Cara Mengotomatiskan Manajemen Risiko dan Tumbuh Lebih Cepat (Stan Cowan)

Kasus penipuan dan penipuan baru meningkat lebih cepat dari sebelumnya. Lebih
70% profesional keuangan melaporkan bahwa institusi mereka mengalami serangan pembayaran pada tahun 2021. Konsumen saja yang rugi $ 5.8 miliar untuk penipuan. 

Akibatnya, lembaga keuangan (FI) menghadapi undang-undang anti-penipuan baru dan menerapkan kontrol yang lebih ketat. 

Masalahnya adalah proses manual dan berbasis entri data tidak cukup untuk mencegah penipu atau mengidentifikasi potensi risiko secara tepat waktu. Dan ini bukan hanya masalah bagi tim manajemen risiko—proses orientasi yang panjang dan rumit
telah mempengaruhi akuisisi pelanggan juga.

LK yang memilih untuk mengotomatiskan manajemen risiko akan dapat menghemat waktu dan memanfaatkan sumber daya untuk mendorong pertumbuhan. Dan untuk melakukan itu, ada baiknya untuk memahami bagaimana manajemen risiko memengaruhi lebih dari sekadar deteksi penipuan tetapi juga kepuasan pelanggan. 

Menghubungkan manajemen risiko dan akuisisi pelanggan 

Manajemen risiko, khususnya verifikasi kepatuhan KYC/AML, secara intrinsik terkait dengan pengalaman dan akuisisi pelanggan. Ketika peraturan dan ekspektasi terus berkembang, lembaga keuangan harus menyeimbangkan mitigasi risiko dengan penerapan jangka panjang
dan proses orientasi dan pengabaian pelanggan baru.

 Di 2021 saja,
68% pelanggan meninggalkan aplikasi keuangan selama onboarding. Alasan yang diberikan beragam:

• Proses aplikasi terlalu rumit

• Mereka tidak memiliki dokumen identitas yang benar selama proses tersebut

• Butuh waktu terlalu lama untuk melamar

• Aplikasi membutuhkan terlalu banyak informasi

• Mereka berubah pikiran selama proses tersebut

Meskipun beberapa aspek berada di luar kendali FI, misalnya nasabah berubah pikiran atau tidak memiliki dokumen yang benar, proses yang disederhanakan dapat mengurangi pengabaian. Mengurangi waktu pengajuan, menyederhanakan proses, atau memerlukan lebih sedikit informasi
dapat mempermudah peningkatan akuisisi pelanggan.

Tetapi hampir tidak mungkin dicapai dengan proses manajemen risiko manual.  

Mengapa manajemen kasus manual tidak cukup? 

Meninjau kasus penipuan secara manual, bahkan dengan entri data digital, tidak dapat memenuhi persyaratan skala dan kepatuhan. Satu studi profesional keuangan menemukan bahwa proses manual menyebabkan

pelanggaran kepatuhan, kehilangan dokumen, dan penurunan produktivitas.  

Satu studi menemukan bahwa dengan entri data saja, potensi kesalahan manusia dapat terjadi

sampai% 40. Laporan lain menempatkan angka ini jauh lebih rendah, antara 1% dan 4%. Tetapi bahkan angka-angka yang tampaknya dapat diabaikan ini pun bisa

bola salju menjadi masalah yang signifikan jika proses Anda memerlukan sepuluh, dua puluh, atau bahkan tiga puluh titik data untuk diselesaikan. Dengan kata lain, semakin banyak data yang Anda perlukan dan semakin sering Anda perlu meninjau informasi tersebut, semakin besar kemungkinan salinan akhir Anda akan disimpan.
mengandung kesalahan manusia. 

Masalah lain dengan proses manual adalah sangat membosankan. Tenaga kerja yang dibutuhkan untuk menyelesaikan penilaian risiko manual bisa memakan waktu berhari-hari atau berminggu-minggu, sedangkan dengan sistem modern, mungkin hanya memakan waktu berjam-jam dan dapat diotomatisasi.

Saat ini, LK dapat memanfaatkan otomatisasi cerdas yang mengoptimalkan kinerja saat mengumpulkan data. Pada saat yang sama, proses otomatis sebagian besar terstandarisasi, patuh, aman, dan cepat. Solusi yang tepat sekaligus dapat mengurangi biaya dan menghemat waktu,
memungkinkan tim Anda untuk fokus pada akun yang menantang dan tugas tingkat tinggi lainnya. 

Cara mengotomatiskan proses manajemen risiko Anda

Untuk proyek transformasi apa pun, Anda harus menetapkan landasan yang kokoh. Memilih alat yang tepat sama pentingnya dengan membantu tim Anda menggunakannya. Memilih solusi perangkat lunak yang komprehensif atau murah namun terlalu rumit dapat mengakibatkan penolakan staf
menggunakannya, atau menggunakannya secara tidak benar. 

Untuk meningkatkan peluang kesuksesan alat otomasi baru Anda, ikuti enam langkah berikut:

1. Petakan proses Anda

Bahkan sebelum mencari solusi, penting untuk memetakan seluruh proses manajemen risiko Anda. Melalui tinjauan menyeluruh terhadap kebijakan dan prosedur Anda saat ini, hambatan, kesenjangan kepatuhan, dan peluang otomatisasi dan
digitalisasi. 

Di luar daftar proses saat ini, penting juga untuk menyoroti tujuan dan strategi utama yang ingin Anda sertakan. Ini dapat membantu Anda menentukan solusi mana yang terbaik untuk pertumbuhan jangka panjang, bukan hanya perbaikan cepat.  

2. Tentukan tujuan Anda

Selanjutnya, Anda ingin mengatur tujuan jangka panjang dan jangka pendek Anda ke dalam daftar "harus dimiliki" dan "baik untuk dimiliki". Anda juga ingin membuat daftar KPI dan menentukan baseline Anda saat ini. 

3. Dapatkan dukungan dari tim kepemimpinan penipuan

Setelah Anda mengetahui tujuan Anda, Anda perlu berbicara dengan pemangku kepentingan utama tentang strategi otomatisasi Anda. Langkah pertama adalah meyakinkan tim kepemimpinan Anda, dan khususnya CFO, untuk membenarkan potensi biayanya. Namun bahkan dengan lampu hijau, Anda akan tetap melakukannya
ingin tim manajemen risiko dan penipuan terbuka untuk menciptakan proses baru.

Analis Anda akan bekerja dengan perangkat lunak otomasi setiap hari. Semakin mereka merasa menjadi bagian dari proses, semakin besar kemungkinan mereka akan dengan cepat mengadopsi perangkat lunak baru dan keterampilan yang diperlukan, jadi pastikan untuk mendapatkan masukan dan umpan balik yang membangun. 

4. Pilih solusi

Selanjutnya, saatnya memilih solusi otomatisasi. Anda mungkin sudah memiliki beberapa di daftar Anda untuk ditinjau berdasarkan teknologi pesaing atau pameran konferensi baru-baru ini. Saat memilih alat otomasi, idealnya alat ini akan menjadi solusi inovatif bagi organisasi Anda
akan digunakan selama bertahun-tahun yang akan datang, beradaptasi dengan kebutuhan Anda bila diperlukan. Selain itu, pengguna akan mencakup karyawan baru, yang mungkin tidak memiliki keterampilan teknis yang diperlukan, serta karyawan veteran yang tidak memiliki bandwidth untuk melakukan pelatihan ulang keterampilan secara berlebihan. 

Akibatnya, penting untuk mempertimbangkan lebih dari sekadar fitur-fiturnya saat ini. Beberapa pertanyaan untuk diajukan adalah:

• Apakah solusi ini tanpa kode, atau apakah tim saya perlu mempelajari bahasa pemrograman?

• Apakah data dan verifikasi terjadi secara real-time?

• Apakah solusinya mencakup pemantauan terus menerus dan peringatan berkala?

• Berapa banyak yang akan mengurangi proses manual (hingga 90% dengan Efektif)

• Apakah itu hanya mendukung metode transaksi tradisional, atau termasuk jenis yang lebih baru seperti Zelle dan P2P? 

• Apakah itu hanya mencakup data pelanggan, atau apakah vendor juga dapat diintegrasikan?

• Apakah ini solusi khusus industri atau alat generik? 

• Apakah ada analitik yang ditingkatkan sehingga tim dapat membuat keputusan yang lebih tepat? 

• Bagaimana data dilindungi? Apakah ada kerentanan yang akan menimbulkan risiko keamanan siber?

Perlu diingat bahwa jika Anda memilih perangkat lunak manajemen risiko yang berat kode, Anda juga harus mendapatkan dukungan dari tim teknik. 

5. Menerapkan dan melatih

Secara umum, semakin mudah program digunakan, semakin besar kemungkinan tim Anda akan mengadopsinya. Meskipun demikian, selalu ada kurva pembelajaran setiap kali proses baru diperkenalkan, dan penting untuk merencanakan periode pelatihan selama 4-8 minggu. 

Untuk mengurangi waktu yang dihabiskan untuk mempelajari platform baru, lebih baik memilih solusi yang membutuhkan beberapa keterampilan baru. Misalnya, memilih solusi dengan gaya seret dan lepas daripada solusi yang membutuhkan pengetahuan pengkodean dapat meningkatkan tingkat adopsi secara signifikan. 

6. Terus optimalkan 

Terakhir, penerapan solusi manajemen penipuan dan mitigasi risiko baru bukanlah akhir dari cerita Anda. Anda sebaiknya terus meningkatkan prosesnya, tidak hanya untuk menghemat waktu dan uang, namun juga untuk menciptakan pengalaman yang benar-benar lancar bagi staf dan pelanggan Anda.
Kabar baiknya adalah jika Anda memilih solusi yang menggunakan pembelajaran mesin (ML), perangkat lunak tersebut akan melakukan banyak pekerjaan pengoptimalan untuk Anda.