Wykorzystanie sztucznej inteligencji do zwalczania przestępstw finansowych w płatnościach w czasie rzeczywistym

W dzisiejszym świecie, w którym zawsze trzeba, zarówno sprzedawcy, jak i konsumenci szybko polegają na płatnościach w czasie rzeczywistym jako preferowanej metodzie płatności. Oczekuje się, że tego lata przyjęcie płatności w czasie rzeczywistym gwałtownie wzrośnie, gdy pojawi się Rezerwa Federalna Stanów Zjednoczonych FedNow.

Dla handlowców wartość płatności w czasie rzeczywistym polega na przyspieszeniu ram czasowych w celu poprawy zarządzania przepływami pieniężnymi, zwiększeniu płynności i zaoferowaniu lepszej wydajności zaplecza. Dla konsumentów oferuje szybki, bezproblemowy sposób wysyłania i odbierania płatności między przyjaciółmi, rodziną, a nawet dostawcami, niezależnie od czasu i odległości.

Jednak wygoda płatności w czasie rzeczywistym nie jest pozbawiona ryzyka. Szybsze płatności zapewniają przestępcom łatwy dostęp do wykorzystania do prania pieniędzy i przestępstw finansowych. Stanowi to ogromne zagrożenie dla fintechów, banków i dostawców usług płatniczych (PSP), którzy muszą mieć silne kontrole przeciwdziałania praniu pieniędzy (AML).

Sankcje Wąskie gardła Ryzyko związane z doświadczeniem klienta

Aby chronić firmy przed klientami wysokiego ryzyka i zapewnić integralność globalnego systemu finansowego, kontrola sankcji jest integralną częścią programów AML, poznaj swojego klienta (KYC) i programów przeciwdziałania finansowaniu terroryzmu (CTF).

Jednak wraz ze wzrostem popularności płatności w czasie rzeczywistym czas potrzebny na przejrzenie ostrzeżeń o sankcjach również rośnie wykładniczo, tworząc potencjalne wąskie gardło. Średnio jedna transakcja zajmuje od trzech do pięciu minut czasu weryfikatora, i to pod warunkiem natychmiastowego zadziałania alertu. Alerty są generowane z dnia na dzień i często stoją w kolejkach, zwiększając średni czas pracy do 30 do ponad 60 minut. Oznacza to, że przetwarzanie alertów w czasie rzeczywistym nie odbywa się już w czasie rzeczywistym, jeśli jest wykonywane przez osobę — zagrażając zadowoleniu klienta i dewaluując natychmiastowy charakter płatności natychmiastowych.

Instytucje finansowe (FI) muszą zapewnić bezproblemową obsługę płatności w czasie rzeczywistym, w tym szybkość, bezpieczeństwo i wygodę, aby uzyskać przewagę konkurencyjną, utrzymać przychody i zapobiec nadszarpnięciu reputacji.

Egzekwowanie przepisów dotyczących ryzyka płatności transgranicznych

Podczas gdy krajowe płatności w czasie rzeczywistym wiążą się ze stosunkowo niskim ryzykiem, płatności transgraniczne to inna historia. Płatności transgraniczne są niezwykle złożone, ponieważ wiążą się z łączeniem wielu systemów walutowych i jurysdykcji regulacyjnych oraz generują znacznie więcej ostrzeżeń o sankcjach.

Obecnie płatności transgraniczne nie zajmują już dni, są realizowane w czasie zbliżonym do rzeczywistego, a wiele transakcji jest przetwarzanych w ciągu kilku minut, a nawet sekund. Oznacza to, że aby kontrola sankcji była skuteczna, informacje zawarte w komunikatach płatniczych muszą być dobrej jakości, co często stanowi największe wyzwanie dla zapewnienia zgodności.

Według SWIFT „Banki, które otrzymują podejrzane płatności, często muszą podążać śladem okruchów w różnych strefach czasowych, aby znaleźć brakujące dane. Zwykła błędna pisownia nazwy może szybko skutkować wyższymi kosztami, brakującymi przesyłkami, bezczynnymi fabrykami i pustymi halami”.

Zwiększony potencjał przestępstw finansowych i uchylania się od sankcji w przypadku transgranicznych płatności w czasie rzeczywistym przyciągnął uwagę organów regulacyjnych. Musisz wiedzieć, dokąd trafiają pieniądze, a nie tylko kto je wysyła. W ciągu ostatnich sześciu miesięcy Biuro Kontroli Aktywów Zagranicznych (OFAC) Departamentu Skarbu USA wszczęło kilka działań egzekucyjnych wobec FI, które naruszyły kontrolę zgodności z sankcjami, w szczególności w związku z niestosowaniem przez nie narzędzi geolokalizacji.

W listopadzie 2022 roku firma OFAC ogłosiła zawarcie ugody w wysokości 362,158.70 XNUMX USD z Payward, Inc., czyli Kraken, wirtualną wymianą walut dla kryptowalut. Kraken zgodził się uregulować swoją potencjalną odpowiedzialność cywilną za rzekome naruszenia sankcji wobec Iranu. Ze względu na to, że Kraken nie wdrożył na czas odpowiednich narzędzi geolokalizacyjnych, Kraken eksportował usługi do użytkowników, którzy wyglądali na przebywających w Iranie, kiedy angażowali się w transakcje wirtualnej waluty na platformie Kraken.

Ponadto we wrześniu Tango Card, firma z siedzibą w Seattle, która dostarcza i dystrybuuje nagrody elektroniczne, zgodziła się zapłacić 116,048.60 2016 USD w celu uregulowania potencjalnej odpowiedzialności cywilnej za oczywiste naruszenia wielu amerykańskich programów sankcji. Według Departamentu Skarbu „łącznie między wrześniem 2021 r. a wrześniem 27,720 r. Tango Card przekazało 386,828.65 XNUMX kupieckich kart podarunkowych i promocyjnych kart debetowych o łącznej wartości XNUMX XNUMX USD osobom fizycznym, których adresy e-mail lub adresy IP są powiązane z Kubą, Iranem, Syrią, Koreą Północną lub region Krymu na Ukrainie. Podczas gdy Tango Card korzystała z narzędzi geolokalizacyjnych w celu identyfikowania transakcji z udziałem krajów o wysokim ryzyku podejrzenia oszustwa oraz posiadała kontrolę OFAC i mechanizmy Know Your Business wokół swoich bezpośrednich klientów, nie korzystała z tych kontroli w celu identyfikacji, czy odbiorcy nagród, w przeciwieństwie do nadawców nagród , może dotyczyć sankcjonowanych jurysdykcji”.

Organy regulacyjne wzywają do stosowania innowacyjnych technologii w celu zwalczania zagrożeń

Debata na temat tego, czy FI powinny wykorzystywać zaawansowane technologie – w tym sztuczną inteligencję (AI) i uczenie maszynowe (ML) – aby napędzać przestrzeganie sankcji, zmieniła się z „czy” na „kiedy, jak i na jaką skalę?”

Nawet organy regulacyjne zalecają teraz technologię do zwalczania zagrożeń związanych z płatnościami w czasie rzeczywistym. Zeszłej jesieni, opublikowane przez OFAC Wytyczne dotyczące zgodności z sankcjami dla systemów płatności natychmiastowych. W swoich wytycznych OFAC potwierdził, że instytucje finansowe powinny przyjąć podejście oparte na ryzyku w celu zarządzania ryzykiem związanym z sankcjami; oraz zachęcała do opracowywania i wdrażania innowacyjnych podejść i technologii dotyczących zgodności z sankcjami w celu przeciwdziałania zagrożeniom.

OFAC zwraca szczególną uwagę na dostępność i wykorzystanie pojawiających się technologii i rozwiązań w zakresie zgodności z sankcjami. Stwierdza, że ​​„rozwiązania technologiczne w zakresie zgodności z sankcjami, które znacznie się rozwinęły w ostatnich latach i stały się bardziej skalowalne i dostępne, można wykorzystać, aby pomóc złagodzić ryzyko sankcji instytucji finansowej, w tym w odniesieniu do systemów płatności natychmiastowych”.

Jak sztuczna inteligencja może pomóc

Zmęczenie alertami wyczerpuje zespoły ds. zgodności i wydłuża czas procesu sprawdzania sankcji. Oprogramowanie monitorujące sankcje generuje wiele alertów dotyczących sankcji, a 99% z nich to fałszywe alarmy. W przypadku każdego alertu płatność jest wstrzymana do czasu sprawdzenia. Oznacza to, że czas rzeczywisty nie jest już zbliżony do czasu rzeczywistego, staje się po prostu oczekiwaniem.

W odpowiedzi FI bezpośrednio zatrudniają lub zlecają dziesiątki lub setki osób do ręcznego przeglądania tych alertów. Wykorzystywanie czasu i pieniędzy do przeglądania tysięcy fałszywych alarmów to problem z wydajnością, który może prowadzić do pominięcia tego rzadkiego prawdziwego pozytywnego wyniku.

Zgodnie z wytycznymi OFAC narzędzia sztucznej inteligencji mogą złagodzić wiele zagrożeń związanych z sankcjami związanymi z płatnościami w czasie rzeczywistym, w tym:

• Przyspieszenie przetwarzania wyjątków do czasu zbliżonego do rzeczywistego, zmniejszając w ten sposób ryzyko sankcji i utrzymując szybkość transakcji.

• Błyskawiczne rozwiązywanie wyjątków (ostrzeżenia o sankcjach) i zezwalanie na realizację płatności bez wpływu na klienta.

• Określenie płatności zgodnych z zachowaniem klientów w przeszłości, które instytucja finansowa wcześniej zweryfikowała i rozliczyła pod kątem potencjalnych konsekwencji sankcji. W związku z tym wyjątek można przeglądać i przetwarzać w czasie rzeczywistym.

• Ocena pól danych w komunikatach płatniczych związanych z wyjątkami, eliminowanie fałszywych alarmów i eskalacja tylko potencjalnie prawdziwych pozytywów do zespołów ds. zgodności.

• Wykorzystanie narzędzi geolokalizacyjnych do identyfikacji potencjalnych naruszeń sankcji.

Niedawno rozmawiałem z pracownikiem BSA z 30 największych amerykańskich banków, który powiedział, że ich strategia bankowa polega na przejściu na płatności w czasie rzeczywistym. Powiedział, że płatności krajowe w czasie rzeczywistym będą podlegały kontroli sankcji po rozliczeniu. Ostrzegł jednak, że chociaż działa to w przypadku płatności krajowych, nie zadziała w przypadku płatności międzynarodowych. Jego zdaniem automatyzacja jest jedynym sposobem na osiągnięcie czasu rzeczywistego dla płatności międzynarodowych, ponieważ ich ręczny przegląd alertów dotyczących płatności w czasie rzeczywistym dla płatności międzynarodowych spowolni ten proces (20 min SLA), który nie odbywa się już w czasie rzeczywistym.

Płatności w czasie rzeczywistym będą nadal rosły wykładniczo, a do 2025 r. mają przekroczyć pół biliona płatności na całym świecie. Aby stać się głównym graczem, instytucje finansowe będą musiały przyjąć płatności w czasie rzeczywistym. To powiedziawszy, nigdy nie było tak ważne, aby organizacje wykorzystywały wszystkie dostępne im narzędzia, w tym sztuczną inteligencję, w celu zapewnienia szybkiego, bezproblemowego sprawdzania i ciągłego monitorowania w celu identyfikacji potencjalnej przestępczości finansowej zarówno w przypadku płatności krajowych, jak i transgranicznych w celu zapewnienia satysfakcji klienta i zapobiegać naruszeniom przepisów.