Hasil yang diharapkan dalam transformasi AFC dan AML dengan GenAI dan Manajemen Kasus Terintegrasi

Dua tantangan yang dialami semua orang dan dua jawaban yang Anda cari dalam manajemen kejahatan keuangan

Industri keuangan terus-menerus diawasi oleh badan pengatur, yang mendorong kepatuhan ketat terhadap peraturan Kenali Pelanggan Anda (KYC), Anti Pencucian Uang (AML), dan Anti Kejahatan Keuangan (AFC). Seperti yang kita ketahui bersama, peraturan ini mewajibkan analisis dokumen pelanggan secara menyeluruh, tepat waktu (mungkin berkelanjutan dan proaktif), penilaian risiko, kepatuhan terhadap kebijakan, dan pengaturan peringatan yang efisien. Namun, melaksanakan tugas-tugas ini secara efisien menimbulkan tantangan besar, yang sebagian besar masih belum terselesaikan hingga saat ini.

Dalam blog ini saya akan fokus pada dua tantangan spesifik yang terus-menerus muncul dalam percakapan saya dengan klien dan menjadi agenda utama para pengambil keputusan di bank.

1. Analisis dokumen dan penilaian risiko

Tersangka yang biasa, di zaman modern

Meski terdengar ketinggalan jaman, analisis dokumen masih merupakan aktivitas berbasis kertas dan memakan waktu, yang melibatkan pemeriksaan manual terhadap banyak dokumen pelanggan, dan sangat rentan terhadap kesalahan manusia. Pengawasan manual ini terbukti tidak efisien, dan sering kali menyebabkan ketidakakuratan dalam ekstraksi data dan dalam menemukan tanda bahaya.

Tantangan penting lainnya adalah penilaian risiko yang tidak konsisten. Karena sebagian besar unsur manusia hadir dalam menafsirkan faktor-faktor risiko, terdapat variabilitas yang melekat dalam penilaian risiko, yang menyebabkan perbedaan dalam evaluasi risiko di antara tim dan analis yang berbeda dalam lembaga keuangan yang sama. Ketidakkonsistenan ini dapat mengakibatkan persepsi risiko yang tidak tepat, menghambat pengambilan keputusan yang efektif, dan menciptakan ketidakselarasan dengan selera risiko lembaga keuangan secara keseluruhan.

Lanskap peraturan yang terus berkembang semakin memperumit masalah ini. Mengikuti peraturan kepatuhan yang terus berubah mengenai cara menilai risiko pelanggan di berbagai wilayah merupakan tugas yang rumit. Kebutuhan untuk selalu mematuhi peraturan-peraturan ini menambah kompleksitas dan beban kerja tambahan pada prosedur kepatuhan yang sudah menuntut, terutama bagi perusahaan-perusahaan yang beroperasi secara internasional atau yang memiliki sebagian besar klien internasional.

Bertransformasi dengan GenAI: perubahan paradigma teknologi

Namun, ada jawaban yang muncul terhadap tantangan-tantangan ini dan hal ini berkaitan dengan perkembangan teknologi terkini: GenAI. Pasar melihat potensi besar dalam memanfaatkan teknologi mutakhir seperti GenAI yang dapat secara signifikan mengurangi tantangan-tantangan ini dan merevolusi pendekatan tradisional.

Jadi, kasus penggunaan apa saja yang semakin dievaluasi oleh para pengambil keputusan di bank saat ini?

Di antara banyak diskusi, hal-hal berikut ini secara konsisten muncul dan terbukti menjadi titik awal yang baik bagi bank untuk melakukan lompatan menuju GenAI:

Analisis Dokumen Otomatis. Memanfaatkan GenAI untuk secara mandiri memproses dan mengekstrak informasi dan cuplikan yang relevan dari berbagai jenis dokumen pelanggan, seperti teks, gambar, atau bahkan kombinasinya. Serta menghasilkan ringkasan poin-poin utama yang tercakup dalam dokumen tersebut. Hal ini meningkatkan kecepatan dan efisiensi dengan menghilangkan proses peninjauan manual yang membosankan dan menggantinya dengan hasil dan wawasan dalam waktu yang lebih singkat dari waktu yang sebelumnya dihabiskan. Hal ini juga memastikan akurasi yang lebih baik berkat fokus yang lebih baik pada informasi yang relevan.

Penilaian Risiko yang Konsisten. Generasi AI dapat:

• Memproses dan menganalisis data dalam jumlah besar secara terus menerus, cepat dan menghilangkan kesalahan manusia. Hal ini memastikan bahwa poin data yang sama dipertimbangkan dalam setiap penilaian, sehingga mengurangi inkonsistensi terkait data.
• Memanfaatkan untuk menerapkan kriteria atau aturan standar secara menyeluruh saat mengevaluasi faktor risiko. Hal ini mengurangi variasi dalam metodologi penilaian risiko dan memastikan bahwa semua penilaian dilakukan menggunakan kriteria yang sama.
• Mematuhi persyaratan peraturan tertentu secara konsisten, memastikan bahwa penilaian sejalan dengan standar hukum dan kepatuhan di tingkat institusi.
• Membantu dalam memetakan dan memahami persyaratan peraturan spesifik dari yurisdiksi yang berbeda. Hal ini dapat menganalisis teks peraturan, dokumen, dan pembaruan untuk mengidentifikasi persamaan dan perbedaan antar peraturan. Hal ini juga dapat diprogram untuk mengotomatiskan pemeriksaan kepatuhan terhadap berbagai kerangka peraturan secara bersamaan untuk memastikan bahwa penilaian risikonya selaras dengan berbagai persyaratan yurisdiksi.
• Referensi silang persyaratan peraturan dari yurisdiksi yang berbeda untuk mengidentifikasi peraturan yang tumpang tindih atau setara. Hal ini dapat membantu menyederhanakan penilaian dan mengurangi redundansi dalam upaya kepatuhan.

Penyelarasan dengan persyaratan peraturan ini sangat mengurangi variabilitas dalam evaluasi risiko yang terlihat pada pendekatan yang berpusat pada manusia.

Pembaruan Kepatuhan Secara Real-time: mengingat sifat intrinsiknya, GenAI terus memperbarui algoritmenya agar selaras dengan peraturan kepatuhan terkini. Di seluruh geografi. Pendekatan proaktif ini membebaskan para analis dari tugas berat untuk terus melacak dan menggabungkan perubahan peraturan, sehingga memungkinkan mereka untuk fokus pada tugas-tugas yang lebih strategis dan bernilai tambah.

2. Memahami berbagai jenis peringatan dan mengaturnya secara holistik

Teka-teki manajemen peringatan

Salah satu tantangan paling signifikan terhadap efektivitas respons terhadap kejahatan keuangan adalah banyaknya peringatan, dimana besarnya volume peringatan yang dihasilkan oleh sistem pemantauan dan deteksi membuat para analis kewalahan, sehingga sulit membedakan ancaman asli dan positif palsu. Hal ini menghabiskan sumber daya, memperlambat waktu siklus secara besar-besaran, dan menghambat kemampuan perusahaan keuangan untuk memprioritaskan ancaman penting secara efektif dan mengambil tindakan yang sesuai.

Selain itu, tantangan lainnya terletak pada tingginya tingkat fragmentasi dalam pengelolaan peringatan, dimana sistem yang ada tidak memiliki pendekatan terpadu untuk menangani dan menyelidiki berbagai jenis peringatan. Banyaknya aktivitas duplikasi, berbagai praktik kejahatan yang bekerja dalam silo fungsional, berpotensi menimbulkan pengambilan keputusan yang tidak sesuai. Pendekatan yang terfragmentasi ini menyulitkan pengorganisasian tindakan secara efisien, keterlibatan ahli yang tepat dalam aktivitas investigasi, sehingga menghasilkan respons yang terputus-putus dan kurang efektif terhadap potensi risiko serta kurangnya pengawasan risiko pelanggan di seluruh entitas.

Selain itu, tindakan yang tertunda akibat manajemen peringatan yang tidak efisien dapat menimbulkan risiko yang signifikan bagi organisasi. Ketika respons terhadap potensi kejahatan keuangan tertunda, perusahaan keuangan tetap rentan membiarkan penjahat keuangan memasuki struktur perekonomian; kerugian finansial yang besar; dan kerusakan reputasi. Tindakan cepat sangat penting dalam memitigasi risiko dan mencegah eskalasi lebih lanjut.

Bagaimana jika kita menerapkan manajemen kasus terpadu?

Untuk mengatasi tantangan-tantangan ini secara efektif, kami melihat lembaga-lembaga keuangan terkemuka mengambil langkah-langkah menuju integrasi sistem Manajemen Kasus Tingkat Lanjut, yang terbukti penting untuk mengatasi inefisiensi, kesenjangan, dan ketidakakuratan.

Sistem manajemen kasus terpadu menawarkan kemampuan penting, seperti:

• Triase dan Prioritas Peringatan: membantu mengkategorikan dan memprioritaskan peringatan secara sistematis berdasarkan tingkat risiko yang telah ditentukan sebelumnya dan faktor terkait lainnya. Dengan melakukan hal ini, para analis dapat memfokuskan perhatian dan sumber daya mereka pada kasus-kasus berprioritas tinggi, sehingga memastikan respons yang lebih efisien dan efektif.
• Platform Terpadu: mengintegrasikan semua jenis sumber peringatan AFC dan AML ke dalam satu sistem Manajemen Kasus terpusat, hal ini menawarkan pandangan yang komprehensif dan kohesif mengenai aktivitas pelanggan dan peringatan terkait. Dengan pemahaman yang benar-benar holistik, analis dapat mengambil keputusan dengan cepat, sehingga berkontribusi terhadap peningkatan respons terhadap ancaman.
• Alur Kerja Otomatis: mengatur tindakan yang diperlukan dalam sistem Manajemen Kasus, memungkinkan pemrosesan langsung bila memungkinkan, serta kolaborasi antar departemen dan keahlian yang dibutuhkan berdasarkan perutean berbasis keterampilan. Memanfaatkan otomatisasi cerdas membantu menyederhanakan respons terstruktur dan tepat waktu terhadap potensi kejahatan keuangan. Hal ini tidak hanya meningkatkan efisiensi proses respons secara keseluruhan namun juga membantu menjaga kepatuhan terhadap persyaratan peraturan dan standar industri.

Pikiran penutup

Memanfaatkan kekuatan teknologi mutakhir, seperti GenAI yang inovatif dan sistem manajemen kasus yang kuat, berpotensi memicu transformasi besar dalam cara industri jasa keuangan menangani proses KYC/AML/FinCrime.

Alat-alat ini bukan hanya tentang memenuhi persyaratan kepatuhan; mereka bertujuan untuk mengeluarkan potensi yang belum dimanfaatkan dalam lembaga keuangan. Dengan mengintegrasikan kemajuan teknologi ini secara lancar, bank dapat meningkatkan efisiensi dan efektivitas operasional ke tingkat yang belum pernah terjadi sebelumnya.

Bayangkan sebuah dunia di mana beban kepatuhan yang membosankan bisa dihilangkan, membebaskan sumber daya dan memberdayakan lembaga keuangan untuk mencapai lebih banyak hal sekaligus menjaga pertumbuhan dan keamanan para pemangku kepentingannya. Di masa lompatan kuantum teknologi ini, kita berada di ambang era baru—di mana perpaduan teknologi dan keuangan bukan hanya soal evolusi; ini tentang merevolusi struktur lanskap keuangan kita, membentuk kembali cara kita memandang produktivitas, kepatuhan, dan keselamatan.

• Konten Bertenaga SEO & Distribusi PR. Dapatkan Amplifikasi Hari Ini.
• PlatoData.Jaringan Vertikal Generatif Ai. Berdayakan Diri Anda. Akses Di Sini.
• PlatoAiStream. Intelijen Web3. Pengetahuan Diperkuat. Akses Di Sini.
• PlatoESG. Karbon, teknologi bersih, energi, Lingkungan Hidup, Tenaga surya, Penanganan limbah. Akses Di Sini.
• PlatoHealth. Kecerdasan Uji Coba Biotek dan Klinis. Akses Di Sini.
• Sumber: 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