Борьба с финансовыми преступлениями в 2022 году (Стив Морган)

Большая тема для этого Sibos (и большинство прошлых тоже) заключается в том, как искоренить финансовые преступления, не нарушая и не ухудшая качества обслуживания для
подавляющее большинство честных (и очень важных и ценных) клиентов.

В нынешнем виде финансовые преступления стремительно растут, и банки сталкиваются со все большими проблемами, связанными с эффективным управлением рисками. Хотя это не совсем новая тенденция для финансовых услуг, скорость, с которой мошенники меняют свою тактику, заставила организации
переосмыслить свои процедуры безопасности и реагировать на мошеннические действия. 

Так как же банкам добиться успеха?

Специалисты по финансовым преступлениям привыкли применять механизмы правил для выявления дел, а искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение еще больше улучшают обнаружение и управление. Применение искусственного интеллекта и машинного обучения для оповещения о финансовых преступлениях
управление привело к значительным результатам, включая сокращение числа ложных срабатываний, улучшение обнаружения рисков и повышение уровня автоматизации в масштабе.

Одна операционная проблема заключается в том, как мошенничество и финансовые преступления функционируют независимо друг от друга в финансовых фирмах. Эта модель могла быть уместной много лет назад, когда схемы мошенничества и финансовых преступлений были разными и управлялись соответствующим образом.
но текущие факторы, такие как каналы, платежные рельсы и децентрализация, стерли грань между мошенничеством и финансовыми преступлениями. 

За последние несколько лет финансовые учреждения вложили значительные средства в усовершенствованные системы мониторинга обнаружения, используя возможности финтех-компаний, специализирующихся на искусственном интеллекте и машинном обучении. Эта тенденция является ярким примером финансовых институтов.
внедрение лучшего в своем классе подхода, который сочетает в себе инвестиции в устаревшие системы с новыми технологиями на основе искусственного интеллекта. 

Большой вопрос, который следует задать, заключается в том, как банки эффективно выявляют и пресекают схемы отмывания денег, не нарушая качество обслуживания клиентов? Главное оставаться гибким. Хорошо иметь правильные технологии, но что
не менее важно уметь точно и эффективно сортировать инцидент. Хотя никто не хочет подвергаться мошенничеству, будь то клиент или банк, важно, чтобы качество обслуживания клиентов не страдало за счет мошенничества. 

Таким образом, в конечном счете, что вы можете сделать, так это направить то, что вы можете, нужному человеку, держать клиента в курсе и минимизировать свои потери как на стороне клиента, так и на стороне банка. Борьба за эффективность и результативность еще более усиливается, если учесть
влияние разрозненных систем обнаружения с разным уровнем автоматизации в их рабочих процессах управления делами. Это не обеспечивает согласованного взаимодействия с пользователем для сотрудников банка, ответственных за эти результаты. 

Поскольку финансовые учреждения продолжают стремиться к снижению операционных расходов, при этом нельзя жертвовать подверженностью риску. Независимо от того, работают ли следственные подразделения на суше, на суше/в море или на какой-либо другой гибридной модели, цель состоит в том, чтобы эффективно
направить предупреждение и/или дело аналитику и/или исследователю, наиболее подходящему с учетом его сложности, риска или других факторов. Это позволяет фирмам должным образом управлять рисками, контролируя операционные расходы.