Санкції, фінансові злочини та наскрізна обробка: заповнення прогалин

Санкції, фінансові злочини та наскрізна обробка: заповнення прогалин

Мітка часу: 15 серпня 2023 р., 6:07
Санкції, фінансові злочини та наскрізна обробка: заповнення прогалин PlatoBlockchain Data Intelligence. Вертикальний пошук. Ai.

У швидкоплинному світі сучасної банківської справи безперебійна, ефективна та сумісна обробка транзакцій тепер є необхідною умовою для ефективної роботи, особливо коли йдеться про дотримання нормативних вимог. За останні кілька десятиліть технологія Straight Through Processing (STP) змінила правила гри, дозволивши банкам автоматизувати наскрізну обробку транзакцій без ручного втручання. 

Санкції можуть становити особливу проблему, коли справа доходить до ефективної прямої обробки, і вимагає ретельного вивчення того, як автоматизація транзакцій керується в організації. Штучний інтелект та інтелектуальна автоматизація можуть допомогти подолати технологічні прогалини, щоб забезпечити ефективну наскрізну обробку, зберігаючи відповідність нормативним вимогам – і ось ключові моменти, про які слід пам’ятати.

Рішення щодо виключення платежів 

Глобальні геополітичні зміни останнім часом спричинили сплеск економічних санкцій, націлених на операції, пов’язані з незаконними діями, такими як тероризм, торгівля наркотиками та порушення прав людини. Фінансові установи несуть відповідальність за виконання цих санкцій, і вони зіткнулися зі значним збільшенням кількості справ, які необхідно розглядати. Сьогодні складні розслідування проводяться за допомогою електронної пошти, телефону та інших каналів і часто відходять від центральної платформи банку без ефективного робочого процесу та автоматизації, побудованої навколо них. Це може збільшити час вирішення проблеми та збільшити кількість помилок, що виникають вручну, ускладнюючи відстеження відповідності в процесі.

Ключ до ефективного вирішення цих проблем полягає в інвестиціях у автоматизовані рішення для виключення платежів. Управління значною часткою інформаційних запитів зазвичай є значним тягарем, коли йдеться про розслідування фінансових санкцій. Автоматизація процесу за допомогою інструментів, які передають наскрізний зв’язок із використанням стандартів обміну повідомленнями Swift, може допомогти командам з питань виключення платежів досягати швидших рішень із меншою кількістю помилок, що виникають вручну, що призведе до підвищення відповідності вимогам завдяки збереженню процесу та збору даних в одному місці. Ви також можете підвищити рівень прозорості між банком і клієнтом завдяки покращеній комунікації, а з боку банків – легко відстежувати та передавати. Це може зменшити розбіжності між клієнтами, відділами продажів і обслуговування та призвести до значного покращення рівня обслуговування.

Скринінг та ведення справ за допомогою ШІ

Однією з найбільших проблем у дотриманні санкцій є необхідність точно перевіряти великий обсяг транзакцій за списками санкцій, які постійно змінюються. Сьогодні автоматизовані рішення для перевірки санкцій можуть швидко аналізувати величезні набори даних і порівнювати деталі транзакцій з офіційними списками санкцій, виданими регуляторними органами. Завдяки автоматизації цього процесу банки можуть значно прискорити перевірку транзакцій, мінімізуючи ризик помилкових спрацьовувань або негативів.

Подібні рішення для скринінгу можна згодом розвинути шляхом ефективного підключення інструментів перевірки шахрайства та санкцій до рішень для управління справами та керованої обробки. Управління справами допомагає організовувати всі дані, документи, завдання та процеси, необхідні для розслідування санкцій. Централізувавши цю заставу в єдиному джерелі правди, банки можуть ефективніше виконувати нормативні вимоги, одночасно скорочуючи операційні витрати до 40%. Це дозволяє банкам вивільнити персонал для високоцінної роботи, заснованої на судженнях, де потрібне ручне втручання, оптимізуючи ефективність всередині організації.

Єдиний підхід до санкцій та фінансових злочинів

За останні кілька десятиліть тенденції ризиків і технології, що постійно змінюються, сформували системи виявлення фінансових злочинів. Традиційно для виявлення фінансових злочинів розробляли та впроваджували механізми складних правил, а в останні роки фінансові компанії розширили AI та машинне навчання для ефективного керування попередженнями про фінансові злочини. 

Це дало помітні переваги, такі як зменшення помилкових спрацьовувань, покращене виявлення ризиків і підвищення автоматизації в масштабі. Однак такі проблеми, як об’єднання нових фінансових технологій і інвестицій у виявлення застарілих версій, оперативне виявлення та ідентифікація в групах фінансових злочинів, а також скорочення ручної роботи при жонглюванні вищезгаданими проблемами все ще залишаються. 

Ключ полягає в об’єднанні результатів виявлення з багатьох систем і вхідних даних в уніфікований робочий процес і систему керування справами. Завдяки цьому банки можуть досягти цілісного нагляду за допомогою агрегування та підрахунку попереджень від кількох систем виявлення, а також підвищити продуктивність і точність завдяки маршрутизації на основі навичок шляхом зменшення акценту на ручних діях лише до того, що справді потребує нагляду з боку людини.

Провідні банки тепер усвідомили, що уніфікований підхід до автоматизації робочих процесів і інтелектуальних технологій дозволяє їм оптимізувати серверні системи для досягнення операційної ефективності та виконання нормативних вимог. Здійснення цих інвестицій зараз дозволить організаціям налаштуватися на успіх у майбутньому та захистити себе від нормативних порушень.

Часова мітка:

Більше від Фінтекстра