Yaptırımlar, Mali Suçlar ve Doğrudan İşleme: Boşlukları Doldurmak

Yaptırımlar, Mali Suçlar ve Doğrudan İşleme: Boşlukları Doldurmak

Yaptırımlar, Mali Suçlar ve Doğrudan İşleme: Boşlukları Doldurmak PlatoBlockchain Veri Zekası. Dikey Arama. Ai.

Modern bankacılığın hızlı dünyasında, özellikle mevzuata uygunluk gerekliliklerinin karşılanması söz konusu olduğunda, kesintisiz, verimli ve uyumlu işlem işleme artık etkili bir şekilde çalışmak için bir gerekliliktir. Son birkaç on yılda, Düz Geçişli İşleme (STP), bankaların manuel müdahale olmadan uçtan uca işlem sürecini otomatikleştirmesine olanak tanıyan, ezber bozan bir yöntem olarak ortaya çıktı. 

Yaptırımlar, doğrudan işlemenin etkili olması söz konusu olduğunda özel bir zorluk teşkil edebilir ve bir kuruluş içerisinde işlem otomasyonunun nasıl yönetildiğinin dikkatli bir şekilde incelenmesini gerektirir. Yapay zeka ve akıllı otomasyon, mevzuat uyumluluğunu korurken doğrudan işleme yoluyla etkili bir süreç sağlamak için teknoloji boşluklarının kapatılmasına yardımcı olabilir; akılda tutulması gereken önemli noktalar şunlardır.

Ödeme istisnaları çözümleri 

Küresel jeopolitik değişimler, son zamanlarda terörizm, uyuşturucu ticareti ve insan hakları ihlalleri gibi yasa dışı eylemlerle bağlantılı işlemleri hedef alan ekonomik yaptırımlarda artışa yol açtı. Finansal kurumlar bu yaptırımları uygulama sorumluluğunu taşıyor ve yönetilmesi gereken davalarda önemli bir artışla karşı karşıya kaldılar. Günümüzde karmaşık araştırmalar e-posta, telefon ve diğer kanallar aracılığıyla gerçekleştiriliyor ve genellikle bankanın merkezi platformunun dışına çıkıyor, etkili bir iş akışı ve otomasyon sağlanmıyor. Bu durum, çözüm sürelerinin uzamasına ve manuel hataların artmasına neden olarak süreçte uyumluluk takibini zorlaştırabilir.

Bu zorlukları etkili bir şekilde yönetmenin anahtarı, otomasyon destekli ödeme istisnası çözümlerine yapılan yatırımlarda yatmaktadır. Bilgi taleplerinin önemli bir kısmını yönetmek, mali yaptırım soruşturmaları söz konusu olduğunda genellikle önemli bir yüktür. Swift mesajlaşma standartlarını kullanarak uçtan uca iletişim kuran araçları kullanarak süreci otomatikleştirmek, ödeme istisnası ekiplerinin daha az manuel hatayla daha hızlı çözümler elde etmesine yardımcı olabilir, bu da süreç ve veri toplamanın aynı yerde tutulmasıyla uyumluluğun artmasına neden olur. Ayrıca gelişmiş iletişim yoluyla banka ile müşteri arasındaki şeffaflık düzeyini artırabilir ve banka tarafında kolayca takip edip üst kademeye iletebilirsiniz. Bu, müşteri, satış ve servis operasyonel ekipleri arasındaki sürtüşmeyi azaltabilir ve büyük ölçüde iyileştirilmiş hizmet seviyelerine yol açabilir.

Yapay zeka odaklı tarama ve vaka yönetimi

Yaptırımlara uyum konusundaki en büyük zorluklardan biri, yüksek hacimli işlemlerin sürekli gelişen yaptırım listelerine göre doğru bir şekilde taranması ihtiyacıdır. Bugün, yaptırımları taramaya yönelik otomatik çözümler, geniş veri kümelerini hızlı bir şekilde analiz edebiliyor ve işlem ayrıntılarını düzenleyici kurumlar tarafından yayınlanan resmi yaptırım listeleriyle karşılaştırabiliyor. Bu süreci otomatikleştirerek bankalar, yanlış pozitif veya negatif riskleri en aza indirirken, işlem taramasını önemli ölçüde hızlandırabilir.

Bu tür tarama çözümleri daha sonra dolandırıcılık ve yaptırım tarama araçlarının vaka yönetimi ve yönlendirmeli işleme çözümlerine etkili bir şekilde bağlanmasıyla geliştirilebilir. Vaka yönetimi, yaptırımları araştırmak için gereken tüm verileri, belgeleri, görevleri ve süreçleri düzenlemeye yardımcı olur. Bankalar, bu teminatı tek bir gerçek kaynakta merkezileştirerek, düzenleyici gerekliliklere daha etkili bir şekilde uyum sağlarken, işletme giderlerini de %40'a kadar azaltabilir. Bu, bankaların manuel müdahalenin gerekli olduğu yüksek değerli, karara dayalı işler için personele yer açmasını sağlayarak kuruluş içindeki verimliliği düzene sokar.

Yaptırımlara ve mali suçlara karşı birleşik bir yaklaşım

Geçtiğimiz birkaç on yılda sürekli değişen risk eğilimleri ve teknoloji, mali suç tespit sistemlerini şekillendirdi. Geleneksel olarak, mali suç tespiti için karmaşık kural motorları geliştirildi ve kullanıldı ve son yıllarda finans firmaları, etkili mali suç uyarı yönetimi için yapay zeka ve makine öğrenimini genişletti. 

Bu, hatalı pozitif sonuçların azalması, risk algılamanın artması ve geniş ölçekte otomasyonun artması gibi dikkate değer faydalar sağladı. Ancak, daha yeni fintech ve eski tespit yatırımlarının birleştirilmesi, mali suç ekipleri arasında tespit ve tanımlamanın operasyonel hale getirilmesi ve yukarıda bahsedilen zorluklarla başa çıkılırken manuel faaliyetlerde azalma gibi zorluklar hala devam ediyor. 

Anahtar, çok sayıda sistemden ve girdilerden gelen tespit çıktılarının birleşik bir iş akışı ve vaka yönetimi sisteminde birleştirilmesinde yatmaktadır. Bunu yaparak, bankalar, birden fazla tespit sisteminden gelen uyarıların toplanması ve puanlanmasıyla bütünsel bir gözetimin yanı sıra, manuel faaliyetlere yapılan vurguyu yalnızca gerçekten insan gözetimi gerektiren faaliyetlere indirgeyerek beceriye dayalı yönlendirmeyle artan üretkenlik ve doğruluk elde edebiliyor.

Önde gelen bankalar artık iş akışı otomasyonuna yönelik birleşik bir yaklaşımın ve süreç zekasını geliştirmenin, operasyonel verimliliğe ulaşmak ve düzenleyici gereklilikleri yerine getirmek için arka uç sistemlerini kolaylaştırmalarına olanak tanıdığını fark etti. Bu yatırımları şimdi yapmak, kuruluşların gelecekte başarıya ulaşmalarına ve mevzuat ihlallerine karşı kendilerini korumalarına olanak tanıyacaktır.

Zaman Damgası:

Den fazla Fintextra