Az AI és a biometrikus adatok jelentősége a pénzügyi szabályozási megfelelésben

A mesterséges intelligencia (AI) és a biometrikus adatok forradalmasítják a fintech és a bankok szabályozási megfelelését azáltal, hogy pontosabb és hatékonyabb módszereket kínálnak a csaló tevékenységek azonosítására és megelőzésére, valamint egyszerűsítik a megfelelési folyamatokat.

Hagyományosan a megfelelés fárasztó és időigényes folyamat volt, amely a tranzakciók és dokumentumok kézi ellenőrzését és felülvizsgálatát tette szükségessé. De az AI és a biometrikus adatok segítségével a megfelelés sokkal hatékonyabbá és eredményesebbé válik. A PaymentsJournal legutóbbi podcastjában Michael Sheehy, a Payoneer megfelelőségi igazgatója és Mark Salazar, a Javelin Strategy & Research technológiai és infrastrukturális igazgatója a megfelelőségi kihívások jövőjéről tárgyalt.

A megfelelőségi kihívások jövője

A szabályok betartásával foglalkozó fintechek számára a legnagyobb kihívást a Know Your Customer (KYC) bevezetésének költsége jelenti. Ez a folyamat, amelyet a fintechek ügyfeleik személyazonosságának ellenőrzésére és a pénzmosással vagy a terrorizmus finanszírozásával kapcsolatos potenciális kockázataik felmérésére használnak. Előfordulhat, hogy a fintecheknek át kell menniük egy KYC folyamaton, amikor új ügyfeleket fogadnak be, új fiókokat hoznak létre vagy bizonyos pénzügyi tranzakciókat hajtanak végre. Ez jellemzően személyes és pénzügyi adatok, például név, cím, kormányzati azonosító és foglalkoztatási státusz gyűjtését és ellenőrzését foglalja magában. Előfordulhat, hogy a fintecheknek idővel nyomon kell követniük ügyfeleik tevékenységét, hogy biztosítsák a KYC követelményeinek való folyamatos megfelelést.

„Különösen akkor, ha globális akar lenni, és több joghatóságban szeretne működni, tudja, hogy a KYC különböző árnyalatai költségesek lehetnek” – magyarázta Sheehy. „A megfelelő KYC-program vagy a megfelelően finanszírozott megfelelőségi programok hiányának következményei jelentősek. [Ez] 10 milliárd dollár mindössze KYC-bírság van tavaly világszerte, csak azt mutatja, hogy a szabályozók mennyire komolyan veszik a KYC-t.” Ezenkívül a különböző országok eltérő szabályozást dolgoznak ki, így mindennek a csúcsán maradás kihívás.

„A bûnözõk mindig megpróbálnak kiskapukat találni a rendszerben” – mondta Sheehy. „Tehát a [megfelelés] a proaktív létről szól. Ez magában foglalja a folyamatok és eljárások bevezetését a trendek elemzésére, amelyeket nemcsak a saját tranzakcióiban lát, hanem makroszintűbb szinten is a környezetében, amelyben működik.”

A Payoneer a szabályozókkal és a fintechekkel együttműködő vállalatként a globális gazdaság irányítójaként működik, és egyszerűbbé teszi a szabályozási megfelelés összetett világát. „A Michael által felvázolt bonyolultságok ösztönzik az egyszerűsítés iránti vágyat, amihez ismétlődő folyamatra lesz szükség, hogy megkíséreljük elérni” – mondta Salazar.

A KYC szabályozás különböző szigorúságainak való megfelelés érdekében világszerte sok vállalat azt a megközelítést alkalmazza, hogy csak a legszigorúbb követelményeknek próbál megfelelni. Ez azonban visszaüthet a szigorúan szabályozott országokban, például Szingapúrban működő, globális növekedésre törekvő vállalatok számára. Az ilyen vállalatok esetében: „amikor az Egyesült Államokban lévő ügyfelekkel foglalkozik, ahol a KYC-követelmények nem olyan szigorúak a szabályozásban, versenyhátrányba kerül a többi, esetleg nem globálisan működő társaival szemben, – mondta Sheehy. A helyi előírások betartása még a legnagyobb multinacionális vállalatok számára is kihívást jelent. "Az Apple és a Google globálisan próbál lépkedni, de a helyi törvényi felhatalmazások korlátozzák őket" - mondta Salazar. „Szabályozási problémákba ütköztek, amikor el kell dönteniük, hogy bírságot szabnak ki, vagy a komplett termékeket selejtezik.”

Az AI szerepe a fizetéskezelésben

Az AI egyik módja annak, hogy javítsa a fintech és a bankok megfelelőségét, a gépi tanulási algoritmusok használata. Ezek az algoritmusok hatalmas mennyiségű adat elemzésére, minták és trendek azonosítására, valamint jövőbeli eseményekre vonatkozó előrejelzések készítésére képesek. Ez lehetővé teszi a bankok és a fintech-ek számára, hogy azonosítsák és megelőzzék a csaló tevékenységet, mielőtt azok bekövetkeznének, ahelyett, hogy utólag reagálnának.

„Történelmileg a megfelelés az volt, tudod, észlelés és jelentés, észlelés és jelentés. Most áttérünk a hatékony megelőzésre és a valós idejű jelentéstételre is” – mondta Sheehy. „A gépi tanulás és a mesterséges intelligencia valóban lehetővé teszi, hogy valós idejű környezetben működjön, szemben a hagyományos szabályokon alapuló környezettel. A hagyományos modell olyan szabályokat tartalmazott, mint például ha A történik, akkor B, vagy ha C történik, akkor D. Ezzel szemben a gépi tanulás lehetővé teszi, hogy megelőző intézkedéseket hajtson végre, és jobban betekintést nyerjen az ügyfelek tranzakcióiba. És lehetővé teszi a valós idejű működést is.”

Sheehy például leírta, hogy Payoneer hogyan használta az AI-t és a gépi tanulást a kereskedők viselkedési mintáinak modellezésére egy bizonyos árukat értékesítő joghatóságban. „Új a kereskedő a piacon? Vagy ez egy bejáratott kereskedő, és [már] 10 éve működik? Nem fogsz velük ugyanúgy bánni – mondta Sheehy. „Aki növekszik és vállalkozást indít, annak kisebb kifizetései lesznek, amelyek idővel növekednek. Egy megalapozottabb ügyfél, akinek nagy mennyisége lesz, amely a szezonális időszakokban tetőzik.”

Az AI-modellek segíthetnek a fintech-eknek abban, hogy típus szerint szegmentálják kereskedőiket, és megjósolják, mi fog történni a jövőben. „Ha valaki nagy összeget kap, a modellje azt mondhatja, hogy nos, szerintem x meg fog történni. Ez további KYC-ellenőrzési kérelmet válthat ki, vagy szüneteltetheti az ügyfél tevékenységét.

A mesterséges intelligencia segítségével a gépi tanulási modellek konkrét országokra vagy piacokra szabhatók. „A technológia és az új platformok megjelenésével az adatkezelési szabványok ilyen felgyorsulását tapasztaltuk, még akkor is, ha még mindig nagyon eltérőek a régiók között” – mondta Salazar. „Kezdünk látni, hogy ezek a modellek képesek igazán tanulni és… hatást gyakorolni ezekre a régiókra, ami nagy különbséget jelent.”

Biometrikus adatok és megfelelőség

A mesterséges intelligencia mellett a biometrikus adatok is hullámokat keltenek a megfelelőségi világban, mivel fizikai jellemzőket használnak azonosításra és hitelesítésre. Ez lehetővé teszi az ügyfelek számára, hogy egyszerűen hozzáférjenek fiókjukhoz, egyszerűen csak belenézzenek a kamerába, így nincs szükség jelszavakra vagy más hitelesítési formákra. A bankok hangfelismerő szoftvert is használnak az ügyfelek személyazonosságának telefonos ellenőrzésére, valamint ujjlenyomat-szkennereket, hogy biztosítsák a számlákhoz való biztonságos hozzáférést. Sokkal nehezebb megszemélyesíteni valaki más arcvonásait, hangját vagy ujjlenyomatát, mint kitalálni a jelszavát.

„Mindenki használ biometrikus adatokat, amikor feloldja a telefonját, amikor az Apple Pay-t használja, amikor ujjlenyomatot használ valamin. Ez már egyfajta szabvány” – mondta Sheehy. „Úgy gondolom, hogy a biometrikus adatok jelentős mértékben kötődnek a digitális identitásokhoz, amivel egy pillanat alatt kitérek. Az Equifax adatszivárgása, a COVID munkanélküliségi csalások és az ellopott személyazonosságokat használó PPP-hitel-csalások után valóban nyilvánvalóvá vált, hogy a csalás megelőzésének egyetlen módja az élő biometrikus ellenőrzés. Ennek összekapcsolása a digitális identitással rendkívül fontos. Ha egy kormányzati adatbázist használ valaki digitális személyazonosságának megállapítására, és egy biometrikus teszttel összeveti azt, összekapcsolhatja a kettőt.”

Globálisan a digitális identitás és a biometrikus adatok sokkal fejlettebbek Afrikában és Ázsiában, Európa és az USA némileg lemaradva. Sheehy azonban azt állította, hogy a következő két éven belül a biometrikus adatok lesznek a szabványok világszerte. „Szingapúr és Malajzia ténylegesen kötelezővé tette a biometrikus adatokat a KYC-ben. Azt mondják a pénzintézeteknek ezeken a piacokon, hogy ha az ügyfelek nincsenek előtted, amikor pénzügyi termékeket értékesítesz, akkor életerő- és KYC-ellenőrzést kell végezned. Odáig mennek, hogy azt állítják, hogy többé nem fogadják el a személyazonosság-lopást, mint tipológiát a gazdaságukon belül.

Előretekintés

A mesterséges intelligencia és a biometrikus adatok több mint egyszerű eszközök – nagymértékben javítják a fintech és a bankok megfelelőségi funkcióját, segítve pénzünk és eszközeink biztonságát. A biometrikus adatok még mindig nem tökéletesek, „de ez jelentős változás az öt évvel ezelőttihez képest, amikor az emberek csak fényképezték a személyi igazolványaikat, feltöltötték azokat, és jelzáloghitelért és hasonlókért folyamodtak” – mondta Sheehy.

Az Egyesült Államokban a biometrikus adatok széles körű elterjedéséhez szabványosításra és az adatokkal kapcsolatos kormányzati szabályozásra van szükség. „Jelenleg a biometrikus adatok szabályozása állami szinten zajlik. Több szövetségi felhatalmazásra van szükségünk, amiről úgy gondolom, hogy eljön. Addig ez amolyan vad vadnyugat.” Ennek a szabályozásnak egy része lehet a Consumer Data Privacy Actben, amelyet jelenleg a Kongresszus tárgyal.

Ahogy a KYC szabályozások világszerte változnak, Sheehy bizakodó, hogy a Payoneer része lehet a megoldásnak a fizetések biztonságosabbá tételében, miközben betartja a szabályokat, valamint innovációt hajt végre a gépi tanulás és a biometrikus adatok terén. A jövő minden bizonnyal fényesnek tűnik azon vállalatok számára, amelyek segíthetnek egyszerűsíteni a nemzetközi szabályozás bonyolultságát, miközben jobban kihasználják az ügyfelek és az üzleti adatokat.

Link: https://www.paymentsjournal.com/the-importance-of-ai-and-biometrics-in-regulatory-compliance-in-finance/

Forrás: https://www.paymentsjournal.com

• SEO által támogatott tartalom és PR terjesztés. Erősödjön még ma.
• Platoblockchain. Web3 metaverzum intelligencia. Felerősített tudás. Hozzáférés itt.
• Forrás: https://www.fintechnews.org/the-importance-of-ai-and-biometrics-in-regulatory-compliance-in-finance/