이에 대한 큰 주제 시보스 (그리고 대부분의 과거의 것들도 마찬가지입니다) 금융 범죄를 근절하는 방법은 고객의 고품질 서비스 경험을 방해하거나 저하시키지 않으면서
대다수의 정직한(그리고 매우 중요하고 가치 있는) 고객.
현재로서는 금융 범죄가 급증하고 있으며 은행은 위험을 효과적으로 관리하기 위해 점점 더 많은 문제에 직면하고 있습니다. 이것이 금융 서비스의 새로운 추세는 아니지만 사기꾼이 전술을 변경하는 속도가 조직을 압박하고 있습니다.
보안 절차와 사기 행위에 대한 대응을 재고합니다.
그렇다면 은행은 어떻게 앞서 나갈 수 있을까요?
금융 범죄 전문가는 규칙 엔진을 적용하여 사건을 탐지하는 데 익숙하며 점점 더 많은 인공 지능(AI)과 머신 러닝이 탐지 및 관리를 더욱 개선하고 있습니다. 금융 범죄 경보에 AI 및 머신 러닝 적용
관리는 오탐 감소, 위험 감지 개선, 대규모 자동화 증가를 포함하여 상당한 결과를 가져왔습니다.
한 가지 운영상의 문제는 사기 및 금융 범죄가 어떻게 기능하는지, 때로는 금융 회사 내에서 독립적으로 운영된다는 것입니다. 이 모델은 사기와 금융 범죄 수법이 유사하지 않고 그에 따라 관리되던 몇 년 전에 적절했을 수 있습니다.
그러나 채널, 지불 레일 및 분산화와 같은 현재 요소는 사기와 금융 범죄 사이의 경계를 모호하게 만듭니다.
지난 몇 년 동안 금융 기관은 AI 및 기계 학습을 전문으로 하는 FinTech의 기능을 활용하여 향상된 탐지 모니터링 시스템에 막대한 투자를 했습니다. 이러한 경향은 금융기관의 대표적인 사례이다.
레거시 시스템에 대한 투자와 새로운 AI 기반 기술을 결합하는 동급 최고의 접근 방식을 통합합니다.
가장 큰 질문은 은행이 고객의 고객 서비스 경험을 망치지 않으면서 어떻게 자금 세탁 계획을 효과적으로 발견하고 차단할 수 있느냐는 것입니다. 핵심은 민첩성을 유지하는 것입니다. 적절한 기술을 갖추는 것은 모두 좋은 일이지만
똑같이 중요한 것은 사건을 정확하고 효율적으로 분류할 수 있다는 것입니다. 고객이든 은행이든 누구도 사기에 노출되기를 원하지 않지만 고객 경험이 피해를 입지 않도록 하는 것이 중요합니다.
따라서 궁극적으로 할 수 있는 일은 적절한 사람에게 할 수 있는 것을 전달하고, 클라이언트를 최신 상태로 유지하고, 클라이언트 측과 은행 측에서 손실을 최소화하는 것입니다. 를 고려한다면 효율성과 효율성을 위한 투쟁은 더욱 커진다.
사례 관리 워크플로 내에서 자동화 수준이 다른 이종 탐지 시스템의 영향. 이는 이러한 결과를 담당하는 은행 직원에게 조화로운 사용자 경험을 제공하지 않습니다.
금융 기관이 계속해서 운영 비용을 줄이기 위해 노력함에 따라 위험에 대한 노출은 그 과정에서 희생될 수 없습니다. 조사 단위가 육상, 육상/해상 또는 기타 하이브리드 모델 기반에서 운영되든 상관없이 목표는
복잡성, 위험 또는 기타 요인에 가장 적합한 분석가 및/또는 조사관에게 경고 및/또는 사례를 전달합니다. 이를 통해 기업은 운영 비용을 통제하면서 위험을 적절하게 관리할 수 있습니다.
