Як автоматизувати управління ризиками та розвиватися швидше (Стен Коуен) PlatoBlockchain Data Intelligence. Вертикальний пошук. Ai.

Як автоматизувати управління ризиками та швидше розвиватися (Стен Коуен)

Нові випадки шахрайства та шахрайства зростають швидше, ніж будь-коли. закінчено
70% фінансистів
повідомили, що їхній заклад постраждав від платіжних атак у 2021 році. Програли одні споживачі 5.8 млрд доларів до шахрайства. 

У результаті фінансові установи (ФУ) зіткнулися з новим законодавством про боротьбу з шахрайством і запровадженням суворішого контролю. 

Проблема полягає в тому, що процесів, заснованих на ручному введенні даних, недостатньо для ефективного запобігання шахраям або своєчасного виявлення потенційного ризику. І це не лише проблема для команди з управління ризиками — тривалий і складний процес адаптації
також вплинуло на залучення клієнтів.

Фінансові організації, які вирішать автоматизувати управління ризиками, зможуть заощадити час і використовувати ресурси для сприяння розвитку. А для цього це допомагає зрозуміти, як управління ризиками впливає не лише на виявлення шахрайства, але й на задоволеність клієнтів. 

Поєднання управління ризиками та залучення клієнтів 

Управління ризиками, зокрема, перевірки на відповідність KYC/AML, нерозривно пов’язані з клієнтським досвідом і залученням. Оскільки нормативні акти та очікування продовжують розширюватися, фінансові установи мають балансувати між зниженням ризиків і тривалою заявкою
і процес адаптації та відмова від нових клієнтів.

 Тільки в 2021 році
68% клієнтів
відмовився від фінансової програми під час реєстрації. Причини були різні:

  • Процес подання заявки був надто складним

  • Під час процесу у них не було документів, що посвідчують особу

  • Надто довго подавалося

  • Програма вимагала занадто багато інформації

  • Під час процесу вони передумали

Хоча деякі аспекти знаходяться поза контролем фінансової установи, як-от те, що клієнт передумав або не має потрібних документів, спрощений процес може зменшити відмову. Зменшення часу подання заявки, спрощення процесу або вимагання менше інформації
може полегшити покращення залучення клієнтів.

Але це майже неможливо досягти за допомогою ручного процесу управління ризиками.  

Чому недостатньо ручного ведення справи? 

Перегляд випадків шахрайства вручну, навіть шляхом введення цифрових даних, просто не впорається з масштабом і вимогами відповідності. Одне дослідження фінансистів показало, що ручні процеси призвели до

порушення відповідності, втрачені документи та зниження продуктивності
.  

Одне дослідження показало, що лише введення даних може призвести до людської помилки

до 40%
. Інші звіти вказують, що цей показник дуже низький, між 1% і 4%. Але навіть ці, здавалося б, незначні цифри можуть

сніжний ком у важливі проблеми
якщо для завершення вашого процесу потрібно десять, двадцять або навіть тридцять точок даних. Іншими словами, чим більше даних вам потрібно і чим частіше вам потрібно переглядати цю інформацію, тим імовірніше, що ваша остаточна копія буде
містять людську помилку. 

Інша проблема ручних процесів полягає в тому, що вони дуже виснажливі. Робота, необхідна для завершення оцінки ризику вручну, може зайняти дні або тижні, тоді як із сучасною системою це може зайняти лише години та може бути автоматизовано.

Сьогодні фінансові організації можуть використовувати інтелектуальну автоматизацію, яка оптимізує продуктивність під час накопичення даних. У той же час автоматизовані процеси значною мірою стандартизовані, сумісні, безпечні та швидкі. Правильне рішення може одночасно зменшити витрати та заощадити час,
дозволяючи вашій команді зосередитися на складних облікових записах та інших завданнях вищого рівня. 

Як автоматизувати процес управління ризиками

Для будь-якого проекту трансформації вам потрібно закласти міцну основу. Вибрати правильний інструмент так само важливо, як і допомогти своїй команді його використовувати. Вибір комплексного або дешевого, але надто складного програмного рішення може призвести до відмови персоналу
використовувати його або використовувати його неправильно. 

Щоб підвищити шанси на те, що ваш новий інструмент автоматизації буде успішним, виконайте ці шість кроків:

1. Нанесіть на карту свій процес

Перш ніж навіть розглядати рішення, важливо намітити весь процес управління ризиками. Оглядаючи ваші поточні політики та процедури з висоти пташиного польоту, можна точно визначити вузькі місця, прогалини у відповідності та можливості для автоматизації та
оцифрування. 

Окрім переліку поточних процесів, також важливо висвітлити ключові цілі та стратегії, які ви хотіли б включити. Це може допомогти вам краще визначити, яке рішення є найкращим для довгострокового зростання, а не просто швидким рішенням.  

2. Визначте свої цілі

Далі ви захочете організувати свої довгострокові та короткострокові цілі за списками «необхідно» та «приємно мати». Ви також захочете перерахувати KPI і визначити свій поточний базовий рівень. 

3. Отримайте бай-ін від команди керівників шахрайства

Коли ви дізнаєтеся про свої цілі, вам потрібно буде поговорити з ключовими зацікавленими сторонами про свою стратегію автоматизації. Перший крок — переконати вашу команду керівництва, і зокрема фінансового директора, виправдати потенційні витрати. Але навіть із зеленим світлом ви це зробите
хочуть, щоб групи управління ризиками та шахрайством були відкритими для створення нових процесів.

Ваші аналітики працюватимуть із програмним забезпеченням для автоматизації день у день. Чим більше вони відчувають себе частиною процесу, тим більша ймовірність, що вони швидко освоїть нове програмне забезпечення та необхідні навички, тому не забудьте отримати їхній внесок і конструктивний відгук. 

4. Виберіть рішення

Далі настав час вибрати рішення для автоматизації. Можливо, у вашому списку вже є кілька з них, які слід переглянути на основі технологій конкурентів або нещодавньої конференції. Вибираючи інструмент автоматизації, в ідеалі це буде інноваційне рішення для вашої організації
використовуватиметься протягом багатьох років, пристосовуючись до ваших потреб, коли це необхідно. Крім того, користувачі включатимуть нових найманців, які можуть не мати важких технічних навичок, а також співробітників-ветеранів, які не мають пропускної здатності для надмірної перекваліфікації. 

Тому важливо враховувати не лише його поточні функції. Деякі запитання, які варто задати:

  • Чи це рішення не містить коду, чи моїй команді потрібно буде вивчити мову програмування?

  • Чи дані та перевірка відбуваються в режимі реального часу?

  • Чи включає рішення постійний моніторинг і регулярні сповіщення?

  • Наскільки це зменшить ручні процеси (це до 90% з Effectiv)

  • Чи підтримує він лише традиційні методи транзакцій, чи включає новіші типи, такі як Zelle та P2P? 

  • Чи включає він лише дані клієнтів, чи можна інтегрувати й постачальників?

  • Це спеціалізоване рішення чи універсальний інструмент? 

  • Чи є розширена аналітика, щоб команда могла приймати більш обґрунтовані рішення? 

  • Як захищені дані? Чи є вразливі місця, які можуть становити загрозу кібербезпеці?

Майте на увазі, що якщо ви обираєте програмне забезпечення для керування ризиками, яке містить велику кількість коду, вам також потрібно буде отримати підтримку від команди інженерів. 

5. Впровадити та навчити

Як правило, чим простіше користуватися програмою, тим більша ймовірність, що ваша команда її прийме. Тим не менш, коли впроваджується новий процес, завжди є крива навчання, і важливо спланувати період навчання тривалістю 4-8 тижнів. 

Щоб скоротити час, витрачений на вивчення нової платформи, краще вибрати рішення, яке вимагає кількох нових навичок. Наприклад, вибір рішення у стилі перетягування, а не рішення, яке потребує знання програмування, може значно підвищити рівень впровадження. 

6. Продовжуйте оптимізувати 

Нарешті, впровадження нового рішення для боротьби з шахрайством і зниження ризиків — це ще не кінець вашої історії. Ви захочете продовжувати вдосконалювати процес не лише для того, щоб заощадити час і гроші, але й для того, щоб створити справді безпроблемний досвід для вашого персоналу та клієнтів.
Хороша новина полягає в тому, що якщо ви вибрали рішення, яке використовує машинне навчання (ML), програмне забезпечення виконає за вас багато роботи з оптимізації.

Часова мітка:

Більше від Фінтекстра