Інтелектуальна автоматизація pKYC: переваги в «контексті» (Кріс Льюїс)

Відповідність коштує дорого. Відповідність вимогам «Знай свого клієнта» (KYC) згідно з правилами боротьби з відмиванням грошей (AML) і протидією фінансуванню тероризму (CTF) може становити від 3% до 30% загальних операційних витрат банку. У звітах за 2020 рік запропоновано
що глобальні витрати на відповідність перевищили 213 мільярдів доларів.

І ця цифра може бути консервативною. Беручи до уваги персонал, навчання, системні витрати тощо, оцінки часто
виключати Витрати на втрату можливостей (LOC), як-от відмова клієнтів через процеси KYC, які вважаються надто громіздкими та забирають багато часу.

Проте альтернатива для банків і ФСП далеко не приваблива. Можливий вплив (і ненавмисна підтримка) шахрайства та фінансових злочинів, підвищений репутаційний ризик і фактична впевненість у тому, що ви отримаєте значні штрафи від регуляторних органів.

У 2021 році загальна сума штрафів за боротьбу з відмиванням коштів у Великій Британії (понад півмільярда) більш ніж удвічі перевищила показники попереднього року, і глобальні регулятори продовжують накладати надзвичайно високі штрафи, які намагаються придушити дотримання KYC. провал навколо
світ.

Банки сидять між дорогим каменем і регуляторною ковадлом.

Чи є постійний KYC відповіддю?

Постійний KYC (pKYC) — це підхід до вирішення цієї проблеми, що швидко розвивається.

Ідея відносно проста. Замість проведення періодичних перевірок KYC клієнтів у встановлені цикли на основі сприйнятого клієнтом ризику на момент реєстрації, банки натомість динамічно підтримують цифрові профілі KYC, які автоматично коригують оцінки аналізу ризиків
на основі авторитетних живих довідкових даних. Відомі події, такі як транзакції, активність облікового запису або відповідні зовнішні джерела інформації, визначають, коли слід проводити повторну перевірку KYC.

Іншими словами, великі перевірки KYC, що проводяться періодично (що потребують значного часу та зусиль), замінюються безперервним процесом перевірки на основі розвідувальних даних, з меншими перевірками, які ініціюються та визначаються пріоритетами конкретних подій у момент їх виникнення.
Окрім економії часу та грошей, це підхід, який покращує реагування банку на ризик клієнта. Виграти, виграти.

Крім того, проактивний характер pKYC у режимі реального часу допомагає уникнути потенційного впливу невідповідності нормативним вимогам у зв’язку з неналежними перевірками клієнта та/або моніторингом підозрілої діяльності. як? Забезпечуючи безперервну співпрацю банків із
і моніторинг свіжих контекстних і транзакційних даних – замість того, щоб покладатися на інформацію, отриману лише періодично за допомогою традиційних циклів перегляду.

Враховуючи, що а
нещодавній огляд нормативно-правової та наглядової бази Великобританії у сфері ПВК припускає, що «підвищення узгодженості відповідності поточним вимогам» є поточним пріоритетом, тобто що зміни до існуючого законодавства не є необхідними, але більш суворе виконання
це – будь-який підхід, спрямований на те, щоб допомогти банкам досягти цього результату, безумовно, є предметом дослідження.

Зробити це

Все йде нормально. Але хоча pKYC може бути більш елегантним підходом, але для ефективної роботи є кілька важливих пунктів, які потрібно поставити в першу чергу.

1) Попередні чеки

Немає значення, наскільки хорошим є рішення pKYC, якщо первинна перевірка клієнтів неадекватна, кінь, можливо, вже втік, перш ніж хтось помітить. Налаштування процесів реєстрації для автоматичного перевірки окремих осіб і компаній (KYB) на синдикованість
дані з кількох авторитетних джерел бажано.

Слово «кілька» є важливим. Коли лише невелика кількість підтверджуючих джерел є перехресними посиланнями, процес є більш підозрілим щодо таких проблем, як шахрайство з використанням синтетичних ідентифікаторів, і UBO (кінцевих бенефіціарних власників), які пропускаються. Оптимізований інтерфейс
процес також гарантує, що підхід pKYC можна негайно протестувати з новими клієнтами, у той час як подальше визначення обсягу виконується для поступового переміщення поточної книги клієнтів.

2) Консолідація даних клієнтів

pKYC оптимізується, коли будь-які та всі точки взаємодії з клієнтом постійно контролюються. Точніше, коли результати моніторингу взаємодії з клієнтами консолідуються для створення «єдиного погляду клієнта», на відміну від (що є набагато поширенішим,
особливо у великих, багатогранних фінансових установах) кілька, силен
погляди клієнтів.

Тому організаціям, які бажають отримати вигоду від pKYC, необхідно застосувати централізований підхід до управління даними, коли внутрішні системи узгоджені та інтегровані з ухваленими рішеннями pKYC – процес, у якому постачальники рішень pKYC повинні мати можливість допомогти орієнтуватися.

На цьому етапі важливо почати розглядати, як налаштовано вашу політику відповідності та як її можна налаштувати, щоб узгодити її з моделлю PKYC замість моделі періодичної перевірки. Залучення сторонніх консультантів тут є ключовим.

Контекст, який забезпечує ясність

На цьому етапі автоматизована перевірка ризиків, включаючи моніторинг шахрайства, публічних діячів і санкцій, може бути застосована до консолідованої інформації про клієнтів із запрограмованими конкретними подіями/типами транзакцій, щоб ініціювати попередження та перевірки.

Окрім розкриття спектру переваг автоматизації процесів, згаданих раніше, застосування цього підходу також забезпечує ще один неймовірно потужний результат. Контекст.

Коли будь-який співробітник будь-якого відділу йде перевіряти деталі, авторизувати процес або вивільняти будь-які кошти на основі запиту клієнта, він матиме під рукою повний портфель клієнтів – які ще фінансові продукти вони ve
нещодавно отримані з іншими колегами, коли був їхній останній перегляд, оновлені результати скринінгу (інформації із зовнішнього джерела) тощо. І все це без необхідності проходити численні різнорідні системи чи залучати ресурси з різних операційних
команди.

Коли йдеться про надання можливості персоналу приймати обґрунтовані рішення, такий рівень контексту є надзвичайно корисним.

KYA – знати свій алгоритм

На останньому етапі еволюції рішень pKYC можна було б – і, мабуть, потрібно (для отримання оптимальних переваг) – використовувати ШІ та машинне навчання як частину процесів автоматизації. Міркування, пов’язані з цим, чітко окреслені Групою розробки фінансових заходів
(FATF) у своїй роботі «Можливості та виклики нових технологій для ПВК/ФТ».

Консолідація даних клієнтів для створення насиченого інформацією контексту ідеально підходить для живлення алгоритмів машинного навчання; щоб навчити їх виявляти сторонні або аномальні поведінки, які вимагають більш ретельного огляду.

Зворотний бік цього, звичайно, полягає в тому, що події та поведінку з низьким рівнем ризику також можна розпізнавати, класифікувати та ефективно «керувати машиною», що звільняє групу перевірки та розслідування для зосередження уваги на справах високого пріоритету. Це більш ефективне розгортання
ресурсів і такий, який дозволяє клієнтам із низьким рівнем ризику відчувати біль громіздкого процесу.

Одним словом, інтелектуальна автоматизація робочих процесів KYC/KYB стає не тільки можливою, але й практичною. Спосіб полегшити часовий (і, отже, зрештою, фінансовий) тягар перевірок, які є важливою складовою дотримання нормативних вимог.

Беручи все це до уваги, інтелектуальна автоматизація pKYC — це не просто «інший спосіб робити речі»; це просто більш ефективний, сучасний і надійний спосіб роботи.