Boj proti finančnemu kriminalu leta 2022 (Steve Morgan)

Velika tema za to Sibos (in tudi večino preteklih) je, kako izkoreniniti finančni kriminal, ne da bi motili ali poslabšali visokokakovostne storitvene izkušnje za
velika večina poštenih (ter zelo pomembnih in dragocenih) strank.

V sedanjem stanju finančni kriminal skokovito narašča, banke pa se soočajo z vedno več izzivi pri učinkovitem obvladovanju tveganj. Čeprav to ni ravno nov trend za finančne storitve, je hitrost, s katero goljufi spreminjajo svoje taktike, spodbudila organizacije
ponovno razmisliti o svojih varnostnih postopkih in odzivu na goljufive dejavnosti. 

Kako lahko torej banke napredujejo?

Strokovnjaki za finančni kriminal so navajeni uporabljati mehanizme pravil za odkrivanje primerov, umetna inteligenca (AI) in strojno učenje pa vedno bolj izboljšujeta odkrivanje in upravljanje. Uporaba umetne inteligence in strojnega učenja za opozarjanje na finančne zločine
upravljanje je privedlo do pomembnih rezultatov, vključno z zmanjšanjem lažnih pozitivnih rezultatov, izboljšanim odkrivanjem tveganja in večjo avtomatizacijo v velikem obsegu.

Eden od operativnih izzivov je, kako delujejo goljufije in finančni kriminal, ki včasih delujejo neodvisno znotraj finančnih podjetij. Ta model je bil morda primeren pred leti, ko so bile sheme goljufij in finančnega kriminala drugačne in so se ustrezno upravljale,
vendar so sedanji dejavniki, kot so kanali, plačilne tirnice in decentralizacija, zabrisali mejo med goljufijami in finančnimi zločini. 

V zadnjih nekaj letih so finančne institucije veliko vlagale v izboljšane sisteme za spremljanje odkrivanja, pri čemer so izkoristile zmogljivosti FinTech-jev, ki so specializirani za AI in strojno učenje. Ta trend je odličen primer finančnih institucij
vključuje najboljši pristop, ki združuje naložbe v podedovane sisteme z novejšimi tehnologijami, ki temeljijo na AI. 

Veliko vprašanje, ki si ga je treba zastaviti, je, kako banke učinkovito odkrijejo in ustavijo sheme pranja denarja, ne da bi pri tem pokvarile storitve za stranke? Ključno je ostati agilen. Vse lepo in prav je, da imamo ustrezne tehnologije, a kaj je
enako pomembno je biti sposoben natančno in učinkovito triažirati incident. Čeprav si nihče ne želi biti izpostavljen goljufiji, niti stranka niti banka, je pomembno, da na račun tega ne trpi izkušnja stranke. 

Končno lahko torej usmerite, kar lahko, do prave osebe, stranko obveščate o novostih in zmanjšate svoje izgube na strani stranke in banke. Boj za učinkovitost in učinkovitost se še poveča, če upoštevate
učinke različnih sistemov za odkrivanje z različnimi stopnjami avtomatizacije znotraj njihovih delovnih tokov vodenja primerov. To ne zagotavlja usklajene uporabniške izkušnje za bančne uslužbence, odgovorne za te rezultate. 

Ker si finančne institucije še naprej prizadevajo zmanjšati stroške poslovanja, izpostavljenosti tveganju pri tem ni mogoče žrtvovati. Ne glede na to, ali preiskovalne enote delujejo na podlagi modela na kopnem, na kopnem/na morju ali kakšnega drugega hibridnega modela, je cilj učinkovito
usmerite opozorilo in/ali primer analitiku in/ali preiskovalcu, ki je najbolj primeren glede na njegovo zapletenost, tveganje ali druge dejavnike. To podjetjem omogoča pravilno obvladovanje tveganja ob nadzoru stroškov poslovanja.