Nizko viseči sadovi pri preoblikovanju AFC in AML z GenAI in integriranim upravljanjem primerov

Dva izziva, s katerimi se srečuje vsak, in dva odgovora, ki ju iščete pri obvladovanju finančnega kriminala

Finančna industrija je pod stalnim nadzorom regulativnih organov, ki si prizadevajo za strogo skladnost s predpisi Know Your Customer (KYC), proti pranju denarja (AML) in proti finančnemu kriminalu (AFC). Kot vsi vemo, ti predpisi zahtevajo temeljito, pravočasno (po možnosti stalno in proaktivno) analizo dokumentov strank, oceno tveganja, upoštevanje politike in učinkovito usmerjanje opozoril. Učinkovito izvajanje teh nalog pa predstavlja pomembne izzive, ki pa so še danes v veliki meri nerešeni.

V tem blogu se bom osredotočil na dva specifična izziva, ki sta se nenehno pojavljala v mojih pogovorih s strankami in se izkazala za najpomembnejša na dnevnem redu odločevalcev v bankah.

1. Analiza dokumentov in ocena tveganja

Običajni osumljenci v sodobnem času

Naj se sliši še tako zastarelo, analiza dokumentov je na splošno še vedno papirnata in zamudna dejavnost, ki vključuje močno ročno pregledovanje množice dokumentov strank, poleg tega pa je znano, da je dovzetna za človeške napake. To ročno preverjanje se je izkazalo za neučinkovito in pogosto vodi do netočnosti pri pridobivanju podatkov in odkrivanju rdečih zastavic.

Drugi kritični izziv se vrti okoli nedosledne ocene tveganja. Zaradi v veliki meri prisotnega človeškega elementa pri razlagi dejavnikov tveganja obstaja inherentna variabilnost v oceni tveganja, ki povzroča neskladja v oceni tveganja med različnimi ekipami in analitiki znotraj iste finančne institucije. Ta nedoslednost lahko povzroči izkrivljeno dojemanje tveganja, ovira učinkovito odločanje in ustvari neusklajenost s splošno nagnjenostjo k tveganju finančne institucije.

Nenehno razvijajoča se regulativna pokrajina zadeve še dodatno zaplete. Ohranjanje koraka z nenehno spreminjajočimi se predpisi glede skladnosti glede tega, kako oceniti tveganje strank v različnih regijah, je zapletena naloga. Potreba, da ostanete na tekočem s temi predpisi, dodaja dodatno plast zapletenosti in delovne obremenitve že tako zahtevnim postopkom zagotavljanja skladnosti, zlasti za tista podjetja, ki delujejo mednarodno ali imajo večinoma mednarodno knjigo strank.

Preoblikovanje z GenAI: sprememba tehnološke paradigme

Vendar pa se pojavlja odgovor na te izzive in je povezan z najnovejšimi tehnološkimi novicami: GenAI. Trg gleda na velik potencial pri izkoriščanju vrhunske tehnologije, kot je GenAI, ki lahko znatno ublaži te izzive in spremeni tradicionalni pristop.

Katere primere uporabe torej odločevalci v bankah danes vse bolj ocenjujejo?

Med številnimi razpravami se naslednje nenehno pojavljajo in se izkažejo za odlično izhodišče za banke, da naredijo preskok k GenAI:

Avtomatizirana analiza dokumentov. Uporaba GenAI za avtonomno obdelavo in pridobivanje ustreznih informacij in izrezkov iz različnih vrst dokumentov strank, kot so besedilo, slike ali celo kombinacija. Kot tudi ustvarjanje povzetka glavnih točk, ki jih dokumenti vključujejo. To poveča hitrost in učinkovitost z odpravo dolgočasnega postopka ročnega pregleda in njegovo zamenjavo z rezultati in vpogledi v delčku časa, ki je bil porabljen prej. Zagotavlja tudi večjo natančnost zaradi boljše osredotočenosti na pomembne informacije.

Dosledna ocena tveganja. Gen AI lahko:

• Obdelujte in analizirajte velike količine podatkov neprekinjeno, hitro in brez človeških napak. To zagotavlja, da se pri vsaki oceni upoštevajo iste podatkovne točke, kar zmanjšuje nedoslednosti, povezane s podatki.
• Uporabite vzvod za uporabo standardiziranih meril ali pravil na vseh področjih pri ocenjevanju dejavnikov tveganja. To zmanjšuje razlike v metodologijah ocenjevanja tveganja in zagotavlja, da se vse ocene izvajajo z istimi merili.
• Dosledno upoštevajte posebne regulativne zahteve in zagotovite, da so ocene v skladu s pravnimi standardi in standardi skladnosti na institucionalni ravni.
• Pomagajte pri kartiranju in razumevanju posebnih regulativnih zahtev različnih jurisdikcij. Lahko analizira regulativna besedila, dokumente in posodobitve, da prepozna skupne značilnosti in razlike med predpisi. Prav tako ga je mogoče programirati za avtomatsko preverjanje skladnosti z več regulativnimi okviri, s čimer se hkrati zagotovi, da so njihove ocene tveganja usklajene z različnimi jurisdikcijskimi zahtevami.
• Navzkrižno sklicevanje na regulativne zahteve iz različnih jurisdikcij za prepoznavanje prekrivajočih se ali enakovrednih pravil. To lahko pomaga pri racionalizaciji ocenjevanja in zmanjšanju odvečnosti pri prizadevanjih za skladnost.

Ta uskladitev z regulativnimi zahtevami znatno zmanjša variabilnost v oceni tveganja, ki jo opazimo pri pristopih, osredotočenih na človeka.

Posodobitve skladnosti v realnem času: glede na svojo notranjo naravo GenAI nenehno posodablja svoje algoritme, da se neopazno uskladi z najnovejšimi predpisi o skladnosti. Po geografskih območjih. Ta proaktivni pristop osvobodi analitike naporne naloge nenehnega sledenja in vključevanja regulativnih sprememb, kar jim omogoča, da se osredotočijo na bolj strateške naloge in naloge z dodano vrednostjo.

2. Razumevanje različnih vrst opozoril in njihovo celostno orkestriranje

Uganka o upravljanju opozoril

Eden najpomembnejših izzivov za učinkovitost odzivanja na finančne zločine je preobremenjenost z opozorili, pri čemer sama količina opozoril, ki jih ustvarijo sistemi za spremljanje in odkrivanje, preobremeni analitike, zaradi česar je težko ločiti resnične grožnje od lažno pozitivnih. To črpa vire, močno upočasnjuje čase ciklov in ovira zmožnost finančnih podjetij, da učinkovito razvrstijo kritične grožnje po prednosti in ustrezno ukrepajo.

Poleg tega je še en izziv v visoki stopnji razdrobljenosti pri upravljanju opozoril, kjer obstoječi sistemi nimajo enotnega pristopa za obravnavanje in preiskovanje različnih vrst opozoril. Številne podvojene dejavnosti, različne prakse finančnega kriminala, ki delujejo v funkcionalnih silosih, kar lahko vodi do neskladnega sprejemanja odločitev. Zaradi tega razdrobljenega pristopa je težko učinkovito usmerjati ukrepe, vključiti pravega strokovnjaka za zadevo v preiskovalne dejavnosti, kar ima za posledico nepovezan in manj učinkovit odziv na morebitna tveganja ter pomanjkanje nadzora nad tveganjem stranke v celotnem subjektu.

Poleg tega lahko zapoznelo ukrepanje, ki je posledica neučinkovitega upravljanja opozoril, predstavlja veliko tveganje za organizacijo. Ko se odzivi na morebitna finančna kazniva dejanja odložijo, ostaja finančno podjetje ranljivo, da finančnim kriminalcem omogoči prodor v gospodarsko strukturo; do velikih finančnih izgub; in za škodo ugleda. Hitro ukrepanje je najpomembnejše pri zmanjševanju tveganj in preprečevanju nadaljnjega stopnjevanja.

Kaj pa, če bi uvedli enotno vodenje primerov?

Za učinkovit boj proti tem izzivom opažamo, da vodilne finančne institucije sprejemajo korake k integraciji naprednih sistemov za vodenje primerov, ki se izkažejo za ključnega pomena za reševanje neučinkovitosti, neskladij in netočnosti.

Poenoteni sistemi za vodenje primerov ponujajo ključne zmogljivosti, kot so:

• Triaža in prednostna razvrstitev opozoril: pomaga sistematično kategorizirati in prednostno razvrstiti opozorila na podlagi vnaprej določenih ravni tveganja in drugih ustreznih dejavnikov. S tem lahko analitiki svojo pozornost in vire usmerijo na primere z visoko prioriteto, s čimer zagotovijo učinkovitejši in uspešnejši odziv.
• Poenotena platforma: z integracijo vseh vrst virov opozoril AFC in AML v en sam centraliziran sistem za upravljanje primerov ponuja celovit in koheziven pogled na dejavnost strank in povezana opozorila. Z resnično celostnim razumevanjem lahko analitiki sprejemajo informirane odločitve takoj, kar prispeva k izboljšanemu odzivu na grožnje.
• Avtomatiziran potek dela: usklajuje potrebna dejanja znotraj sistema za vodenje primerov, kar omogoča neposredno obdelavo, kadar je to primerno, pa tudi sodelovanje med oddelki in potrebno strokovno znanje na podlagi usmerjanja na podlagi spretnosti. Izkoriščanje inteligentne avtomatizacije pomaga racionalizirati strukturiran in pravočasen odziv na morebitne finančne zločine. To ne izboljša samo splošne učinkovitosti odzivnega procesa, ampak pomaga tudi pri ohranjanju skladnosti z regulativnimi zahtevami in industrijskimi standardi.

Zaključne misli

Izkoriščanje moči najsodobnejše tehnologije, kot so inovativni pogovorni GenAI in robustni sistemi za upravljanje primerov, lahko sproži globoko preobrazbo v načinu, kako industrija finančnih storitev obravnava procese KYC/AML/FinCrime.

Pri teh orodjih ne gre le za izpolnjevanje zahtev glede skladnosti; gre za sprostitev neizkoriščenega potenciala v finančnih institucijah. Z brezhibno integracijo teh tehnoloških napredkov lahko banke povzdignejo operativno učinkovitost in uspešnost v višine brez primere.

Predstavljajte si svet, kjer je dolgočasno breme skladnosti odpravljeno, s čimer se sprostijo viri in omogočijo finančnim institucijam, da dosežejo več, hkrati pa zaščitijo svojo rast in varnost svojih deležnikov. V tem času tehnoloških kvantnih skokov stojimo na pragu nove dobe – kjer zlitje tehnologije in financ ni le evolucija; gre za revolucijo same strukture našega finančnega okolja, preoblikovanje našega dojemanja produktivnosti, skladnosti in varnosti.

• Distribucija vsebine in PR s pomočjo SEO. Okrepite se še danes.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Opolnomočite se. Dostopite tukaj.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Razširjeno znanje. Dostopite tukaj.
• PlatoESG. Ogljik, CleanTech, Energija, Okolje, sončna energija, Ravnanje z odpadki. Dostopite tukaj.
• PlatoHealth. Obveščanje o biotehnologiji in kliničnih preskušanjih. Dostopite tukaj.
• vir: https://www.finextra.com/blogposting/25299/low-hanging-fruits-in-transforming-afc-and-aml-with-genai-and-integrated-case-management?utm_medium=rssfinextra&utm_source=finextrablogs