디지털 결제 채널과 PSP는 업계에 완전히 혁명을 일으켰습니다 편리하기는 하지만 금융 범죄에는 내재된 위험이 있습니다.
결제 서비스 제공업체는 이러한 위험을 효과적으로 해결할 수 있는 최고의 위치에 있지만 금융 범죄를 해결하기 위한 건전한 전략을 수립하는 것은 간단한 노력이 아닙니다.
그렇게 하려면 고려해야 할 최소한 4가지 중요한 사항이 있습니다.
위험에 초점을 맞춘 거래 흐름 모니터링 및 고객 세분화
올바른 세분화 전략을 통해 위험 관리를 크게 개선할 수 있습니다.
그러나 모든 고객과 해당 거래를 모니터링하는 데 필요한 리소스를 고려할 때 결제 서비스 제공업체의 운영 비용은 높아질 수 있습니다.
따라서 프로세스는 간결하면서도 효과적이어야 합니다. 즉, 결제 서비스 제공업체는 잠재적으로 더 위험한 고객, 악의적인 행위자 및 불법 거래의 작은 하위 집합을 찾는 데 주력해야 합니다.
이 전략을 추구하면 트랜잭션과 클라이언트의 순위를 지정하는 보다 정교한 분할 모델이 필요하고, 즉 외부 소스에서 가져온 최신 데이터베이스와 관련된 데이터 및 데이터 포인트를 보다 효율적으로 사용할 수 있습니다.
모델을 리엔지니어링하고 외부 데이터를 가져옴으로써 PSP는 정보의 실시간 평가를 통해 정적 과거 데이터를 보완할 것이며 이는 두 번째 요점으로 이어집니다.
AI 데이터 기반 접근 방식을 통한 PSP 위험 관리 전략
혁신은 더 나은 모니터링 기술을 촉진합니다. 따라서 결제 서비스 제공업체의 자동화 프로세스는 머신러닝 통합을 목표로 해야 합니다.
인공 지능 시대에 접어들면서 거래 모니터링을 최적화하는 동시에 기록 데이터로부터 지속적으로 학습할 수 있는 방법으로 인해 AI 모델은 앞으로 나아갈 가능성이 가장 높습니다.
또한 AI는 예상되는 고객 행동에서 벗어나 더 빠르고 더 결정적인 결과를 도출할 수 있으며, 이를 통해 더 나은 의사 결정과 정확한 제어 목표가 가능해집니다.
그러나 기술을 보유하고 기계 학습을 배포할 수 있다고 해서 PSP가 뒤로 물러서서 핵심인 고객에서 벗어나서는 안 됩니다.
통합 인프라를 통한 PSP를 위한 고객 중심 모델
범죄 통제 조치가 어떤 방식으로든 나쁜 고객 경험으로 이어져서는 안 됩니다.
따라서 결제 서비스 제공업체가 고객 온보딩과 전반적인 고객 여정을 설계할 때 범죄 통제 조치는 그 과정에서 문제가 되는 것이 아니라 이러한 프로세스를 크게 향상시키는 것이어야 합니다.
투명성을 핵심으로 하면 고객과 PSP 모두 이익을 얻을 수 있습니다. 다양한 위험 유형을 식별하고 고객 여정이나 기타 제품에 제어 기능을 추가함으로써 PSP는 효과적으로 팀을 통합하고 인프라를 통합하여 다음을 달성할 수 있습니다.
· 다양한 통제 수단을 통합하고 프로세스 내에서 내부 및 외부 마찰을 줄이는 방법으로 잠재적 요구 사항과 금융 범죄 통제를 예측합니다.
· 설계를 준수하도록 프로세스를 성형하는 동시에 프로세스 내에서 발생할 수 있는 문제점을 식별합니다.
· 다양한 위험 유형을 식별하고 해당 위험(예: 제재, AML 등)을 완화하고 해당 데이터를 사용하여 다른 프로세스를 촉진합니다.
· 요구사항이 투명한지 확인하세요.
· 고객과 명확하게 소통하면서 더 빠른 의사결정을 내립니다.
· 기존 기능과 새로운 기능 개선
결과적으로 고객 경험이 훨씬 더 원활해질 뿐만 아니라 고객에 대한 PSP의 관점도 훨씬 더 명확해질 것입니다.
인프라의 구성 요소로서 효과적인 위험 평가
각 결제 서비스 제공업체는 서로 다른 조건에서 운영되고 다양한 유형의 위험에 노출되므로 잠재적인 위험 시나리오도 달라야 합니다.
따라서 위험 식별은 이론적 가설을 넘어 각 상인이 가치 사슬을 따라 어디에 어떻게 위치하는지, 그들의 역할은 무엇인지, 어떤 유형의 고객을 유치하는지, 거래 흐름이 어떤 모습인지에 대한 이해로 넘어야 합니다.
데이터 기반 분석에 대한 이러한 노력은 지속적으로 이루어져야 합니다. 이는 차이가 발견될 때 더 엄격한 통제와 함께 위험 성향 측면에서 더 엄격한 설정을 허용함으로써 PSP 모니터링을 다음 단계로 끌어올릴 것이기 때문입니다.
마무리: PSP의 협업과 선도
규제 조사가 강화됨에 따라 PSP가 세 가지 측면(시장 참가자, 규제 기관 및 고객)에서 주도권을 잡는 것이 더 나을 것입니다.
규제 안건을 설정할 때가 되면 PSP는 테이블에 앉아 업계 최고의 아이디어를 가져오고 이를 더 잘 정의할 수 있는 최고의 위치에 있을 수 있습니다.
더욱이, PSP, 은행 및 고객 간의 데이터 공유 솔루션은 확실히 금융 범죄에 대한 더 나은 이해와 이에 맞서 싸울 새로운 방법의 개발로 이어질 수 있습니다.
마지막으로 고객 교육은 금융범죄 퇴치를 도울 수 있는 또 다른 과목입니다. PSP의 미래는 확실히 밝습니다. 하지만 PSP와 은행, 고객 사이에서는 금융 범죄와 싸우기 위한 모토가 "et pluribus unum"일 수 있습니다.
디지털 결제 채널과 PSP는 업계에 완전히 혁명을 일으켰습니다 편리하기는 하지만 금융 범죄에는 내재된 위험이 있습니다.
결제 서비스 제공업체는 이러한 위험을 효과적으로 해결할 수 있는 최고의 위치에 있지만 금융 범죄를 해결하기 위한 건전한 전략을 수립하는 것은 간단한 노력이 아닙니다.
그렇게 하려면 고려해야 할 최소한 4가지 중요한 사항이 있습니다.
위험에 초점을 맞춘 거래 흐름 모니터링 및 고객 세분화
올바른 세분화 전략을 통해 위험 관리를 크게 개선할 수 있습니다.
그러나 모든 고객과 해당 거래를 모니터링하는 데 필요한 리소스를 고려할 때 결제 서비스 제공업체의 운영 비용은 높아질 수 있습니다.
따라서 프로세스는 간결하면서도 효과적이어야 합니다. 즉, 결제 서비스 제공업체는 잠재적으로 더 위험한 고객, 악의적인 행위자 및 불법 거래의 작은 하위 집합을 찾는 데 주력해야 합니다.
이 전략을 추구하면 트랜잭션과 클라이언트의 순위를 지정하는 보다 정교한 분할 모델이 필요하고, 즉 외부 소스에서 가져온 최신 데이터베이스와 관련된 데이터 및 데이터 포인트를 보다 효율적으로 사용할 수 있습니다.
모델을 리엔지니어링하고 외부 데이터를 가져옴으로써 PSP는 정보의 실시간 평가를 통해 정적 과거 데이터를 보완할 것이며 이는 두 번째 요점으로 이어집니다.
AI 데이터 기반 접근 방식을 통한 PSP 위험 관리 전략
혁신은 더 나은 모니터링 기술을 촉진합니다. 따라서 결제 서비스 제공업체의 자동화 프로세스는 머신러닝 통합을 목표로 해야 합니다.
인공 지능 시대에 접어들면서 거래 모니터링을 최적화하는 동시에 기록 데이터로부터 지속적으로 학습할 수 있는 방법으로 인해 AI 모델은 앞으로 나아갈 가능성이 가장 높습니다.
또한 AI는 예상되는 고객 행동에서 벗어나 더 빠르고 더 결정적인 결과를 도출할 수 있으며, 이를 통해 더 나은 의사 결정과 정확한 제어 목표가 가능해집니다.
그러나 기술을 보유하고 기계 학습을 배포할 수 있다고 해서 PSP가 뒤로 물러서서 핵심인 고객에서 벗어나서는 안 됩니다.
통합 인프라를 통한 PSP를 위한 고객 중심 모델
범죄 통제 조치가 어떤 방식으로든 나쁜 고객 경험으로 이어져서는 안 됩니다.
따라서 결제 서비스 제공업체가 고객 온보딩과 전반적인 고객 여정을 설계할 때 범죄 통제 조치는 그 과정에서 문제가 되는 것이 아니라 이러한 프로세스를 크게 향상시키는 것이어야 합니다.
투명성을 핵심으로 하면 고객과 PSP 모두 이익을 얻을 수 있습니다. 다양한 위험 유형을 식별하고 고객 여정이나 기타 제품에 제어 기능을 추가함으로써 PSP는 효과적으로 팀을 통합하고 인프라를 통합하여 다음을 달성할 수 있습니다.
· 다양한 통제 수단을 통합하고 프로세스 내에서 내부 및 외부 마찰을 줄이는 방법으로 잠재적 요구 사항과 금융 범죄 통제를 예측합니다.
· 설계를 준수하도록 프로세스를 성형하는 동시에 프로세스 내에서 발생할 수 있는 문제점을 식별합니다.
· 다양한 위험 유형을 식별하고 해당 위험(예: 제재, AML 등)을 완화하고 해당 데이터를 사용하여 다른 프로세스를 촉진합니다.
· 요구사항이 투명한지 확인하세요.
· 고객과 명확하게 소통하면서 더 빠른 의사결정을 내립니다.
· 기존 기능과 새로운 기능 개선
결과적으로 고객 경험이 훨씬 더 원활해질 뿐만 아니라 고객에 대한 PSP의 관점도 훨씬 더 명확해질 것입니다.
인프라의 구성 요소로서 효과적인 위험 평가
각 결제 서비스 제공업체는 서로 다른 조건에서 운영되고 다양한 유형의 위험에 노출되므로 잠재적인 위험 시나리오도 달라야 합니다.
따라서 위험 식별은 이론적 가설을 넘어 각 상인이 가치 사슬을 따라 어디에 어떻게 위치하는지, 그들의 역할은 무엇인지, 어떤 유형의 고객을 유치하는지, 거래 흐름이 어떤 모습인지에 대한 이해로 넘어야 합니다.
데이터 기반 분석에 대한 이러한 노력은 지속적으로 이루어져야 합니다. 이는 차이가 발견될 때 더 엄격한 통제와 함께 위험 성향 측면에서 더 엄격한 설정을 허용함으로써 PSP 모니터링을 다음 단계로 끌어올릴 것이기 때문입니다.
마무리: PSP의 협업과 선도
규제 조사가 강화됨에 따라 PSP가 세 가지 측면(시장 참가자, 규제 기관 및 고객)에서 주도권을 잡는 것이 더 나을 것입니다.
규제 안건을 설정할 때가 되면 PSP는 테이블에 앉아 업계 최고의 아이디어를 가져오고 이를 더 잘 정의할 수 있는 최고의 위치에 있을 수 있습니다.
더욱이, PSP, 은행 및 고객 간의 데이터 공유 솔루션은 확실히 금융 범죄에 대한 더 나은 이해와 이에 맞서 싸울 새로운 방법의 개발로 이어질 수 있습니다.
마지막으로 고객 교육은 금융범죄 퇴치를 도울 수 있는 또 다른 과목입니다. PSP의 미래는 확실히 밝습니다. 하지만 PSP와 은행, 고객 사이에서는 금융 범죄와 싸우기 위한 모토가 "et pluribus unum"일 수 있습니다.
