Risicobeheer automatiseren en sneller groeien (Stan Cowan)

Nieuwe gevallen van fraude en oplichting nemen sneller dan ooit toe. Over
70% van de financiële professionals meldden dat hun instelling in 2021 te lijden had onder betalingsaanvallen. Alleen consumenten verloren $ 5.8 miljard tot oplichting. 

Als gevolg hiervan hebben financiële instellingen (FI's) te maken gekregen met nieuwe antifraudewetgeving en strengere controles. 

Het probleem is dat handmatige en op gegevensinvoer gebaseerde processen niet voldoende zijn om fraudeurs effectief op afstand te houden of een potentieel risico tijdig te identificeren. En het is niet alleen een probleem voor het risicomanagementteam: het langdurige, complexe onboardingproces
heeft ook invloed gehad op de klantenwerving.

FI's die ervoor kiezen om risicobeheer te automatiseren, kunnen tijd besparen en middelen gebruiken om groei te stimuleren. En om dat te doen, helpt het om te begrijpen hoe risicobeheer niet alleen van invloed is op fraudedetectie, maar ook op klanttevredenheid. 

Verbinden van risicomanagement en klantenwerving 

Risicobeheer, in het bijzonder verificaties die voldoen aan KYC/AML, zijn onlosmakelijk verbonden met klantervaring en acquisitie. Nu de regelgeving en verwachtingen zich blijven uitbreiden, moeten financiële instellingen risicobeperking in evenwicht brengen met een langdurige toepassing ervan
en onboardingprocessen en het verlaten van nieuwe klanten.

 Alleen al in 2021
zegt 68% van de klanten tijdens de onboarding een financiële applicatie heeft verlaten. De opgegeven redenen waren divers:

• Het aanvraagproces was te ingewikkeld

• Ze beschikten tijdens het proces niet over de juiste identiteitsdocumenten

• Het aanvragen duurde te lang

• De aanvraag vereiste te veel informatie

• Tijdens het proces zijn ze van gedachten veranderd

Hoewel sommige aspecten buiten de controle van een FI liggen, zoals dat de klant van gedachten verandert of niet over de juiste documenten beschikt, kan een gestroomlijnd proces het aantal verlatingen verminderen. Het verkorten van de aanvraagtijd, het vereenvoudigen van het proces of het vereisen van minder informatie
kan het gemakkelijker maken om de klantenwerving te verbeteren.

Maar het is bijna onmogelijk om dit te bereiken met een handmatig risicobeheerproces.  

Waarom volstaat een handmatig dossierbeheer niet? 

Het handmatig beoordelen van fraudezaken, zelfs door digitale gegevensinvoer, kan de schaal- en nalevingsvereisten simpelweg niet bijhouden. Uit een onderzoek onder financiële professionals bleek dat handmatige processen tot

inbreuken op de naleving, verloren documenten en verminderde productiviteit.  

Een studie wees uit dat alleen al bij het invoeren van gegevens de kans op menselijke fouten zou kunnen zijn

% tot 40. Andere rapporten hebben dit percentage veel laag geplaatst, tussen 1% en 4%. Maar zelfs deze ogenschijnlijk verwaarloosbare aantallen kunnen dat wel

sneeuwballen in belangrijke problemen als uw proces tien, twintig of zelfs dertig datapunten nodig heeft om te voltooien. Met andere woorden: hoe meer gegevens u nodig heeft en hoe vaker u die informatie moet controleren, hoe waarschijnlijker het is dat uw definitieve exemplaar
een menselijke fout bevatten. 

Het andere probleem met handmatige processen is dat het erg vervelend is. Het werk dat nodig is om een ​​handmatige risicobeoordeling uit te voeren, kan dagen of weken duren, terwijl dit met een modern systeem slechts enkele uren kan duren en kan worden geautomatiseerd.

Tegenwoordig kunnen FI's gebruikmaken van intelligente automatisering die de prestaties optimaliseert terwijl gegevens worden verzameld. Tegelijkertijd zijn geautomatiseerde processen grotendeels gestandaardiseerd, conform, veilig en snel. De juiste oplossing kan tegelijkertijd de kosten verlagen en tijd besparen,
waardoor uw team zich kan concentreren op uitdagende accounts en andere taken op een hoger niveau. 

Hoe u uw risicobeheerproces kunt automatiseren

Voor elk transformatieproject moet u een stevige basis leggen. Het is net zo belangrijk om de juiste tool te kiezen als om uw team te helpen deze te gebruiken. Het selecteren van een uitgebreide of goedkope maar te complexe softwareoplossing kan ertoe leiden dat het personeel weigert
om het te gebruiken, of om het verkeerd te gebruiken. 

Volg deze zes stappen om de kans te vergroten dat uw nieuwe automatiseringstool een succes wordt:

1. Breng je proces in kaart

Voordat u zelfs maar naar oplossingen kijkt, is het essentieel om uw hele risicobeheerproces in kaart te brengen. Door een overzicht van uw huidige beleid en procedures is het mogelijk knelpunten, lacunes in de naleving en mogelijkheden voor automatisering en -procedures op te sporen.
digitalisering. 

Naast het opsommen van de huidige processen, is het ook belangrijk om de belangrijkste doelstellingen en strategieën te benadrukken die u wilt opnemen. Dit kan u helpen beter te bepalen welke oplossing het beste is voor groei op de lange termijn, niet alleen een snelle oplossing.  

2. Bepaal uw doelstellingen

Vervolgens wilt u uw langetermijn- en kortetermijndoelstellingen ordenen in lijsten met 'must have' en 'nice to have'. U wilt ook KPI's opsommen en uw huidige basislijn bepalen. 

3. Krijg steun van het fraudeleiderschapsteam

Zodra u uw doelstellingen kent, moet u met de belangrijkste belanghebbenden praten over uw automatiseringsstrategie. De eerste stap is het overtuigen van uw leiderschapsteam, en in het bijzonder de CFO, om de potentiële kosten te rechtvaardigen. Maar zelfs met groen licht lukt dat wel
willen dat de risico- en fraudebeheerteams openstaan ​​voor het creëren van nieuwe processen.

Uw analisten werken dag in dag uit met de automatiseringssoftware. Hoe meer ze zich onderdeel voelen van het proces, hoe groter de kans dat ze de nieuwe software en de benodigde vaardigheden snel zullen adopteren, dus zorg ervoor dat u hun input en constructieve feedback krijgt. 

4. Kies een oplossing

Vervolgens is het tijd om voor een automatiseringsoplossing te kiezen. Misschien heb je er al een paar op je lijst staan ​​om te beoordelen op basis van de technologie van de concurrentie of een recente presentatie van een conferentie. Bij het selecteren van uw automatiseringstool zal het idealiter een innovatieve oplossing zijn die uw organisatie aanspreekt
zal de komende jaren worden gebruikt en zal zich indien nodig aanpassen aan uw behoeften. Daarnaast zullen er onder de gebruikers nieuwe medewerkers zijn, die misschien niet over enige harde technische vaardigheden beschikken, maar ook ervaren medewerkers die niet over de bandbreedte beschikken voor buitensporige omscholing. 

Daarom is het belangrijk om meer te overwegen dan alleen de huidige kenmerken. Enkele vragen die gesteld kunnen worden zijn:

• Is deze oplossing no-code of moet mijn team een ​​programmeertaal leren?

• Vinden gegevens en verificatie in realtime plaats?

• Omvat de oplossing continue monitoring en regelmatige waarschuwingen?

• Hoeveel zal het handmatige processen verminderen (het is tot 90% met Effectiv)

• Ondersteunt het alleen traditionele transactiemethoden of bevat het nieuwere typen zoals Zelle en P2P? 

• Bevat het alleen klantgegevens of kunnen leveranciers ook worden geïntegreerd?

• Is het een branchespecifieke oplossing of een generieke tool? 

• Zijn er verbeterde analyses zodat het team weloverwogen beslissingen kan nemen? 

• Hoe worden gegevens beveiligd? Zijn er kwetsbaarheden die een cyberbeveiligingsrisico vormen?

Houd er rekening mee dat als u risicobeheersoftware met veel code selecteert, u ook de medewerking van het technische team moet krijgen. 

5. Implementeren en trainen

Over het algemeen geldt dat hoe gemakkelijker het programma te gebruiken is, hoe groter de kans dat uw team het zal gebruiken. Dat gezegd hebbende, er is altijd een leercurve wanneer een nieuw proces wordt geïntroduceerd, en het is essentieel om een ​​trainingsperiode van 4-8 weken in te plannen. 

Om minder tijd te besteden aan het leren van een nieuw platform, is het beter om een ​​oplossing te kiezen die een paar nieuwe vaardigheden vereist. Als u bijvoorbeeld een oplossing in de stijl van slepen en neerzetten kiest in plaats van een oplossing waarvoor codeerkennis vereist is, kan de acceptatiegraad aanzienlijk worden verbeterd. 

6. Blijf optimaliseren 

Ten slotte is de implementatie van uw nieuwe oplossing voor fraudebeheer en risicobeperking niet het einde van uw verhaal. U wilt het proces blijven verbeteren, niet alleen om tijd en geld te besparen, maar ook om een ​​werkelijk naadloze ervaring voor uw personeel en klanten te creëren.
Het goede nieuws is dat als je een oplossing hebt gekozen die gebruik maakt van machine learning (ML), de software veel optimalisatiewerk voor je zal doen.