Sanktioner, ekonomisk brottslighet och direkt bearbetning: Att täppa till klyftorna

Sanktioner, ekonomisk brottslighet och direkt bearbetning: Att täppa till klyftorna

Tidsstämpel: 15 augusti 2023 6:07
Sanktioner, ekonomisk brottslighet och direkt bearbetning: Plugging the Gaps PlatoBlockchain Data Intelligence. Vertikal sökning. Ai.

I den snabba värld av modern bankverksamhet är sömlös, effektiv och kompatibel transaktionshantering nu ett krav för att fungera effektivt, särskilt när det gäller att uppfylla kraven på regelefterlevnad. Under de senaste decennierna har Straight Through Processing (STP) vuxit fram som en spelväxlare, vilket gör det möjligt för banker att automatisera end-to-end transaktionsbehandling utan manuellt ingripande. 

Sanktioner kan utgöra en särskild utmaning när det kommer till effektiv rakt igenom bearbetning och kräver en noggrann undersökning av hur transaktionsautomatisering hanteras inom en organisation. AI och intelligent automation kan hjälpa till att överbrygga de tekniska luckorna för att säkerställa effektiv bearbetning rakt igenom samtidigt som regelefterlevnad bibehålls – och här är de viktigaste punkterna att tänka på.

Betalningsundantagslösningar 

Globala geopolitiska förändringar har stimulerat en ökning av ekonomiska sanktioner på senare tid, inriktade på transaktioner kopplade till olagliga handlingar som terrorism, droghandel och kränkningar av mänskliga rättigheter. Finansiella institutioner bär ansvaret för att verkställa dessa sanktioner och har ställts inför en avsevärd ökning av ärenden att hantera. Idag utförs komplexa utredningar via e-post, telefon och andra kanaler, och avviker ofta från bankens centrala plattform, utan ett effektivt arbetsflöde och automatisering uppbyggd kring dem. Detta kan dra ut upplösningstider och förstärka manuella misstag, vilket komplicerar efterlevnadsspårning i processen.

Nyckeln till att hantera dessa utmaningar effektivt ligger i investeringar i automationsdrivna betalningsundantagslösningar. Att hantera en betydande del av informationsförfrågningarna är vanligtvis en betydande börda när det gäller utredningar av ekonomiska sanktioner. Att automatisera processen genom att använda verktyg som kommunicerar från början med Swift-meddelandestandarder kan hjälpa team för betalningsundantag att uppnå snabbare lösningar med färre manuella fel, vilket resulterar i ökad efterlevnad genom att hålla process och datainsamling på samma plats. Du kan också öka transparensen mellan bank och kund genom förbättrad kommunikation och på bankernas sida enkelt spåra och eskalera. Detta kan minska friktionen mellan kund-, försäljnings- och serviceteam och leda till avsevärt förbättrade servicenivåer.

AI-driven screening och ärendehantering

En av de största utmaningarna när det gäller efterlevnad av sanktioner är behovet av att noggrant screena en stor mängd transaktioner mot ständigt utvecklande sanktionslistor. Idag kan automatiserade lösningar för screening av sanktioner snabbt analysera stora datamängder och jämföra transaktionsdetaljer med officiella sanktionslistor utfärdade av tillsynsorgan. Genom att automatisera denna process kan banker påskynda transaktionsscreeningen avsevärt samtidigt som risken för falska positiva eller negativa resultat minimeras.

Sådana screeninglösningar kan sedan byggas vidare genom att effektivt koppla verktyg för bedrägeri- och sanktionsscreening till ärendehanterings- och vägledda handläggningslösningar. Ärendehantering hjälper till att organisera alla data, dokument, uppgifter och processer som behövs för att utreda sanktioner. Genom att centralisera dessa säkerheter inom en enda sanningskälla kan banker mer effektivt följa regulatoriska krav samtidigt som de minskar driftskostnaderna med upp till 40 %. Detta gör det möjligt för banker att frigöra personal för värdefullt, bedömningsbaserat arbete där manuella ingrepp krävs, vilket effektiviserar effektiviteten inom organisationen.

En enhetlig syn på sanktioner och ekonomisk brottslighet

Under de senaste decennierna har ständigt skiftande risktrender och teknologi format system för upptäckt av ekonomisk brottslighet. Traditionellt har komplexa regelmotorer utvecklats och distribuerats för att upptäcka ekonomisk brottslighet och under de senaste åren har finansföretag utökat AI och maskininlärning för effektiv hantering av varningar om ekonomisk brottslighet. 

Detta har gett betydande fördelar som minskade falska positiva resultat, förbättrad riskdetektering och ökad automatisering i stor skala. Men utmaningar som att slå ihop nyare fintech- och legacy-detektionsinvesteringar, operationalisera upptäckt och identifiering mellan team för ekonomisk brottslighet, samt en minskning av manuella aktiviteter samtidigt som man jonglerar med de ovannämnda utmaningarna kvarstår. 

Nyckeln ligger i att sammanföra detekteringsutdata från många system och indata till ett enhetligt arbetsflöde och ärendehanteringssystem. Genom att göra det kan banker uppnå holistisk tillsyn med aggregering och poängsättning av varningar från flera detekteringssystem, samt ökad produktivitet och noggrannhet med kompetensbaserad routing genom att minska tonvikten på manuella aktiviteter till enbart det som verkligen kräver mänsklig tillsyn.

Ledande banker har nu insett att ett enhetligt tillvägagångssätt för automatisering av arbetsflöden och inbyggnad av intelligens i processen, tillåter dem att effektivisera back-end-system för att uppnå operativ effektivitet och uppfylla regulatoriska krav. Genom att göra dessa investeringar nu kommer organisationer att kunna ställa in sig på framgång i framtiden och att skydda sig mot regelöverträdelser.

Tidsstämpel:

Mer från Fintextra