Znaczenie sztucznej inteligencji i biometrii w przestrzeganiu przepisów w finansach

Sztuczna inteligencja (AI) i dane biometryczne rewolucjonizują przestrzeganie przepisów w fintechach i bankach, zapewniając dokładniejsze i wydajniejsze metody identyfikowania nieuczciwych działań i zapobiegania im, a także usprawniając procesy zapewniania zgodności.

Tradycyjnie przestrzeganie przepisów było żmudnym i czasochłonnym procesem, wymagającym ręcznych kontroli i przeglądów transakcji i dokumentów. Ale z pomocą sztucznej inteligencji i danych biometrycznych przestrzeganie przepisów staje się o wiele bardziej wydajne i skuteczne. W niedawnym podcaście PaymentsJournal Michaela Sheehy'ego, Chief Compliance Officer w Payoneer i Marco Salazara, dyrektor ds. technologii i infrastruktury w Javelin Strategy & Research, omówił przyszłość sprostania wyzwaniom związanym ze zgodnością.

Przyszłość wyzwań związanych ze zgodnością

Największym wyzwaniem dla fintechów w zakresie zgodności jest koszt wdrożenia Know Your Customer (KYC), procesu wykorzystywanego przez fintechy do weryfikacji tożsamości swoich klientów i oceny potencjalnego ryzyka prania pieniędzy lub finansowania terroryzmu. Fintechy mogą być zmuszone przejść przez proces KYC podczas przyjmowania nowych klientów, zakładania nowych kont lub przeprowadzania niektórych transakcji finansowych. Zwykle wiąże się to z gromadzeniem i weryfikacją danych osobowych i finansowych, takich jak imię i nazwisko, adres, identyfikator urzędowy i status zatrudnienia. Fintechy mogą również potrzebować monitorowania aktywności swoich klientów w czasie, aby zapewnić ciągłą zgodność z wymogami KYC.

„Zwłaszcza, gdy chcesz być globalny i działać w wielu jurysdykcjach, wiesz, że różne niuanse KYC mogą być kosztowne”, wyjaśnił Sheehy. „Konsekwencje braku odpowiedniego programu KYC lub odpowiednio finansowanych programów zgodności są znaczące. [To] tylko 10 miliardów dolarów grzywien KYC w zeszłym roku na całym świecie pokazuje, jak poważnie organy regulacyjne traktują KYC”. Co więcej, różne kraje opracowują różne przepisy, więc bycie na bieżąco ze wszystkim jest wyzwaniem.

„Przestępcy zawsze próbują… znaleźć luki w systemie” – powiedział Sheehy. „Więc [zgodność] polega na proaktywności. Wiąże się to z posiadaniem procesów i procedur służących do analizowania trendów, które obserwujesz nie tylko we własnych transakcjach, ale także na poziomie bardziej makro w środowisku, w którym działasz”.

Jako firma współpracująca z organami regulacyjnymi i fintechami, które chcą spełnić te przepisy, Payoneer działa jako zarządca światowej gospodarki i upraszcza skomplikowany świat zgodności z przepisami. „Złożoność nakreślona przez Micheala napędza pragnienie uproszczenia, które będzie wymagało iteracyjnego procesu, aby się tam dostać” – powiedział Salazar.

Aby sprostać różnym restrykcjom przepisów KYC na całym świecie, wiele firm stosuje podejście polegające na próbie spełnienia najsurowszych wymagań. Ale może to obrócić się przeciwko firmom z krajów silnie regulowanych, takich jak Singapur, które chcą rozwijać się na całym świecie. W przypadku takich firm „kiedy masz do czynienia z klientami w Stanach Zjednoczonych, gdzie wymagania KYC nie są tak rygorystyczne w przepisach, stawiasz się w niekorzystnej sytuacji konkurencyjnej w porównaniu z innymi rówieśnikami, którzy mogą nie działać globalnie, – powiedział Sheehy. Zgodność z lokalnymi przepisami stanowi wyzwanie nawet dla największych międzynarodowych firm. „Apple i Google próbują skalować się globalnie, ale są ograniczone lokalnymi wymogami prawnymi” – powiedział Salazar. „Napotkali problemy regulacyjne, w których musieli zdecydować, czy [ponieść] grzywny, czy złomować kompletne produkty”.

Rola AI w zarządzaniu płatnościami

Jednym ze sposobów, w jaki sztuczna inteligencja poprawia zgodność w fintechach i bankach, jest wykorzystanie algorytmów uczenia maszynowego. Algorytmy te mogą analizować ogromne ilości danych, identyfikować wzorce i trendy oraz przewidywać przyszłe zdarzenia. Dzięki temu banki i fintechy mogą identyfikować nieuczciwe działania i zapobiegać im przed ich wystąpieniem, zamiast reagować po fakcie.

„Historycznie zgodność polegała na wykrywaniu i zgłaszaniu, wykrywaniu i zgłaszaniu. Teraz przechodzimy do skutecznej profilaktyki i raportowania w czasie rzeczywistym” — powiedział Sheehy. „Uczenie maszynowe i sztuczna inteligencja naprawdę pozwalają działać w środowisku bardziej przypominającym czas rzeczywisty niż w tradycyjnym środowisku opartym na regułach. Tradycyjny model polegał na korzystaniu z reguł, takich jak: jeśli zdarzy się A, zrób B lub jeśli zdarzy się C, zrób D. W przeciwieństwie do tego uczenie maszynowe umożliwi wprowadzenie środków zapobiegawczych i uzyska lepszy wgląd w to, jak przeprowadzają transakcje Twoi klienci. Umożliwia także działanie w czasie rzeczywistym”.

Na przykład Sheehy opisał, w jaki sposób Payoneer wykorzystał sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe do modelowania wzorców zachowań sprzedawców w określonej jurysdykcji, sprzedających określone towary. „Czy kupiec jest nowy na rynku? A może jest to kupiec o ugruntowanej pozycji i [działający] od 10 lat? Nie będziesz ich traktował tak samo” – powiedział Sheehy. „Ktoś, kto rozwija się i rozpoczyna działalność gospodarczą, będzie miał mniejsze płatności, które z czasem będą rosnąć. Bardziej ugruntowany klient, który będzie miał duże wolumeny, które osiągają szczyt w okresach sezonowych”.

Modele sztucznej inteligencji mogą pomóc fintechom w segmentacji sprzedawców według typu i przewidywaniu, co stanie się w przyszłości. „Jeśli ktoś otrzyma dużą zapłatę, twój model może powiedzieć, cóż, myślę, że x się wydarzy. Może to wywołać prośbę o dodatkową weryfikację KYC lub wstrzymać aktywność tego klienta.

Dzięki sztucznej inteligencji modele uczenia maszynowego można dostosować do konkretnych krajów lub rynków. „Wraz z pojawieniem się technologii i nowych platform nastąpiło przyspieszenie standardów zarządzania danymi, mimo że nadal są one bardzo różne w różnych regionach” — powiedział Salazar. „Zaczynamy dostrzegać zdolność tych modeli do uczenia się i… wywierania wpływu w tych regionach, co robi dużą różnicę”.

Biometria i zgodność

Oprócz sztucznej inteligencji biometria również robi fale w świecie zgodności, wykorzystując cechy fizyczne do identyfikacji i uwierzytelniania. Dzięki temu klienci mogą łatwo uzyskać dostęp do swoich kont, po prostu patrząc w kamerę, eliminując potrzebę stosowania haseł lub innych form uwierzytelniania. Banki wykorzystują również oprogramowanie do rozpoznawania głosu do weryfikacji tożsamości klientów przez telefon, a także skanery linii papilarnych w celu zapewnienia bezpiecznego dostępu do rachunków. Podszywanie się pod czyjąś twarz, głos lub odcisk palca jest o wiele trudniejsze niż odgadnięcie hasła.

„Wszyscy używają biometrii, kiedy odblokowują swój telefon, kiedy używają Apple Pay, kiedy używają odcisku palca na czymś. To już swego rodzaju standard” – powiedział Sheehy. „Myślę, że biometria jest znacząco powiązana z tożsamościami cyfrowymi, o czym za chwilę. Po naruszeniu danych Equifax, oszustwach związanych z bezrobociem w związku z COVID i oszustwach związanych z pożyczkami PPP przy użyciu skradzionych tożsamości, naprawdę stało się oczywiste, że jedynym sposobem zapobiegania tym oszustwom jest kontrola biometryczna na żywo. Powiązanie tego z cyfrowymi tożsamościami jest bardzo ważne. Wykorzystując rządową bazę danych do pobrania czyjejś cyfrowej tożsamości i porównując ją z testem biometrycznym, możesz połączyć te dwie osoby”.

Na całym świecie cyfrowe tożsamości i dane biometryczne są znacznie bardziej zaawansowane w Afryce i Azji, a Europa i Stany Zjednoczone pozostają nieco w tyle. Ale Sheehy twierdził, że biometria będzie standardem na całym świecie w ciągu najbliższych dwóch lat. „Singapur i Malezja faktycznie wprowadziły obowiązek stosowania danych biometrycznych w swoich KYC. Mówią instytucjom finansowym na tych rynkach, że jeśli Twoi klienci nie stoją przed Tobą, gdy sprzedajesz produkty finansowe, musisz mieć kontrolę na żywo i KYC. Posuwają się nawet do twierdzenia, że ​​nie będą już akceptować kradzieży tożsamości jako typologii w swojej gospodarce”.

Patrząc w przyszłość

Sztuczna inteligencja i biometria to coś więcej niż tylko fajne gadżety — w dużym stopniu poprawiają funkcję zgodności w fintechach i bankach, pomagając chronić nasze pieniądze i aktywa. Dane biometryczne wciąż nie są doskonałe, „ale jest to znacząca zmiana w stosunku do pięciu lat temu, kiedy ludzie po prostu robili zdjęcia swoich dokumentów tożsamości i przesyłali je oraz składali wnioski o kredyty hipoteczne i tym podobne” – powiedział Sheehy.

W Stanach Zjednoczonych, patrząc w przyszłość, aby dane biometryczne zostały przyjęte na szeroką skalę, wymaga to standaryzacji i rządowych regulacji dotyczących danych. „W tej chwili regulacja danych biometrycznych jest na szczeblu państwowym. Potrzebujemy więcej mandatu federalnego, który, jak sądzę, nadchodzi. Do tego czasu jest to coś w rodzaju Dzikiego Zachodu. Część tej regulacji mogłaby znaleźć się w ustawie o ochronie danych konsumentów, która jest obecnie przedmiotem debaty w Kongresie.

Ponieważ różne przepisy KYC zmieniają się na całym świecie, Sheehy jest optymistą, że Payoneer może być częścią rozwiązania w zakresie zwiększania bezpieczeństwa płatności przy jednoczesnym przestrzeganiu przepisów i wprowadzaniu innowacji w zakresie uczenia maszynowego i biometrii. Przyszłość z pewnością rysuje się w jasnych barwach dla firm, które mogą uprościć międzynarodową złożoność przepisów, jednocześnie lepiej wykorzystując dane klientów i firm.

Link: https://www.paymentsjournal.com/the-importance-of-ai-and-biometrics-in-regulatory-compliance-in-finance/

Źródło: https://www.paymentsjournal.com

• Dystrybucja treści i PR oparta na SEO. Uzyskaj wzmocnienie już dziś.
• Platoblockchain. Web3 Inteligencja Metaverse. Wzmocniona wiedza. Dostęp tutaj.
• Źródło: https://www.fintechnews.org/the-importance-of-ai-and-biometrics-in-regulatory-compliance-in-finance/