Sanksjoner, økonomisk kriminalitet og rett gjennom behandling: Plugging the gaps

Sanksjoner, økonomisk kriminalitet og rett gjennom behandling: Plugging the gaps

Tidsstempel: 15. august 2023 kl.6: 07
Sanksjoner, økonomisk kriminalitet og rett gjennom behandling: Plugging the Gaps PlatoBlockchain Data Intelligence. Vertikalt søk. Ai.

I den hektiske verdenen av moderne banktjenester er sømløs, effektiv og kompatibel transaksjonsbehandling nå et krav for å fungere effektivt, spesielt når det gjelder å oppfylle regulatoriske krav. I løpet av de siste tiårene har Straight Through Processing (STP) dukket opp som en game-changer, slik at bankene kan automatisere ende-til-ende transaksjonsbehandling uten manuell intervensjon. 

Sanksjoner kan utgjøre en spesiell utfordring når det gjelder effektiv rett gjennom behandling, og krever en nøye undersøkelse av hvordan transaksjonsautomatisering styres i en organisasjon. AI og intelligent automatisering kan bidra til å bygge bro over teknologihullene for å sikre effektiv prosessering rett gjennom samtidig som regelverket overholdes – og her er de viktigste punktene å huske på.

Betalingsunntaksløsninger 

Globale geopolitiske endringer har ansporet til en økning i økonomiske sanksjoner i nyere tid, rettet mot transaksjoner knyttet til ulovlige handlinger som terrorisme, narkotikahandel og menneskerettighetsbrudd. Finansinstitusjoner har ansvaret for å håndheve disse sanksjonene, og har møtt en betydelig økning i saker å håndtere. I dag utføres komplekse undersøkelser via e-post, telefon og andre kanaler, og kommer ofte bort fra bankens sentrale plattform, uten en effektiv arbeidsflyt og automatisering bygget rundt dem. Dette kan trekke ut oppløsningstider og forsterke manuelle feil, og komplisere samsvarssporing i prosessen.

Nøkkelen til å håndtere disse utfordringene effektivt ligger i investeringer i automatiseringsdrevne betalingsunntaksløsninger. Å håndtere en betydelig andel av informasjonsforespørslene er typisk en betydelig belastning når det gjelder etterforskning av økonomiske sanksjoner. Automatisering av prosessen ved å bruke verktøy som kommuniserer ende-til-ende ved hjelp av Swift-meldingsstandarder kan hjelpe betalingsunntaksteam med å oppnå raskere løsninger med færre manuelle feil, noe som resulterer i økt samsvar ved å holde prosess og datainnsamling på samme sted. Du kan også øke graden av åpenhet mellom bank og kunde gjennom forbedret kommunikasjon, og på bankenes side enkelt spore og eskalere. Dette kan redusere friksjonen mellom kunde-, salgs- og serviceteam og føre til betydelig forbedrede servicenivåer.

AI-drevet screening og saksbehandling

En av de største utfordringene når det gjelder etterlevelse av sanksjoner er behovet for å nøyaktig screene et høyt volum av transaksjoner mot stadig utviklende sanksjonslister. I dag kan automatiserte løsninger for screening av sanksjoner raskt analysere enorme datasett og sammenligne transaksjonsdetaljer med offisielle sanksjonslister utstedt av reguleringsorganer. Ved å automatisere denne prosessen kan bankene fremskynde transaksjonsscreeningen betydelig samtidig som de minimerer risikoen for falske positive eller negative.

Slike screeningløsninger kan i ettertid bygges videre på ved å effektivt koble svindel- og sanksjonsscreeningsverktøy til saksbehandling og veiledede behandlingsløsninger. Saksbehandling hjelper til med å organisere alle dataene, dokumentene, oppgavene og prosessene som er nødvendige for å undersøke sanksjoner. Ved å sentralisere denne sikkerheten innenfor én enkelt sannhetskilde, kan bankene mer effektivt overholde regulatoriske krav samtidig som de reduserer driftskostnadene med opptil 40 %. Dette gjør bankene i stand til å frigjøre ansatte til høyverdi, vurderingsbasert arbeid der manuell intervensjon er nødvendig, og effektiviserer effektiviteten i organisasjonen.

En enhetlig tilnærming til sanksjoner og økonomisk kriminalitet

I løpet av de siste tiårene har stadig skiftende risikotrender og teknologi formet systemer for oppdagelse av økonomisk kriminalitet. Tradisjonelt ble komplekse regelmotorer utviklet og distribuert for å oppdage økonomisk kriminalitet, og de siste årene har finansfirmaer utvidet AI og maskinlæring for effektiv varsling om økonomisk kriminalitet. 

Dette har gitt bemerkelsesverdige fordeler som reduserte falske positiver, forbedret risikodeteksjon og økt automatisering i stor skala. Imidlertid gjenstår det fortsatt utfordringer som å slå sammen nyere fintech- og legacy-deteksjonsinvesteringer, operasjonalisere deteksjon og identifikasjon på tvers av økonomiske kriminalitetsteam, samt en reduksjon i manuelle aktiviteter mens man sjonglerer de nevnte utfordringene. 

Nøkkelen ligger i å slå sammen deteksjonsresultatet fra en rekke systemer og innganger til en enhetlig arbeidsflyt og saksbehandlingssystem. Ved å gjøre dette kan bankene oppnå helhetlig tilsyn med aggregering og scoring av varsler fra flere deteksjonssystemer, samt økt produktivitet og nøyaktighet med ferdighetsbasert ruting gjennom å redusere vekten på manuelle aktiviteter til bare det som virkelig krever menneskelig tilsyn.

Ledende banker har nå innsett at en enhetlig tilnærming til automatisering av arbeidsflyt og innbygging av intelligens til prosessen, lar dem strømlinjeforme back-end-systemer for å oppnå driftseffektivitet og oppfylle regulatoriske krav. Å foreta disse investeringene nå vil gjøre det mulig for organisasjoner å satse på suksess i fremtiden, og å beskytte seg mot lovbrudd.

Tidstempel:

Mer fra Fintextra