Sanksi, Kejahatan Finansial, dan Pemrosesan Langsung: Menyumbat Kesenjangan

Sanksi, Kejahatan Finansial, dan Pemrosesan Langsung: Menyumbat Kesenjangan

Stempel Waktu: 15 Agustus 2023 6
Sanksi, Kejahatan Finansial, dan Pemrosesan Langsung: Menutup Kesenjangan Kecerdasan Data PlatoBlockchain. Pencarian Vertikal. Ai.

Di dunia perbankan modern yang serba cepat, pemrosesan transaksi yang lancar, efisien, dan patuh kini menjadi persyaratan untuk beroperasi secara efektif, terutama dalam hal memenuhi persyaratan kepatuhan terhadap peraturan. Selama beberapa dekade terakhir, Straight Through Processing (STP) telah menjadi terobosan baru, memungkinkan bank untuk mengotomatiskan pemrosesan transaksi end-to-end tanpa intervensi manual. 

Sanksi dapat menimbulkan tantangan khusus dalam hal pemrosesan langsung yang efektif, dan memerlukan pemeriksaan yang cermat tentang bagaimana otomatisasi transaksi dikelola dalam suatu organisasi. AI dan otomatisasi cerdas dapat membantu menjembatani kesenjangan teknologi untuk memastikan pemrosesan langsung yang efektif sambil menjaga kepatuhan terhadap peraturan – dan inilah poin-poin penting yang perlu diingat.

Solusi pengecualian pembayaran 

Pergeseran geopolitik global telah memicu lonjakan sanksi ekonomi dalam beberapa waktu terakhir, yang menargetkan transaksi yang terkait dengan tindakan melanggar hukum seperti terorisme, perdagangan narkoba, dan pelanggaran hak asasi manusia. Lembaga-lembaga keuangan mempunyai tanggung jawab untuk menegakkan sanksi-sanksi ini, dan menghadapi peningkatan substansial dalam jumlah kasus yang harus ditangani. Saat ini, investigasi kompleks dilakukan melalui email, telepon, dan saluran lainnya, dan sering kali menyimpang dari platform pusat bank, tanpa adanya alur kerja dan otomatisasi yang efektif. Hal ini dapat memperlama waktu penyelesaian dan memperbesar kesalahan manual, sehingga mempersulit pelacakan kepatuhan dalam prosesnya.

Kunci untuk mengelola tantangan ini secara efektif terletak pada investasi pada solusi pengecualian pembayaran yang didukung otomatisasi. Mengelola sejumlah besar permintaan informasi biasanya menjadi beban besar dalam investigasi sanksi keuangan. Mengotomatiskan proses dengan menggunakan alat yang berkomunikasi secara end-to-end menggunakan standar perpesanan Swift dapat membantu tim pengecualian pembayaran mencapai resolusi lebih cepat dengan lebih sedikit kesalahan manual, sehingga meningkatkan kepatuhan dengan menjaga proses dan pengumpulan data tetap sama. Anda juga dapat meningkatkan tingkat transparansi antara bank dan klien melalui peningkatan komunikasi, dan di pihak bank, pelacakan dan eskalasi dapat dilakukan dengan mudah. Hal ini dapat mengurangi gesekan antara tim klien, penjualan, dan operasional layanan serta menghasilkan tingkat layanan yang jauh lebih baik.

Penyaringan dan manajemen kasus berbasis AI

Salah satu tantangan terbesar dalam kepatuhan sanksi adalah kebutuhan untuk secara akurat menyaring sejumlah besar transaksi berdasarkan daftar sanksi yang terus berubah. Saat ini, solusi otomatis untuk menyaring sanksi dapat dengan cepat menganalisis kumpulan data yang sangat besar dan membandingkan rincian transaksi dengan daftar sanksi resmi yang dikeluarkan oleh badan pengawas. Dengan mengotomatiskan proses ini, bank dapat mempercepat penyaringan transaksi secara signifikan sekaligus meminimalkan risiko positif atau negatif palsu.

Solusi penyaringan tersebut selanjutnya dapat dibangun dengan menghubungkan alat penyaringan penipuan dan sanksi secara efektif dengan manajemen kasus dan solusi pemrosesan yang dipandu. Manajemen kasus membantu mengatur semua data, dokumen, tugas, dan proses yang diperlukan untuk menyelidiki sanksi. Dengan memusatkan agunan ini pada satu sumber kebenaran, bank dapat lebih efektif mematuhi persyaratan peraturan sekaligus mengurangi biaya operasional hingga 40%. Hal ini memungkinkan bank untuk membebaskan stafnya untuk melakukan pekerjaan bernilai tinggi dan berdasarkan penilaian yang memerlukan intervensi manual, sehingga dapat menyederhanakan efisiensi dalam organisasi.

Pendekatan terpadu terhadap sanksi dan kejahatan keuangan

Selama beberapa dekade terakhir, tren risiko dan teknologi yang terus berubah telah membentuk sistem deteksi kejahatan keuangan. Secara tradisional, mesin peraturan yang kompleks dikembangkan dan diterapkan untuk mendeteksi kejahatan keuangan dan dalam beberapa tahun terakhir, perusahaan keuangan telah memperluas AI dan pembelajaran mesin untuk manajemen peringatan kejahatan keuangan yang efektif. 

Hal ini telah menghasilkan manfaat penting seperti berkurangnya kesalahan positif, peningkatan deteksi risiko, dan peningkatan otomatisasi dalam skala besar. Namun, tantangan seperti menggabungkan investasi fintech baru dan investasi pendeteksi warisan, mengoperasionalkan deteksi dan identifikasi di seluruh tim kejahatan keuangan, serta pengurangan aktivitas manual sambil mengatasi tantangan-tantangan yang disebutkan di atas masih tetap ada. 

Kuncinya terletak pada menggabungkan keluaran deteksi dari berbagai sistem dan masukan ke dalam alur kerja terpadu dan sistem manajemen kasus. Dengan melakukan hal ini, bank dapat mencapai pengawasan holistik dengan agregasi dan penilaian peringatan dari berbagai sistem deteksi, serta peningkatan produktivitas dan akurasi dengan perutean berbasis keterampilan melalui pengurangan penekanan pada aktivitas manual menjadi hanya aktivitas yang benar-benar memerlukan pengawasan manusia.

Bank-bank terkemuka kini menyadari bahwa pendekatan terpadu terhadap otomatisasi alur kerja dan pengembangan kecerdasan pada prosesnya, memungkinkan mereka menyederhanakan sistem back-end untuk mencapai efisiensi operasional dan memenuhi persyaratan peraturan. Melakukan investasi ini sekarang akan memungkinkan organisasi untuk mencapai kesuksesan di masa depan, dan melindungi diri mereka dari pelanggaran peraturan.

Stempel Waktu:

Lebih dari Fintextra