Bruker AI for å bekjempe økonomisk kriminalitet i sanntidsbetalinger

I dagens alltid-på, trenger-det-nå-verden, stoler både selgere og forbrukere raskt på sanntidsbetalinger som en foretrukket betalingsmåte. Denne sommeren forventes sanntidsbetalingsadopsjon å øke når den amerikanske sentralbanken ruller ut FedNow.

For selgere ligger verdien av sanntidsbetalinger i å fremskynde tidsrammen for å forbedre kontantstrømstyringen, øke likviditeten og tilby bedre backoffice-effektivitet. For forbrukere tilbyr det en rask, friksjonsfri måte å sende og motta betalinger mellom venner, familie eller til og med leverandører, uavhengig av tid eller avstand.

Men bekvemmeligheten av sanntidsbetalinger kommer ikke uten risiko. Raskere betalinger gir dårlige aktører enkel tilgang til å utnytte for hvitvasking og økonomisk kriminalitet. Dette utgjør en stor trussel for fintechs, banker og betalingstjenesteleverandører (PSP) som må ha sterke anti-hvitvaskingskontroller (AML) på plass.

Sanksjoner Flaskehalser Risiko Kundeopplevelse

For å beskytte virksomheter mot høyrisikokunder og sikre integriteten til det globale finansielle systemet, er sanksjonsscreening en integrert del av AML, kjenn kundene dine (KYC) og antiterrorfinansieringsprogrammer (CTF).

Men ettersom populariteten til sanntidsbetalinger øker, øker tiden det tar å gjennomgå sanksjonsvarsler også eksponentielt – noe som skaper en potensiell flaskehals. I gjennomsnitt tar det tre til fem minutter av en menneskelig anmelders tid per transaksjon, og det er hvis varselet blir utført umiddelbart. Varsler genereres over natten og sitter ofte i køer, noe som øker den gjennomsnittlige arbeidstiden til 30 til 60 pluss minutter. Dette betyr at varslingsbehandlingen i sanntid ikke lenger skjer i sanntid hvis den gjøres av en person – noe som setter kundeopplevelsen i fare og devaluerer den umiddelbare naturen til umiddelbare betalinger.

Finansinstitusjoner (FIer) må levere en sømløs kundeopplevelse for sanntidsbetalinger, inkludert hastighet, sikkerhet og bekvemmelighet for å skape et konkurransefortrinn, opprettholde inntekter og forhindre skade på omdømmet.

Grenseoverskridende betalinger Risiko Regulatorisk håndhevelse

Mens innenlandske sanntidsbetalinger er relativt lav risiko, er grenseoverskridende betalinger en annen historie. Grenseoverskridende betalinger er ekstremt mer komplekse siden de involverer å bygge bro over flere valutasystemer og regulatoriske jurisdiksjoner, og genererer langt flere sanksjonsvarsler.

I dag tar grenseoverskridende betalinger ikke lenger dager, de nærmer seg sanntid, med mange transaksjoner som nå behandles på minutter, eller til og med sekunder. Dette betyr at for at sanksjonsscreeningen skal være effektiv, må informasjonen i betalingsmeldinger være av god kvalitet, noe som ofte er den største utfordringen for etterlevelse.

I følge SWIFT, "Banker som mottar mistenkelige betalinger må ofte følge et spor av brødsmuler på tvers av tidssoner for å finne manglende data. Bare feilstaving av et navn kan raskt føre til høyere kostnader, tapte forsendelser, inaktive fabrikker og tomme butikkgulv.»

Det økte potensialet for økonomisk kriminalitet og sanksjonsunndragelse med grenseoverskridende sanntidsbetalinger har tiltrukket seg oppmerksomhet fra regulatorer. Du må vite hvor pengene går, ikke bare hvem som sender dem. I løpet av de siste seks månedene har US Department of Treasury's Office of Foreign Assets Control (OFAC) anlagt flere håndhevingsaksjoner mot FIer som var i strid med sanksjonsoverholdelseskontrollene, spesielt relatert til deres manglende bruk av geolokaliseringsverktøy.

I november 2022 kunngjorde OFAC et oppgjør på $362,158.70 XNUMX med Payward, Inc., aka Kraken, en virtuell valutaveksling for kryptovalutaer. Kraken gikk med på å gjøre opp sitt potensielle sivile ansvar for tilsynelatende brudd på sanksjoner mot Iran. På grunn av Krakens unnlatelse av å implementere passende geolokaliseringsverktøy i tide, eksporterte Kraken tjenester til brukere som så ut til å være i Iran da de engasjerte seg i virtuelle valutatransaksjoner på Krakens plattform.

I tillegg, i september, gikk Tango Card, et Seattle-basert selskap som leverer og distribuerer elektroniske belønninger, med på å betale $116,048.60 2016 for å gjøre opp sitt potensielle sivile ansvar for tilsynelatende brudd på flere amerikanske sanksjonsprogrammer. I følge finansdepartementet, "totalt, mellom september 2021 og september 27,720, sendte Tango Card 386,828.65 XNUMX salgsgavekort og salgsfremmende debetkort, til sammen $XNUMX XNUMX, til personer med e-postadresser eller IP-adresser tilknyttet Cuba, Iran, Syria, Nord-Korea , eller Krim-regionen i Ukraina. Mens Tango Card brukte geolokaliseringsverktøy for å identifisere transaksjoner som involverte land med høy risiko for mistanke om svindel og hadde OFAC-screening og Know Your Business-mekanismer rundt sine direkte kunder, brukte det ikke disse kontrollene for å identifisere om mottakere av belønninger, i motsetning til avsendere av belønninger , kan innebære sanksjonerte jurisdiksjoner.»

Regulatorer krever bruk av innovative teknologier for å bekjempe risiko

Debatten om hvorvidt FIer bør forfølge avanserte teknologier – inkludert kunstig intelligens (AI) og maskinlæring (ML) – for å drive etterlevelse av sanksjoner har skiftet fra «hvis» til «når, hvordan og i hvilken skala?»

Selv regulatorer anbefaler nå teknologi for å bekjempe risikoer spesifikt knyttet til sanntidsbetalinger. I fjor høst publiserte OFAC Retningslinjer for overholdelse av sanksjoner for umiddelbare betalingssystemer. I sin veiledning bekreftet OFAC at finansinstitusjoner bør ta en risikobasert tilnærming for å håndtere sanksjonsrisiko; og oppmuntret til utvikling og distribusjon av innovative tilnærminger og teknologier for overholdelse av sanksjoner for å håndtere risikoene.

OFAC oppfordrer spesifikt tilgjengeligheten og bruken av nye teknologier og løsninger for overholdelse av sanksjoner. Den sier at "teknologiløsninger for overholdelse av sanksjoner, som har utviklet seg betydelig de siste årene og blitt mer skalerbare og tilgjengelige, kan utnyttes for å bidra til å redusere en finansinstitusjons sanksjonsrisiko, inkludert med hensyn til umiddelbare betalingssystemer."

Hvordan AI kan hjelpe

Varslingstretthet tapper overholdelsesteamene og legger til tid til sanksjonsscreeningsprosessen. Programvare for screening av sanksjoner genererer mange sanksjonsvarsler, og 99 % av disse varslene er falske positive. For hvert varsel holdes betalingen tilbake i påvente av gjennomgang. Dette betyr at sanntid ikke er i nærheten av sanntid lenger, det blir bare en ventetid.

Som svar ansetter eller utkontrakterer FI-er dusinvis eller hundrevis av personer for å manuelt gjennomgå disse varslene. Å bruke tid og penger til å vurdere tusenvis av falske positiver er et effektivitetsproblem som kan føre til at man går glipp av den sjeldne sanne positive.

Etter OFACs veiledning kan AI-verktøy redusere mange av sanksjonenes risiko knyttet til sanntidsbetalinger, inkludert:

• Akselerer unntaksbehandlingen til nesten sanntid, og reduserer dermed sanksjonsrisikoen og opprettholder transaksjonshastigheten.

• Øyeblikkelig å løse unntak (sanksjonsvarsler) og la betalingen forløpe uten effekt på kunden.

• Fastsettelse av betalinger i samsvar med tidligere kundeadferd, som en finansinstitusjon tidligere har kontrollert og godkjent for potensielle sanksjonsimplikasjoner. Derfor kan unntaket gjennomgås og behandles i sanntid.

• Evaluering av datafelt i betalingsmeldinger knyttet til unntak, eliminering av falske positiver og eskalering av bare potensielt sanne positive til overholdelsesteam.

• Utnytte geolokaliseringsverktøy for å identifisere potensielle brudd på sanksjoner.

Jeg hadde nylig en samtale med en BSA-offiser fra en topp 30 amerikansk bank som sa at deres bankstrategi er å gå over til sanntidsbetalinger. Han sa at sanntidsbetalinger for innenlandske betalinger vil ha sanksjonsscreening etter oppgjør. Imidlertid advarte han, mens dette fungerer for innenlandske betalinger, ville det ikke fungere for internasjonale. Etter hans mening er automatisering den eneste måten å oppnå sanntid for internasjonale betalinger fordi deres manuelle sanntidsbetalingssanksjoner varslingsgjennomgang for internasjonale betalinger vil bremse prosessen (20 min SLA), som ikke lenger er sanntid.

Sanntidsbetalinger vil fortsette å vokse eksponentielt og forventes å overstige en halv billion betalinger globalt innen 2025. For å være en stor aktør, må finansinstitutter ta i bruk sanntidsbetalinger. Når det er sagt, har det aldri vært viktigere for organisasjoner å utnytte alle verktøyene de har til rådighet, inkludert AI for å sikre rask, sømløs screening og kontinuerlig overvåking for å identifisere potensiell økonomisk kriminalitet for både innenlandske og grenseoverskridende betalinger for å sikre kundeopplevelse og forhindre regelbrudd.