Combatendo o crime financeiro em 2022 (Steve Morgan)

Um grande tópico para isso Sibos (e a maioria dos passados ​​também) é como acabar com o crime financeiro sem interromper ou degradar as experiências de serviço de alta qualidade para os
grande maioria de clientes honestos (e muito importantes e valiosos).

Tal como está, o crime financeiro está disparando com os bancos enfrentando cada vez mais desafios para gerenciar os riscos de forma eficaz. Embora essa não seja exatamente uma nova tendência para serviços financeiros, a velocidade com que os fraudadores estão mudando suas táticas levou as organizações a
repensar seus procedimentos de segurança e resposta a atividades fraudulentas. 

Então, como os bancos podem avançar?

Especialistas em crimes financeiros estão acostumados a aplicar mecanismos de regras para detectar casos, e cada vez mais a inteligência artificial (IA) e o aprendizado de máquina estão melhorando ainda mais a detecção e o gerenciamento. Aplicando IA e aprendizado de máquina ao alerta de crimes financeiros
O gerenciamento levou a resultados significativos, incluindo reduções em falsos positivos, detecção de risco aprimorada e maior automação em escala.

Um desafio operacional é como a fraude e os crimes financeiros funcionam, às vezes operam de forma independente dentro das empresas financeiras. Este modelo pode ter sido apropriado anos atrás, quando os esquemas de fraude e crime financeiro eram diferentes e gerenciados de acordo,
mas fatores atuais como canais, trilhos de pagamento e descentralização borraram a linha entre fraude e crimes financeiros. 

Nos últimos anos, as instituições financeiras investiram pesadamente em sistemas aprimorados de monitoramento de detecção, aproveitando os recursos das FinTechs especializadas em IA e aprendizado de máquina. Esta tendência é um excelente exemplo de instituições financeiras
incorporando uma abordagem de ponta que combina investimentos em sistemas legados com tecnologias mais recentes baseadas em IA. 

A grande questão a ser feita é como os bancos detectam e interrompem efetivamente os esquemas de lavagem de dinheiro sem atrapalhar a experiência de atendimento ao cliente para os clientes? A chave é manter-se ágil. É muito bom ter as tecnologias certas no lugar, mas o que é
igualmente importante é ser capaz de fazer a triagem de um incidente com precisão e eficiência. Embora ninguém queira ser exposto a fraudes, seja cliente ou banco, é importante que a experiência do cliente não seja prejudicada. 

Então, em última análise, o que você pode fazer é encaminhar o que puder para a pessoa certa, manter o cliente atualizado e minimizar suas perdas no lado do cliente e no lado do banco. A luta pela eficácia e eficiência aumenta ainda mais se você considerar
os efeitos de sistemas de detecção diferentes com diferentes níveis de automação em seus fluxos de trabalho de gerenciamento de casos. Isso não fornece uma experiência de usuário harmonizada para os funcionários do banco responsáveis ​​por esses resultados. 

Como as instituições financeiras continuam buscando reduzir os custos operacionais, a exposição ao risco não pode ser sacrificada no processo. Quer as unidades de investigação estejam operando em terra, terra/marítima ou alguma outra base de modelo híbrido, o objetivo é efetivamente
direcionar um alerta e/ou caso ao analista e/ou investigador mais adequado para sua complexidade, risco ou outros fatores. Isso permite que as empresas gerenciem adequadamente os riscos enquanto controlam os custos operacionais.