หัวข้อใหญ่สำหรับเรื่องนี้ Sibos (และอดีตส่วนใหญ่ด้วย) คือวิธีการขจัดอาชญากรรมทางการเงินโดยไม่กระทบกระเทือนหรือลดระดับประสบการณ์การบริการคุณภาพสูงสำหรับ
ลูกค้าที่ซื่อสัตย์ (และมีความสำคัญและมีค่ามาก) ส่วนใหญ่
อาชญากรรมทางการเงินกำลังพุ่งสูงขึ้นอย่างรวดเร็ว โดยธนาคารต่างๆ เผชิญกับความท้าทายมากขึ้นเรื่อยๆ ในการจัดการความเสี่ยงอย่างมีประสิทธิภาพ แม้ว่านี่ไม่ใช่แนวโน้มใหม่สำหรับบริการทางการเงิน แต่ความเร็วที่ผู้หลอกลวงเปลี่ยนกลยุทธ์ได้ผลักดันองค์กร
เพื่อทบทวนกระบวนการรักษาความปลอดภัยและตอบสนองต่อกิจกรรมที่เป็นการฉ้อโกง
แล้วธนาคารจะก้าวไปข้างหน้าได้อย่างไร?
ผู้เชี่ยวชาญด้านอาชญากรรมทางการเงินคุ้นเคยกับการใช้กลไกควบคุมเพื่อตรวจหากรณีต่างๆ และปัญญาประดิษฐ์ (AI) และการเรียนรู้ของเครื่องที่เพิ่มขึ้นกำลังปรับปรุงการตรวจจับและการจัดการให้ดียิ่งขึ้น การใช้ AI และการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อแจ้งเตือนอาชญากรรมทางการเงิน
ฝ่ายบริหารได้นำไปสู่ผลลัพธ์ที่สำคัญ รวมถึงการลดผลบวกลวง การตรวจจับความเสี่ยงที่ดีขึ้น และระบบอัตโนมัติที่เพิ่มขึ้นตามขนาด
ความท้าทายด้านการปฏิบัติงานอย่างหนึ่งคือการทำงานของการฉ้อโกงและอาชญากรรมทางการเงิน ซึ่งบางครั้งดำเนินการอย่างอิสระภายในบริษัททางการเงิน โมเดลนี้น่าจะเหมาะสมเมื่อหลายปีก่อน เมื่อการฉ้อโกงและแผนการก่ออาชญากรรมทางการเงินไม่เหมือนกันและได้รับการจัดการอย่างเหมาะสม
แต่ปัจจัยในปัจจุบัน เช่น ช่องทาง รางการชำระเงิน และการกระจายอำนาจ ทำให้เส้นแบ่งระหว่างการฉ้อโกงและอาชญากรรมทางการเงินไม่ชัดเจน
ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา สถาบันการเงินได้ลงทุนอย่างมากในระบบตรวจสอบการตรวจจับที่ได้รับการปรับปรุง โดยใช้ประโยชน์จากความสามารถจาก FinTech ที่เชี่ยวชาญด้าน AI และการเรียนรู้ของเครื่อง แนวโน้มนี้เป็นตัวอย่างสำคัญของสถาบันการเงิน
ผสมผสานแนวทางที่ดีที่สุดเข้ากับการลงทุนในระบบเดิมด้วยเทคโนโลยี AI ที่ใหม่กว่า
คำถามสำคัญที่ต้องถามคือธนาคารจะตรวจจับและหยุดแผนการฟอกเงินอย่างมีประสิทธิภาพได้อย่างไรโดยไม่ทำให้ประสบการณ์การบริการลูกค้าของลูกค้ายุ่งเหยิง กุญแจสำคัญคือการคงความกระฉับกระเฉง การมีเทคโนโลยีที่เหมาะสมเป็นเรื่องที่ดีและดี แต่สิ่งที่เป็น
สิ่งที่สำคัญไม่แพ้กันก็คือ ความสามารถในการแยกแยะเหตุการณ์ได้อย่างถูกต้องและมีประสิทธิภาพ แม้ว่าไม่มีใครอยากถูกฉ้อโกง ไม่ว่าลูกค้าหรือธนาคาร สิ่งสำคัญคือประสบการณ์ของลูกค้าต้องไม่ได้รับผลกระทบจากค่าใช้จ่ายดังกล่าว
ดังนั้นในที่สุด สิ่งที่คุณสามารถทำได้คือกำหนดเส้นทางสิ่งที่คุณทำได้ไปยังบุคคลที่เหมาะสม ทำให้ลูกค้าได้รับข้อมูลล่าสุด และลดการสูญเสียของคุณในด้านลูกค้าตลอดจนฝั่งธนาคาร การต่อสู้เพื่อประสิทธิภาพและประสิทธิผลยิ่งเพิ่มมากขึ้นหากคุณพิจารณา
ผลกระทบของระบบการตรวจจับที่แตกต่างกันซึ่งมีระดับการทำงานอัตโนมัติที่แตกต่างกันภายในเวิร์กโฟลว์การจัดการเคส สิ่งนี้ไม่ได้มอบประสบการณ์การใช้งานที่กลมกลืนกันสำหรับพนักงานธนาคารที่รับผิดชอบต่อผลลัพธ์เหล่านี้
เนื่องจากสถาบันการเงินยังคงมองหาการลดต้นทุนการดำเนินงาน ความเสี่ยงจึงไม่สามารถเสียสละในกระบวนการนี้ได้ ไม่ว่าหน่วยสืบสวนจะทำงานบนบก บนบก/นอกชายฝั่ง หรือตามแบบจำลองไฮบริดอื่น ๆ เป้าหมายก็คือเพื่อให้มีประสิทธิผล
ส่งการแจ้งเตือนและ/หรือกรณีไปยังนักวิเคราะห์และ/หรือผู้ตรวจสอบที่เหมาะสมที่สุดสำหรับความซับซ้อน ความเสี่ยง หรือปัจจัยอื่นๆ ซึ่งช่วยให้บริษัทสามารถจัดการความเสี่ยงได้อย่างเหมาะสมในขณะที่ควบคุมต้นทุนการดำเนินงาน
