Важность ИИ и биометрии для соблюдения нормативных требований в финансовой сфере

Искусственный интеллект (ИИ) и биометрия революционизируют соблюдение нормативных требований в финтехе и банках, предоставляя более точные и эффективные методы выявления и предотвращения мошеннических действий, а также оптимизируя процессы соответствия.

Традиционно соблюдение требований было утомительным и трудоемким процессом, требующим ручной проверки и проверки транзакций и документов. Но с помощью ИИ и биометрии соблюдение требований становится намного более эффективным и результативным. В недавнем подкасте PaymentsJournal Майкл Шихи, Директор по соблюдению нормативных требований в Payoneer, и Марко Салазар, директор по технологиям и инфраструктуре Javelin Strategy & Research, обсудил будущее решения проблем соответствия.

Будущие вызовы соответствия

Самая большая проблема для финтех-компаний в обеспечении соответствия — это стоимость внедрения «Знай своего клиента» (KYC), процесса, который финтех-компании используют для проверки личности своих клиентов и оценки их потенциальных рисков отмывания денег или финансирования терроризма. Финтех-компаниям может потребоваться пройти процедуру KYC при регистрации новых клиентов, создании новых учетных записей или проведении определенных финансовых транзакций. Обычно это включает в себя сбор и проверку личной и финансовой информации, такой как имя, адрес, государственное удостоверение личности и статус занятости. Финтех-компаниям также может потребоваться отслеживать активность своих клиентов с течением времени, чтобы обеспечить постоянное соблюдение требований KYC.

«Особенно, когда вы хотите быть глобальным и работать в нескольких юрисдикциях, вы знаете, что различные нюансы KYC могут быть дорогостоящими», — пояснил Шихи. «Последствия отсутствия адекватной программы KYC или адекватно финансируемых программ соответствия значительны. [Тот факт], что в прошлом году только штрафы за KYC по всему миру составили 10 миллиардов долларов, просто показывает, насколько серьезные регулирующие органы относятся к KYC». Кроме того, в разных странах разрабатываются разные правила, поэтому оставаться в курсе всего — непростая задача.

«Преступники всегда пытаются… найти лазейки в системе», — сказал Шихи. «Итак, [соблюдение] заключается в том, чтобы быть активным. Это предполагает наличие процессов и процедур для анализа тенденций, которые вы видите не только в своих собственных транзакциях, но и на более макроуровне в среде, в которой вы работаете».

Как компания, которая взаимодействует с регулирующими органами и финтех-компаниями, стремящимися соблюдать эти правила, Payoneer выступает в роли распорядителя мировой экономики и упрощает сложный мир соблюдения нормативных требований. «Сложности, описанные Майклом, вызывают это стремление к упрощению, которое потребует итеративного процесса, чтобы попытаться достичь этого», — сказал Салазар.

Чтобы соответствовать различным строгим правилам KYC по всему миру, многие компании используют подход, который заключается в том, чтобы просто выполнить самые строгие требования. Но это может иметь неприятные последствия для компаний, базирующихся в странах с жестким регулированием, таких как Сингапур, стремящихся к глобальному росту. Для таких компаний, «когда вы имеете дело с клиентами в США, где требования KYC не так строги в правилах, вы ставите себя в невыгодное положение по сравнению с другими вашими коллегами, которые могут не работать глобально, — сказал Шихи. Соблюдение местного законодательства является сложной задачей даже для крупнейших транснациональных компаний. «Apple и Google пытаются масштабироваться по всему миру, но их деятельность ограничена местными правовыми нормами, — сказал Салазар. «Они столкнулись с проблемами регулирования, когда им приходится решать, налагать ли штрафы или утилизировать готовые продукты».

Роль ИИ в управлении платежами

Один из способов, с помощью которого ИИ улучшает соблюдение требований в финтехе и банках, — это использование алгоритмов машинного обучения. Эти алгоритмы могут анализировать огромные объемы данных, выявлять закономерности и тенденции и делать прогнозы будущих событий. Это позволяет банкам и финтех-компаниям выявлять и предотвращать мошеннические действия до того, как они произойдут, а не реагировать постфактум.

«Исторически комплаенс заключался в том, чтобы обнаруживать и сообщать, обнаруживать и сообщать. Теперь мы переходим к эффективной профилактике, а также к большему количеству отчетов в режиме реального времени», — сказал Шихи. «Машинное обучение и искусственный интеллект действительно позволяют вам работать в большей степени в среде реального времени, чем в традиционной среде, основанной на правилах. Традиционная модель включала использование таких правил, как если происходит А, делайте Б или если происходит С, делайте Д. Напротив, машинное обучение позволит вам принимать превентивные меры и лучше понимать, как ваши клиенты совершают сделки. Кроме того, это позволяет вам работать в режиме реального времени».

Например, Шихи описал, как Payoneer использовала искусственный интеллект и машинное обучение для моделирования моделей поведения продавцов в определенной юрисдикции, продающих определенные товары. «Купец новичок на рынке? Или это устоявшийся продавец и [работает] уже 10 лет? Вы не будете относиться к ним одинаково, — сказал Шихи. «Кто-то, кто растет и начинает свой бизнес, будет получать меньшие платежи, которые со временем будут увеличиваться. Более устоявшийся клиент, у которого будут большие объемы, достигающие пика в сезонные периоды».

Модели ИИ могут помочь финтех-компаниям сегментировать своих продавцов по типам и предсказать, что произойдет в будущем. «Если кто-то получает крупный платеж, ваша модель может сказать: ну, я думаю, что произойдет x. Это может вызвать запрос на дополнительную проверку KYC или приостановить деятельность этого клиента.

С помощью ИИ модели машинного обучения можно адаптировать к конкретным странам или рынкам. «С появлением технологий и новых платформ у нас произошло ускорение стандартов управления данными, даже несмотря на то, что они все еще сильно различаются по регионам», — сказал Салазар. «Мы начинаем видеть способность этих моделей действительно учиться и… влиять на эти регионы, что имеет большое значение».

Биометрия и соответствие

Наряду с ИИ биометрия также набирает обороты в мире соответствия, используя физические характеристики для идентификации и аутентификации. Это позволяет клиентам легко получать доступ к своим учетным записям, просто глядя в камеру, устраняя необходимость в паролях или других формах аутентификации. Банки также используют программное обеспечение для распознавания голоса для проверки личности клиентов по телефону, а также сканеры отпечатков пальцев для обеспечения безопасного доступа к счетам. Подделать черты лица, голос или отпечаток пальца другого человека намного сложнее, чем подобрать пароль.

«Все используют биометрию, когда разблокируют свой телефон, когда используют Apple Pay, когда используют отпечаток пальца на чем-либо. Это уже своего рода стандарт», — сказал Шихи. «Я думаю, что биометрия тесно связана с цифровой идентификацией, о которой я расскажу чуть позже. После взлома данных Equifax, мошенничества с безработицей в связи с COVID и мошенничества с кредитами PPP с использованием украденных личных данных стало действительно очевидно, что единственный способ предотвратить это мошенничество — живая биометрическая проверка. Связать это вместе с цифровой идентификацией очень важно. Используя государственную базу данных для извлечения чьей-либо цифровой личности и перекрестной проверки с помощью биометрического теста, вы можете связать их вместе».

В глобальном масштабе цифровая идентификация и биометрия гораздо более развиты в Африке и Азии, а Европа и США несколько отстают. Но Шихи заявил, что биометрия станет глобальным стандартом в течение следующих двух лет. «Сингапур и Малайзия фактически ввели биометрические данные в свои KYC. Они говорят финансовым учреждениям на этих рынках, что если ваши клиенты не находятся перед вами, когда вы продаете финансовые продукты, вам необходимо пройти проверку на живучесть и KYC. Они заходят так далеко, что заявляют, что больше не будут воспринимать кражу личных данных как типологию своей экономики».

«Взгляд вперед» в соавторстве с Кеннетом Кейсом,

Искусственный интеллект и биометрия — это больше, чем просто крутые гаджеты — они значительно улучшают функцию соответствия требованиям в финтех-компаниях и банках, помогая сохранить наши деньги и активы в безопасности. Биометрия все еще не идеальна, «но это значительное изменение по сравнению с тем, что было пять лет назад, когда люди просто фотографировали свои удостоверения личности, загружали их и подавали заявки на ипотеку и тому подобное», — сказал Шихи.

В Соединенных Штатах, в ожидании широкомасштабного внедрения биометрии, требуется стандартизация и государственное регулирование данных. «Сейчас регулирование биометрии находится на государственном уровне. Нам нужно больше федерального мандата, и я верю, что это произойдет. А пока это что-то вроде Дикого Дикого Запада». Часть этого правила может быть включена в Закон о конфиденциальности данных потребителей, который в настоящее время обсуждается в Конгрессе.

Поскольку различные правила KYC меняются по всему миру, Шихи с оптимизмом смотрит на то, что Payoneer может стать частью решения по повышению безопасности платежей при соблюдении нормативных требований и внедрении инноваций в области машинного обучения и биометрии. Будущее, безусловно, кажется светлым для компаний, которые могут помочь упростить международную нормативно-правовую базу, более эффективно используя клиентские и бизнес-данные.

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

Источник: https://www.paymentsjournal.com

• SEO-контент и PR-распределение. Получите усиление сегодня.
• Платоблокчейн. Интеллект метавселенной Web3. Расширение знаний. Доступ здесь.
• Источник: https://www.fintechnews.org/the-importance-of-ai-and-biometrics-in-regulatory-compliance-in-finance/