Интеллектуальная автоматизация pKYC: преимущества в «контексте» (Крис Льюис)

Соответствие стоит дорого. Соблюдение правил «Знай своего клиента» (KYC) в соответствии с правилами борьбы с отмыванием денег (AML) и финансированием терроризма (CTF) может составлять от 3% до 30% общих операционных расходов банка. В 2020 году в отчетах предлагается
что глобальные расходы на соблюдение требований превысили 213 миллиардов долларов.

И эта цифра может быть консервативной. Принимая во внимание персонал, обучение, системные затраты и т. д., оценки часто
исключать Затраты на упущенные возможности (LOC), такие как уход клиентов из-за процессов KYC, которые считаются слишком громоздкими и требуют много времени для завершения.

Однако альтернатива для банков и ПФУ далеко не привлекательна. Возможная подверженность (и непреднамеренная поддержка) мошенничеству и финансовым преступлениям, повышенный риск для репутации и практически неизбежные значительные штрафы от регулирующих органов.

В 2021 году общая сумма штрафов за отмывание денег, выписанных в Великобритании (более полумиллиарда), более чем вдвое превысила показатель предыдущего года, и глобальные регулирующие органы продолжают налагать чрезвычайно высокие ставки штрафов, стремящихся пресечь соблюдение KYC. провал вокруг
мир.

Банки находятся между дорогостоящим камнем и наковальней регулирования.

Является ли бессрочный KYC ответом?

Вечный KYC (pKYC) — это быстро развивающийся подход к решению этой задачи.

Идея относительно проста. Вместо того, чтобы проводить периодические проверки клиентов KYC в установленных циклах на основе предполагаемого риска клиента в момент регистрации, банки вместо этого динамически поддерживают цифровые профили KYC, которые автоматически корректируют рейтинги анализа рисков.
на основе авторитетных оперативных справочных данных. Примечательные события, такие как транзакции, активность учетной записи или соответствующие внешние источники информации, определяют, когда должна проводиться повторная проверка KYC.

Другими словами, крупные проверки KYC, проводимые периодически (для завершения которых требуется значительное время и усилия), заменяются непрерывным процессом проверки, основанным на аналитических данных, с более мелкими проверками, инициируемыми и определяемыми по приоритету конкретными событиями в момент их возникновения.
Помимо экономии времени и денег, этот подход повышает способность банка реагировать на клиентский риск. Победа, победа.

Кроме того, упреждающий характер pKYC в режиме реального времени помогает избежать потенциального риска несоблюдения нормативных требований из-за неадекватных проверок клиентов и/или мониторинга подозрительной активности. Как? Обеспечивая постоянную работу банков с
и отслеживание свежих контекстных и транзакционных данных вместо того, чтобы полагаться только на информацию, получаемую периодически с помощью традиционных циклов проверки.

Учитывая, что
недавний обзор нормативно-правовой базы Великобритании по борьбе с отмыванием денег предполагает, что «повышение согласованности соблюдения текущих требований» является текущим приоритетом, т. е. изменение существующего законодательства не является необходимым, а требуется более строгое соблюдение
Суть в том, что любой подход, направленный на то, чтобы помочь банкам достичь такого результата, безусловно, требует изучения.

Как это произошло

Все идет нормально. Но хотя pKYC может быть более элегантным подходом, для эффективной работы необходимо сначала отметить несколько важных пунктов.

1) Предварительные проверки

Неважно, насколько хорошим является решение pKYC, если первоначальная проверка клиентов неадекватна, лошадь может уже убежать, прежде чем кто-либо заметит. Настройка процессов регистрации для автоматической проверки физических и юридических лиц (KYB) на наличие синдицированных
рекомендуется использовать данные из нескольких авторитетных источников.

Слово «несколько» важно. Когда перекрестно ссылаются лишь небольшое количество подтверждающих источников, процесс становится более подозрительным из-за таких проблем, как мошенничество с искусственными идентификационными данными и отсутствие UBO (конечных бенефициарных владельцев). Оптимизированная регистрация
процесс также гарантирует, что подход pKYC может быть немедленно протестирован с новыми клиентами, в то время как дальнейшее определение объема выполняется для постепенного переноса существующей клиентской резервной книги.

2) Консолидация данных о клиентах

pKYC оптимизируется, когда все точки взаимодействия с клиентом постоянно отслеживаются. В частности, когда результаты мониторинга взаимодействий с клиентами объединяются для создания «единого представления о клиенте», в отличие от (что встречается гораздо чаще,
особенно в крупных многопрофильных финансовых учреждениях) множественные, разобщенный
просмотры клиентов.

Поэтому организациям, стремящимся извлечь выгоду из pKYC, необходимо принять централизованный подход к управлению данными, при котором внутренние системы согласовываются и интегрируются с принятыми решениями pKYC — поставщики решений pKYC должны быть в состоянии помочь сориентироваться.

На этом этапе важно начать рассмотрение того, как настроены ваши политики соответствия и как их можно настроить, чтобы привести в соответствие с моделью PKYC, а не с моделью периодической проверки. Привлечение сторонних консультантов здесь является ключевым.

Контекст, обеспечивающий ясность

На этом этапе автоматическая проверка рисков, включая мониторинг мошенничества, политически значимых лиц и санкций, может быть применена к консолидированной информации о клиентах с запрограммированными конкретными типами событий/транзакций для запуска предупреждений и проверок.

Помимо раскрытия целого ряда преимуществ автоматизации процессов, упомянутых ранее, применение этого подхода также дает еще один невероятно мощный результат. Контекст.

Когда любой сотрудник из любого отдела проверяет детали, авторизует процесс или высвобождает какие-либо средства на основе запроса клиента, он будет иметь под рукой полный клиентский портфель — какие другие финансовые продукты ему нужны. ве
недавно проведенный с другими коллегами, когда был их последний обзор, актуальные результаты скрининга (информации из внешнего источника) и т. д. Все это без необходимости обхода нескольких разрозненных систем или использования ресурсов из различных операционных систем.
команды.

Когда дело доходит до предоставления персоналу возможности принимать обоснованные решения, такая степень контекста чрезвычайно полезна.

KYA – знай свой алгоритм

Заключительный этап эволюции решений pKYC может — и, возможно, должен (для получения оптимальных преимуществ) — использовать искусственный интеллект и машинное обучение как часть процессов автоматизации. Соображения, вокруг которых четко изложены Целевой группой по финансовым мероприятиям
(ФАТФ) в своем документе «Возможности и вызовы новых технологий для ПОД/ФТ».

Консолидация данных о клиентах для создания богатого информацией контекста идеально подходит для алгоритмов машинного обучения; для обучения их обнаруживать необычное или аномальное поведение, которое требует более тщательного изучения.

Обратной стороной этого, конечно же, является то, что события и поведение с низким уровнем риска также могут быть распознаны и классифицированы, а также эффективно «управлены машиной», что освобождает группы проверки и расследования для сосредоточения внимания на высокоприоритетных делах. Это более эффективное развертывание
ресурсов и тот, который позволяет клиентам с низким уровнем риска чувствовать боль громоздкого процесса.

Короче говоря, интеллектуальная автоматизация рабочих процессов KYC/KYB становится не только возможной, но и практичной. Способ облегчить временную (и, следовательно, финансовую) нагрузку на проверки, которые являются важным компонентом соблюдения нормативных требований.

Принимая все это во внимание, интеллектуальная автоматизация pKYC — это не просто «другой способ ведения дел»; это просто более эффективный, современный и надежный способ работы.