デジタル決済チャネルと PSP には、 業界に完全に革命を起こした 便利ではありますが、金融犯罪に関しては固有のリスクが存在します。
決済サービスプロバイダーは、これらのリスクに効果的に対処できる絶好の立場にありますが、金融犯罪に対処するための健全な戦略を立てるのは簡単な作業ではありません。
そのためには、少なくとも 4 つの重要な点を考慮する必要があります。
リスクを重視したトランザクションフローの監視とクライアントのセグメント化
リスク管理は、適切なセグメンテーション戦略の下で大幅に改善できます。
ただし、すべてのクライアントとそれぞれのトランザクションを監視するために必要なリソースを考慮すると、決済サービスプロバイダーの運用コストが高くなる可能性があります。
そのため、プロセスは無駄がなく効果的である必要があります。つまり、決済サービスプロバイダーは、潜在的にリスクの高い顧客、悪質な行為者、違法取引の一部を発見することに照準を合わせる必要があります。
この戦略を追求することは、トランザクションとクライアントをランク付けする、より洗練されたセグメンテーション モデルにつながるだけでなく、データとデータポイントのより効率的な使用、つまり外部ソースから取得した最新のデータベースに関するものにもつながるはずです。
PSP はモデルを再設計し、外部データを取り込むことで、静的な履歴データを情報のリアルタイム評価で補完します。これが 2 番目のポイントにつながります。
PSP AI データ駆動型アプローチによるリスク管理戦略
イノベーションはより優れた監視テクノロジーを促進します。したがって、決済サービスプロバイダーの自動化プロセスは、機械学習の統合を目指す必要があります。
人工知能の時代を迎えている今、AI モデルは過去のデータから常に学習しながらトランザクション監視を最適化できるため、今後確実なものとなる可能性が最も高くなります。
AI は、予想される顧客の行動からの逸脱に対して、より迅速かつより決定的な結果をもたらす可能性もあり、これにより、より適切な意思決定と正確な制御目標が可能になります。
ただし、テクノロジーを備え、機械学習を導入できるからといって、PSP が手をこまねいて、その核心である顧客から逸脱するようなことがあってはなりません。
統合インフラストラクチャによる PSP の顧客中心モデル
犯罪対策は、いかなる形であっても、顧客体験の悪化につながるべきではありません。
したがって、決済サービスプロバイダーが顧客のオンボーディングと全体的なカスタマージャーニーを設計するとき、犯罪対策は途中で問題となるものではなく、むしろこれらのプロセスを大幅に強化するものであるべきです。
透明性を核にすれば、顧客と PSP の両方が利益を得ることができます。さまざまなリスク タイプを特定し、そのコントロールをカスタマー ジャーニーや他の製品と重ね合わせることにより、PSP はチームを効果的に統合し、インフラストラクチャを統合することができ、次のような効果が得られます。
· さまざまな管理を統合し、プロセス内の内部および外部の摩擦を軽減する方法として、潜在的なニーズと金融犯罪管理を予測します。
· プロセスが設計に準拠するように成形する際に、プロセス内の潜在的な問題点を特定する
· さまざまなリスクの種類を特定し、それぞれのリスク (例: 制裁、AML など) を軽減し、それぞれのデータを他のプロセスの推進に使用する
· 要件が透明であることを確認する
· 顧客と明確にコミュニケーションしながら、より迅速な意思決定を実現します。
· 既存および新機能の改善
その結果、顧客体験がよりスムーズになるだけでなく、PSP の顧客に対する見方もより明確になります。
インフラストラクチャの構成要素としての効果的なリスク評価
各決済サービスプロバイダーは異なる条件で運営され、さまざまな種類のリスクにさらされているため、潜在的なリスクシナリオも異なる必要があります。
したがって、リスクの特定は、理論的な仮説を超えて、各加盟店がバリューチェーンのどこにどのように位置付けられ、その役割は何なのか、どのようなタイプの顧客を惹きつけるのか、そして取引フローはどのようになるのかという理解にまで及ぶ必要があります。
データ駆動型分析へのこの取り組みは継続する必要があります。これにより、乖離が見つかった場合のより厳格な制御と並行して、リスク選好の観点からより厳格な設定が可能になり、PSP の監視が次のレベルに引き上げられるからです。
まとめ: PSP のコラボレーションと主導権
規制当局の監視が強化されるにつれ、PSP が 3 つの異なる分野 (市場参加者、規制当局、顧客) で主導権を握ることがより良くなります。
規制上の課題を設定する時期が来たときにテーブルに着くことにより、PSP は業界で最高のアイデアを持ち込み、それをより適切に定義するための主要な立場に立つことができます。
さらに、PSP、銀行、顧客間のデータ共有ソリューションは、確実に金融犯罪への理解を深め、金融犯罪と戦うための新しい方法の開発につながる可能性があります。
最後に、顧客教育も金融犯罪との戦いに役立つもう 1 つのテーマです。 PSP の将来は確かに明るいですが、彼ら、銀行、顧客の間では、金融犯罪と戦うためのモットーは「安全に」ということになるかもしれません。
デジタル決済チャネルと PSP には、 業界に完全に革命を起こした 便利ではありますが、金融犯罪に関しては固有のリスクが存在します。
決済サービスプロバイダーは、これらのリスクに効果的に対処できる絶好の立場にありますが、金融犯罪に対処するための健全な戦略を立てるのは簡単な作業ではありません。
そのためには、少なくとも 4 つの重要な点を考慮する必要があります。
リスクを重視したトランザクションフローの監視とクライアントのセグメント化
リスク管理は、適切なセグメンテーション戦略の下で大幅に改善できます。
ただし、すべてのクライアントとそれぞれのトランザクションを監視するために必要なリソースを考慮すると、決済サービスプロバイダーの運用コストが高くなる可能性があります。
そのため、プロセスは無駄がなく効果的である必要があります。つまり、決済サービスプロバイダーは、潜在的にリスクの高い顧客、悪質な行為者、違法取引の一部を発見することに照準を合わせる必要があります。
この戦略を追求することは、トランザクションとクライアントをランク付けする、より洗練されたセグメンテーション モデルにつながるだけでなく、データとデータポイントのより効率的な使用、つまり外部ソースから取得した最新のデータベースに関するものにもつながるはずです。
PSP はモデルを再設計し、外部データを取り込むことで、静的な履歴データを情報のリアルタイム評価で補完します。これが 2 番目のポイントにつながります。
PSP AI データ駆動型アプローチによるリスク管理戦略
イノベーションはより優れた監視テクノロジーを促進します。したがって、決済サービスプロバイダーの自動化プロセスは、機械学習の統合を目指す必要があります。
人工知能の時代を迎えている今、AI モデルは過去のデータから常に学習しながらトランザクション監視を最適化できるため、今後確実なものとなる可能性が最も高くなります。
AI は、予想される顧客の行動からの逸脱に対して、より迅速かつより決定的な結果をもたらす可能性もあり、これにより、より適切な意思決定と正確な制御目標が可能になります。
ただし、テクノロジーを備え、機械学習を導入できるからといって、PSP が手をこまねいて、その核心である顧客から逸脱するようなことがあってはなりません。
統合インフラストラクチャによる PSP の顧客中心モデル
犯罪対策は、いかなる形であっても、顧客体験の悪化につながるべきではありません。
したがって、決済サービスプロバイダーが顧客のオンボーディングと全体的なカスタマージャーニーを設計するとき、犯罪対策は途中で問題となるものではなく、むしろこれらのプロセスを大幅に強化するものであるべきです。
透明性を核にすれば、顧客と PSP の両方が利益を得ることができます。さまざまなリスク タイプを特定し、そのコントロールをカスタマー ジャーニーや他の製品と重ね合わせることにより、PSP はチームを効果的に統合し、インフラストラクチャを統合することができ、次のような効果が得られます。
· さまざまな管理を統合し、プロセス内の内部および外部の摩擦を軽減する方法として、潜在的なニーズと金融犯罪管理を予測します。
· プロセスが設計に準拠するように成形する際に、プロセス内の潜在的な問題点を特定する
· さまざまなリスクの種類を特定し、それぞれのリスク (例: 制裁、AML など) を軽減し、それぞれのデータを他のプロセスの推進に使用する
· 要件が透明であることを確認する
· 顧客と明確にコミュニケーションしながら、より迅速な意思決定を実現します。
· 既存および新機能の改善
その結果、顧客体験がよりスムーズになるだけでなく、PSP の顧客に対する見方もより明確になります。
インフラストラクチャの構成要素としての効果的なリスク評価
各決済サービスプロバイダーは異なる条件で運営され、さまざまな種類のリスクにさらされているため、潜在的なリスクシナリオも異なる必要があります。
したがって、リスクの特定は、理論的な仮説を超えて、各加盟店がバリューチェーンのどこにどのように位置付けられ、その役割は何なのか、どのようなタイプの顧客を惹きつけるのか、そして取引フローはどのようになるのかという理解にまで及ぶ必要があります。
データ駆動型分析へのこの取り組みは継続する必要があります。これにより、乖離が見つかった場合のより厳格な制御と並行して、リスク選好の観点からより厳格な設定が可能になり、PSP の監視が次のレベルに引き上げられるからです。
まとめ: PSP のコラボレーションと主導権
規制当局の監視が強化されるにつれ、PSP が 3 つの異なる分野 (市場参加者、規制当局、顧客) で主導権を握ることがより良くなります。
規制上の課題を設定する時期が来たときにテーブルに着くことにより、PSP は業界で最高のアイデアを持ち込み、それをより適切に定義するための主要な立場に立つことができます。
さらに、PSP、銀行、顧客間のデータ共有ソリューションは、確実に金融犯罪への理解を深め、金融犯罪と戦うための新しい方法の開発につながる可能性があります。
最後に、顧客教育も金融犯罪との戦いに役立つもう 1 つのテーマです。 PSP の将来は確かに明るいですが、彼ら、銀行、顧客の間では、金融犯罪と戦うためのモットーは「安全に」ということになるかもしれません。
