新しい詐欺事件や詐欺は、これまで以上に急速に増加しています。 以上
金融専門家の 70% は、彼らの機関が 2021 年に支払い攻撃に見舞われたと報告しました。 ２０２２年の１７４億４０００万ドル 詐欺に。
その結果、金融機関 (FI) は、新たな不正防止法に直面し、より厳格な管理を課されていることに気付きました。
問題は、手動およびデータ入力ベースのプロセスでは、詐欺師を効果的に阻止したり、潜在的なリスクをタイムリーに特定したりするには十分ではないことです。そして、これはリスク管理チームだけの問題ではありません。長くて複雑なオンボーディング プロセスです。
顧客獲得にも影響を与えています。
リスク管理の自動化を選択した金融機関は、時間を節約し、リソースを活用して成長を促進することができます。 そのためには、リスク管理が不正行為の検出だけでなく、顧客満足度にもどのように影響するかを理解することが役立ちます。
リスク管理と顧客獲得をつなぐ
リスク管理、特に KYC/AML 準拠の検証は、本質的に顧客体験と顧客獲得に結びついています。規制と期待が拡大し続ける中、金融機関はリスク軽減と長期にわたる申請のバランスをとる必要があります。
オンボーディングプロセスと新規顧客の放棄。
2021で一人で、
顧客の68％ オンボーディング中に金融アプリケーションを放棄しました。 与えられた理由はさまざまでした：
-
申請手続きが煩雑すぎた
-
プロセス中に適切な身分証明書を持っていなかった
-
申請に時間がかかりすぎた
-
アプリケーションに必要な情報が多すぎます
-
彼らはその過程で考えを変えた
顧客の気が変わったり、適切な書類を持っていないなど、いくつかの側面は FI の制御の範囲外ですが、合理化されたプロセスにより放棄を減らすことができます。申請時間の短縮、プロセスの簡素化、または必要な情報の削減
顧客獲得の改善が容易になります。
しかし、手動のリスク管理プロセスで達成することはほぼ不可能です。
手動のケース管理では不十分な理由
たとえデジタルデータ入力によってであっても、詐欺事件を手動でレビューするだけでは、規模とコンプライアンスの要件に追いつくことができません。 金融の専門家を対象としたある調査によると、手作業によるプロセスは、
コンプライアンス違反、ドキュメントの紛失、生産性の低下.
ある調査によると、データ入力だけでは、人的エラーの可能性は
40％まで. 他のレポートでは、この率は 1% から 4% とかなり低く設定されています。 しかし、これらの一見無視できる数でさえ、
重大な問題に雪だるま式に プロセスを完了するために 10、20、さらには 30 のデータ ポイントが必要な場合。言い換えれば、より多くのデータが必要になり、その情報をより頻繁に確認する必要があるほど、最終的なコピーが失われる可能性が高くなります。
人的ミスが含まれています。
手動プロセスのもう XNUMX つの問題は、非常に面倒だということです。 手動のリスク評価を完了するために必要な労力は、数日または数週間かかる可能性がありますが、最新のシステムでは数時間しかかからず、自動化できます。
現在、金融機関は、データを蓄積するときにパフォーマンスを最適化するインテリジェントな自動化を活用できます。同時に、自動化されたプロセスはほぼ標準化され、準拠しており、安全かつ高速です。適切なソリューションはコストを削減し、時間を節約することができます。
これにより、チームは難しいアカウントやその他のより高度なタスクに集中できるようになります。
リスク管理プロセスを自動化する方法
変革プロジェクトには、しっかりとした基盤を確立する必要があります。適切なツールを選択することは、チームがツールを使用できるようにすることと同じくらい重要です。包括的なソフトウェア ソリューション、または安価だが複雑すぎるソフトウェア ソリューションを選択すると、スタッフが拒否する可能性があります。
それを使用するか、誤って使用するか。
新しい自動化ツールが成功する可能性を高めるには、次の XNUMX つの手順に従います。
1. プロセスをマッピングする
ソリューションを検討する前に、リスク管理プロセス全体を計画することが重要です。現在のポリシーと手順を俯瞰的に見ることで、ボトルネック、コンプライアンスのギャップ、自動化の機会を正確に特定することができます。
デジタル化。
現在のプロセスを列挙する以外に、含めたい主要な目的と戦略を強調することも重要です。 これは、単なる迅速な修正ではなく、長期的な成長に最適なソリューションをより適切に判断するのに役立ちます。
2. 目的を決める
次に、長期目標と短期目標を「必須」リストと「あると便利な」リストに整理します。 また、KPI を一覧表示して、現在のベースラインを決定することもできます。
3. 詐欺のリーダーシップ チームから同意を得る
目的がわかったら、自動化戦略について主要な関係者と話す必要があります。最初のステップは、潜在的なコストを正当化するために経営陣、特に CFO を説得することです。しかし、たとえ青信号であっても、
リスク管理チームと不正行為管理チームが新しいプロセスを作成することに前向きであることを望んでいます。
アナリストは、日々自動化ソフトウェアを使用して作業します。 彼らがプロセスの一部であると感じれば感じるほど、彼らは新しいソフトウェアと必要なスキルをすぐに採用する可能性が高くなります。
4. 解決策を選択する
次に、自動化ソリューションを選択します。競合他社のテクノロジーや最近のカンファレンスのショーケースに基づいて、検討すべきリストがすでにいくつかあるかもしれません。自動化ツールを選択するときは、組織が利用できる革新的なソリューションであることが理想的です。
必要に応じてニーズに合わせて、今後何年にもわたって使用できます。さらに、ユーザーには、高度な技術スキルを持たない新入社員だけでなく、過剰な再教育を行う余裕のないベテラン従業員も含まれます。
そのため、現在の機能だけでなく、それ以上のことを考慮することが重要です。 尋ねるべきいくつかの質問は次のとおりです。
-
このソリューションはノーコードですか、それとも私のチームはプログラミング言語を学ぶ必要がありますか?
-
データと検証はリアルタイムで行われますか?
-
ソリューションには、継続的な監視と定期的なアラートが含まれていますか?
-
手動プロセスをどれだけ削減できますか (Effectiv で最大 90%)
-
従来のトランザクション方法のみをサポートしていますか、それとも Zelle や P2P などの新しいタイプが含まれていますか?
-
顧客データのみが含まれますか、それともベンダーも統合できますか?
-
業界に特化したソリューションですか、それとも一般的なツールですか?
-
チームがより多くの情報に基づいた意思決定を行えるように、強化された分析はありますか?
-
データはどのように保護されますか? サイバーセキュリティのリスクをもたらす脆弱性はありますか?
コードの多いリスク管理ソフトウェアを選択した場合は、エンジニアリング チームからも賛同を得る必要があることに注意してください。
5. 実装とトレーニング
一般に、プログラムが使いやすいほど、チームが採用する可能性が高くなります。 とはいえ、新しいプロセスが導入されるときは常に学習曲線があり、4 ～ 8 週間のトレーニング期間を計画することが不可欠です。
新しいプラットフォームの学習に費やす時間を短縮するには、いくつかの新しいスキルを必要とするソリューションを選択することをお勧めします。 たとえば、コーディングの知識が必要なソリューションではなく、ドラッグ アンド ドロップ スタイルのソリューションを選択すると、採用率が大幅に向上します。
6. 最適化を続ける
最後に、新しい不正管理およびリスク軽減ソリューションを導入しても、これで終わりではありません。時間とお金を節約するだけでなく、スタッフと顧客に真にシームレスなエクスペリエンスを提供するために、プロセスを改善し続ける必要があります。
幸いなことに、機械学習 (ML) を使用するソリューションを選択した場合、ソフトウェアが多くの最適化作業を行ってくれます。
