálati és nyomozócsoportokat, hogy a kiemelt ügyekre összpontosítsák a figyelmet. Ez egy hatékonyabb telepítés
erőforrásokkal és olyannal, amely elkerüli, hogy az alacsony kockázatú ügyfelek érezzék a nehézkes folyamatok fájdalmát.

Röviden, a KYC/KYB munkafolyamatok intelligens automatizálása nemcsak lehetségessé, de praktikussá is válik. A szabályozási megfelelés lényeges részét képező ellenőrzések időbeli (és így végső soron a pénzügyi) terheinek enyhítésének módja.

Mindezeket figyelembe véve a pKYC intelligens automatizálása nem csak egy „a dolgok másfajta módja”; ez egyszerűen egy hatékonyabb, modernebb és robusztusabb munkamódszer.