Finansta mevzuat uyumluluğunda AI ve Biyometriklerin önemi

Yapay zeka (AI) ve biyometri, dolandırıcılık faaliyetlerini tespit etmek ve önlemek için daha doğru ve etkili yöntemler sağlamanın yanı sıra uyumluluk süreçlerini kolaylaştırarak fintech'ler ve bankalardaki mevzuat uyumluluğunda devrim yaratıyor.

Geleneksel olarak uyumluluk, işlemlerin ve belgelerin manuel olarak kontrol edilmesini ve gözden geçirilmesini gerektiren sıkıcı ve zaman alıcı bir süreç olmuştur. Ancak yapay zeka ve biyometrinin yardımıyla uyumluluk çok daha verimli ve etkili hale geliyor. Yakın tarihli bir PaymentsJournal podcast'inde, Michael Sheehy, Payoneer'de Baş Uyum Görevlisi ve marco salazarJavelin Strateji ve Araştırma Teknoloji ve Altyapı Direktörü, uyumlulukla ilgili zorlukların üstesinden gelmenin geleceğini tartıştı.

Uyumluluk Zorluklarının Geleceği

Fintech'lerin uyumluluk konusundaki en büyük zorluğu, fintech'lerin müşterilerinin kimliğini doğrulamak ve kara para aklama veya terörizmin finansmanına yönelik potansiyel risklerini değerlendirmek için kullandıkları bir süreç olan Müşterinizi Tanıyın (KYC) uygulamasının maliyetidir. Fintech'lerin yeni müşteriler kazanırken, yeni hesaplar oluştururken veya belirli finansal işlemleri gerçekleştirirken bir KYC sürecinden geçmesi gerekebilir. Bu genellikle isim, adres, resmi kimlik ve istihdam durumu gibi kişisel ve mali bilgilerin toplanmasını ve doğrulanmasını içerir. Fintech'lerin ayrıca KYC gerekliliklerine sürekli uyum sağlamak için müşterilerinin faaliyetlerini zaman içinde izlemesi gerekebilir.

Sheehy, "Özellikle küresel olmak ve birden fazla yargı bölgesinde faaliyet göstermek istediğinizde, farklı KYC nüanslarının maliyetli olabileceğini biliyorsunuz" diye açıkladı. “Yeterli bir KYC programına veya yeterli şekilde finanse edilen uyum programlarına sahip olmamanın etkileri önemlidir. [Bu] geçen yıl dünya çapında sadece KYC cezalarının 10 milyar dolar olması, düzenleyicilerin KYC'yi ne kadar ciddiye aldığını gösteriyor." Dahası, farklı ülkeler farklı düzenlemeler geliştiriyor, bu nedenle her şeyin üstesinden gelmek bir zorluk.

Sheehy, "Suçlular her zaman sistemdeki boşlukları bulmaya çalışıyor" dedi. “Yani [uyum] proaktif olmakla ilgilidir. Bu, yalnızca kendi işlemlerinizde değil, aynı zamanda faaliyet gösterdiğiniz ortamda daha makro düzeyde gördüğünüz eğilimleri analiz etmek için süreç ve prosedürlere sahip olmayı da içeriyor."

Bu düzenlemeleri karşılamak isteyen düzenleyiciler ve fintech'lerle iletişim kuran bir şirket olarak Payoneer, küresel ekonominin koruyucusu olarak hareket ediyor ve mevzuata uygunluğun karmaşık dünyasını daha basit hale getiriyor. Salazar, "Micheal'ın ana hatlarını çizdiği karmaşıklıklar, bu basitleştirme arzusunu tetikliyor, bu da oraya ulaşmak için yinelemeli bir süreç gerektirecek" dedi.

Dünya çapında KYC düzenlemelerinin farklı katılıklarını karşılamak için birçok şirket yalnızca en katı gereklilikleri karşılamaya çalışma yaklaşımını kullanıyor. Ancak bu, küresel olarak büyümek isteyen Singapur gibi sıkı düzenlemelerin olduğu ülkelerde yerleşik şirketler için geri tepebilir. Bu tür şirketler için, "KYC gerekliliklerinin düzenlemelerde o kadar katı olmadığı ABD'deki müşterilerle uğraşırken, küresel olarak faaliyet göstermeyen diğer emsallerinizle karşılaştırıldığında kendinizi rekabet açısından dezavantajlı bir duruma sokuyorsunuz, " dedi Sheehy. Yerel düzenlemelere uymak en büyük çok uluslu şirketler için bile zordur. Salazar, "Apple ve Google küresel ölçekte ölçeklenmeye çalışıyor ancak yerel yasal zorunluluklar nedeniyle kısıtlanıyorlar" dedi. "Para cezasına mı çarptırılacaklarına yoksa komple ürünleri hurdaya mı çıkaracaklarına karar vermeleri gereken düzenleme sorunlarıyla karşılaştılar."

Ödeme Yönetiminde Yapay Zekanın Rolü

Yapay zekanın fintech'lerde ve bankalardaki uyumluluğu artırmasının bir yolu da makine öğrenimi algoritmalarının kullanılmasıdır. Bu algoritmalar çok miktarda veriyi analiz edebilir, modelleri ve eğilimleri belirleyebilir ve gelecekteki olaylar hakkında tahminlerde bulunabilir. Bu, bankaların ve fintech'lerin dolandırıcılık faaliyetini olay gerçekleştikten sonra tepki vermek yerine, gerçekleşmeden önce belirlemesine ve önlemesine olanak tanır.

“Tarihsel olarak uyumluluk, biliyorsunuz, tespit etmek ve raporlamak, tespit etmek ve raporlamaktı. Artık etkili önleme ve aynı zamanda daha gerçek zamanlı raporlamaya geçiyoruz" dedi Sheehy. "Makine öğrenimi ve yapay zeka, geleneksel kurallara dayalı bir ortama kıyasla daha gerçek zamanlı bir ortamda çalışmanıza gerçekten olanak tanıyor. Geleneksel model, A olursa B yap veya C olursa D yap gibi kuralların kullanılmasını içeriyordu. Buna karşılık, makine öğrenimi önleyici tedbirleri hayata geçirmenize ve müşterilerinizin nasıl işlem yaptığına dair daha fazla bilgi sahibi olmanıza olanak tanıyacak. Ayrıca daha gerçek zamanlı bir şekilde çalışmanıza da olanak tanıyor."

Örneğin Sheehy, Payoneer'in belirli bir yargı bölgesinde belirli malları satan tüccarların davranış kalıplarını modellemek için yapay zeka ve makine öğrenimini nasıl kullandığını anlattı. “Bir tüccar piyasada yeni mi? Yoksa yerleşik bir tüccar mı ve 10 yıldır faaliyet gösteriyor? Onlara aynı şekilde davranmayacaksın," dedi Sheehy. “Büyüyen ve iş kuran birinin ödemeleri zamanla artacak şekilde daha küçük olacaktır. Sezonluk dönemlerde zirveye çıkan büyük hacimlere sahip olacak daha köklü bir müşteri."

Yapay zeka modelleri, fintech'lerin tüccarlarını türe göre segmentlere ayırmasına ve gelecekte ne olacağını tahmin etmesine yardımcı olabilir. “Eğer birisi büyük bir ödeme alırsa, modeliniz şunu söyleyebilir: Ben x'in gerçekleşeceğini düşünüyorum. Bu, ek KYC doğrulaması talebini tetikleyebilir veya söz konusu müşterinin etkinliğini duraklatabilir.

Yapay zeka ile makine öğrenimi modelleri belirli ülkelere veya pazarlara göre uyarlanabilir. Salazar, "Teknolojinin ve yeni platformların ortaya çıkmasıyla birlikte, bölgeler arasında hâlâ çok farklı olmasına rağmen veri yönetimi standartlarında bu ivmeyi yaşadık" dedi. "Bu modellerin gerçekten öğrenme ve bu bölgelerde etki yaratma yeteneğini görmeye başlıyoruz, bu da büyük bir fark yaratıyor."

Biyometri ve Uyumluluk

Yapay zekanın yanı sıra biyometri de tanımlama ve kimlik doğrulama için fiziksel özellikleri kullanarak uyumluluk dünyasında ses getiriyor. Bu, müşterilerin yalnızca bir kameraya bakarak hesaplarına kolayca erişmelerine olanak tanıyarak şifrelere veya diğer kimlik doğrulama biçimlerine olan ihtiyacı ortadan kaldırır. Bankalar ayrıca müşterilerin telefon üzerinden kimliğini doğrulamak için ses tanıma yazılımının yanı sıra hesaplara güvenli erişim sağlamak için parmak izi tarayıcılarını da kullanıyor. Başka birinin yüz özelliklerini, sesini veya parmak izini taklit etmek, şifresini tahmin etmekten çok daha zordur.

"Herkes telefonunun kilidini açarken, Apple Pay'i kullanırken, bir şey üzerinde parmak izi kullanırken biyometriyi kullanıyor. Bu zaten bir nevi standarttır” dedi Sheehy. “Biyometrinin dijital kimliklerle önemli ölçüde bağlantılı olduğunu düşünüyorum, buna birazdan değineceğim. Equifax veri ihlali, COVID işsizlik dolandırıcılıkları ve çalıntı kimlikleri kullanan PPP kredi dolandırıcılıklarından sonra, bu dolandırıcılığı önlemenin tek yolunun canlı biyometrik kontrol olduğu gerçekten ortaya çıktı. Bunu dijital kimliklerle birleştirmek çok önemlidir. Birinin dijital kimliğini almak için bir devlet veri tabanından yararlanarak ve bunu biyometrik bir testle çapraz kontrol ederek ikisini birbirine bağlayabilirsiniz.

Küresel olarak, dijital kimlikler ve biyometri Afrika ve Asya'da çok daha gelişmiş durumda, Avrupa ve ABD ise biraz geride kalıyor. Ancak Sheehy, biyometrinin önümüzdeki iki yıl içinde dünya çapında standart olacağını iddia etti. “Singapur ve Malezya aslında KYC'lerinde biyometriyi zorunlu hale getirdi. O piyasalardaki finans kuruluşlarına, finansal ürün satarken müşterileriniz karşınızda değilse canlılık ve KYC kontrolü yaptırmanız gerektiğini söylüyorlar. Kimlik hırsızlığını artık kendi ekonomilerinde bir tipoloji olarak kabul etmeyeceklerini iddia edecek kadar ileri gidiyorlar.”

İleriye Dönük

Yapay zeka ve biyometri, harika araçlardan çok daha fazlasıdır; fintech'ler ve bankalardaki uyumluluk işlevini büyük ölçüde geliştirerek paramızı ve varlıklarımızı güvende ve emniyette tutmaya yardımcı olurlar. Biyometri hala mükemmel değil, "ancak insanların sadece kimliklerinin fotoğraflarını çekip yüklediği ve ipotek ve bunun gibi şeylere başvurduğu beş yıl öncesine göre önemli bir değişiklik" dedi Sheehy.

Amerika Birleşik Devletleri'nde biyometrinin geniş çapta benimsenmesi için verilerle ilgili standardizasyon ve hükümet düzenlemeleri gerekiyor. “Şu anda biyometri düzenlemesi eyalet düzeyinde. Gelecek olduğuna inandığım daha fazla federal yetkiye ihtiyacımız var. O zamana kadar bir nevi Vahşi Vahşi Batı'dayız.” Bu düzenlemenin bir kısmı, şu anda Kongre'de tartışılmakta olan Tüketici Verilerinin Gizliliği Yasasında yer alabilir.

Dünya çapında çeşitli KYC düzenlemeleri değişirken Sheehy, Payoneer'in düzenlemelere uyarken ve makine öğrenimi ile biyometride yenilikler yaparken ödemeleri daha güvenli hale getirme konusunda çözümün bir parçası olabileceği konusunda iyimser. Müşteri ve iş verilerinden daha iyi yararlanırken uluslararası düzenleme karmaşıklığını basitleştirmeye yardımcı olabilecek şirketlerin geleceği kesinlikle parlak görünüyor.

Bağlantı: https://www.paymentsjournal.com/the-importance-of-ai-and-biometrics-in-regulatory-compliance-in-finance/

Kaynak: https://www.paymentsjournal.com

• SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
• Plato blok zinciri. Web3 Metaverse Zekası. Bilgi Güçlendirildi. Buradan Erişin.
• Kaynak: https://www.fintechnews.org/the-importance-of-ai-and-biometrics-in-regulatory-compliance-in-finance/