Важливість штучного інтелекту та біометрії в дотриманні нормативних вимог у фінансах

Штучний інтелект (ШІ) і біометрія революціонізують дотримання нормативних вимог у фінтех-компаніях і банках, надаючи більш точні та ефективні методи виявлення та запобігання шахрайству, а також оптимізуючи процеси відповідності.

Традиційно комплаєнс був нудним і трудомістким процесом, який вимагав ручних перевірок і перегляду транзакцій і документів. Але за допомогою штучного інтелекту та біометрії дотримання вимог стає набагато ефективнішим і ефективнішим. У нещодавньому подкасті PaymentsJournal Майкл Шихі, головний спеціаліст із відповідності вимогам Payoneer, і Марко Салазар, директор із технологій та інфраструктури Javelin Strategy & Research, обговорив майбутнє вирішення проблем відповідності.

Майбутнє викликів відповідності

Найбільшою проблемою для фінтех-компаній у відповідності є вартість впровадження процесу «Знай свого клієнта» (KYC), який фінтех використовує для перевірки особи своїх клієнтів і оцінки їхніх потенційних ризиків щодо відмивання грошей або фінансування тероризму. Фінтех-компаніям може знадобитися пройти процес KYC під час залучення нових клієнтів, створення нових облікових записів або проведення певних фінансових операцій. Зазвичай це передбачає збір і перевірку особистої та фінансової інформації, такої як ім’я, адреса, офіційне посвідчення особи та статус зайнятості. Фінтех-компаніям також може знадобитися відстежувати діяльність своїх клієнтів з часом, щоб забезпечити постійне дотримання вимог KYC.

«Особливо, коли ви хочете бути глобальними та працювати в кількох юрисдикціях, ви знаєте, що різні нюанси KYC можуть бути дорогими», — пояснив Шіхі. «Наслідки відсутності адекватної програми KYC або адекватно фінансованих програм відповідності є значними. [Те], що минулого року лише штрафи KYC у всьому світі склали 10 мільярдів доларів, лише показує, наскільки серйозно регулятори сприймають KYC». Крім того, у різних країнах розробляються різні правила, тому бути в курсі всього є викликом.

«Злочинці завжди намагаються... знайти лазівки в системі», – сказав Шіхі. «Тож [відповідність] — це проактивність. Це передбачає наявність процесів і процедур для аналізу тенденцій, які ви спостерігаєте не лише у своїх власних транзакціях, але й на більш макрорівні в середовищі, в якому ви працюєте».

Будучи компанією, яка взаємодіє з регуляторними органами та фінтех-компаніями, які прагнуть відповідати цим нормам, Payoneer діє як керуючий глобальною економікою та спрощує складний світ дотримання нормативних вимог. «Складності, описані Майклом, спонукають до цього бажання спрощуватись, що вимагатиме ітераційного процесу, щоб досягти цього», — сказав Салазар.

Щоб відповідати різним суворим правилам KYC у всьому світі, багато компаній використовують підхід, просто намагаючись відповідати найсуворішим вимогам. Але це може призвести до негативних наслідків для компаній із жорстко регульованих країн, таких як Сінгапур, які прагнуть розвиватися у всьому світі. Для таких компаній, «коли ви маєте справу з клієнтами в США, де вимоги KYC не такі суворі в нормативних актах, ви ставите себе в невигідне конкурентне становище порівняно з іншими своїми аналогами, які, можливо, не працюють у всьому світі, – сказав Шіхі. Дотримання місцевих нормативних актів є складним завданням навіть для найбільших транснаціональних компаній. «Apple і Google намагаються вийти на глобальний рівень, але обмежені місцевими юридичними повноваженнями», — сказав Салазар. «Вони зіткнулися з регуляторними проблемами, коли їм доводиться вирішувати, чи [понести] штрафи, чи відмовитися від повної продукції».

Роль ШІ в управлінні платежами

Одним із способів ШІ покращити відповідність у фінтех-компаніях і банках є використання алгоритмів машинного навчання. Ці алгоритми можуть аналізувати величезні масиви даних, визначати закономірності та тенденції та робити прогнози щодо майбутніх подій. Це дозволяє банкам і фінтех-компаніям виявляти та запобігати шахрайству до того, як воно відбудеться, а не реагувати постфактум.

«Історично комплаєнс полягав у виявленні та звітуванні, виявленні та звітуванні. Тепер ми переходимо до ефективної профілактики, а також більше звітності в реальному часі», – сказав Шіхі. «Машинне навчання та штучний інтелект справді дозволяють вам працювати в середовищі реального часу, а не в традиційному середовищі, заснованому на правилах. Традиційна модель передбачала використання таких правил, як якщо трапилося А, виконайте Б або якщо трапилося В, виконайте D. Навпаки, машинне навчання дозволить вам вживати запобіжних заходів і краще розуміти, як здійснюють транзакції ваші клієнти. І це також дає вам можливість працювати в режимі реального часу».

Наприклад, Шихі описав, як Payoneer використовував штучний інтелект і машинне навчання для моделювання моделей поведінки торговців у певній юрисдикції, які продають певні товари. «Продавець новачок на ринку? Або це відомий торговець і [працює] 10 років? Ви не збираєтеся ставитися до них так само», – сказав Шіхі. «Хтось, хто розвивається та відкриває бізнес, отримуватиме менші платежі, які з часом збільшаться. Більш відомий клієнт, який матиме великі обсяги, які досягають піку протягом сезонних періодів».

Моделі штучного інтелекту можуть допомогти фінтех-компаніям сегментувати своїх продавців за типом і передбачити, що станеться в майбутньому. «Якщо хтось отримує великий платіж, ваша модель може сказати: добре, я думаю, що х станеться. Це може викликати запит на додаткову перевірку KYC або призупинити активність клієнта.

За допомогою ШІ моделі машинного навчання можна адаптувати до конкретних країн або ринків. «З появою технологій і нових платформ ми отримали прискорення стандартів управління даними, хоча вони все ще дуже відрізняються в різних регіонах», — сказав Салазар. «Ми починаємо бачити здатність цих моделей справді навчатися та … впливати на ці регіони, що має велике значення».

Біометрія та відповідність

Поряд зі штучним інтелектом біометрія також набирає обертів у світі відповідності, використовуючи фізичні характеристики для ідентифікації та автентифікації. Це дозволяє клієнтам легко отримати доступ до своїх облікових записів, просто подивившись у камеру, усуваючи потребу в паролях або інших формах автентифікації. Банки також використовують програмне забезпечення для розпізнавання голосу для перевірки особи клієнтів по телефону, а також сканери відбитків пальців для забезпечення безпечного доступу до рахунків. Набагато важче видати чужу рису обличчя, голос чи відбиток пальця, ніж вгадати їхній пароль.

«Кожен використовує біометричні дані, коли вони розблоковують свій телефон, коли вони використовують Apple Pay, коли вони використовують відбиток пальця на чомусь. Це вже свого роду стандарт», — сказав Шіхі. «Я вважаю, що біометрія значною мірою пов’язана з цифровою ідентифікацією, про що я зупинюся за секунду. Після витоку даних Equifax, шахрайства з безробіттям через COVID та шахрайства з кредитами PPP з використанням викрадених ідентифікаційних даних дійсно стало очевидним, що єдиний спосіб запобігти цьому шахрайству — це біометрична перевірка в реальному часі. Пов’язати це з цифровими ідентифікаторами надзвичайно важливо. Використовуючи державну базу даних, щоб отримати чиюсь цифрову ідентифікацію та перехресно перевірити її за допомогою біометричного тесту, ви можете зв’язати їх обох».

У глобальному масштабі цифрові ідентифікаційні дані та біометрія набагато розвиненіші в Африці та Азії, а Європа та США дещо відстають. Але Шіхі стверджував, що біометрія стане глобальним стандартом протягом наступних двох років. «Сінгапур і Малайзія фактично зобов’язали біометричні дані у своїх KYC. Вони кажуть фінансовим установам на цих ринках: якщо ваші клієнти не перед вами, коли ви продаєте фінансові продукти, вам потрібно пройти перевірку на активність і KYC. Вони заходять настільки далеко, що стверджують, що більше не сприйматимуть крадіжку особистих даних як типологію своєї економіки».

Заглядаючи в майбутнє

Штучний інтелект і біометрія — це більше, ніж просто круті гаджети — вони значною мірою покращують функцію відповідності у фінтех-компаніях і банках, допомагаючи зберігати наші гроші та активи в безпеці. Біометрія все ще не ідеальна, «але це значні зміни порівняно з п’ятьма роками тому, коли люди просто фотографували свої ідентифікаційні документи, завантажували їх і подавали заявки на іпотечні кредити тощо», — сказав Шіхі.

У Сполучених Штатах з нетерпінням чекають, щоб біометрія отримала широке впровадження, вона вимагає стандартизації та державного регулювання даних. «Зараз регулювання біометрії є на державному рівні. Нам потрібне більше федерального мандату, який, я вважаю, настає. А поки це щось на кшталт Дикого Дикого Заходу». Частина цього регулювання може бути в Законі про конфіденційність даних споживачів, який зараз обговорюється в Конгресі.

Оскільки різноманітні правила KYC змінюються в усьому світі, Шіхі оптимістично налаштований, що Payoneer може стати частиною рішення для підвищення безпеки платежів, дотримуючись правил та інновацій у машинному навчанні та біометрії. Майбутнє, безсумнівно, здається світлим для компаній, які можуть допомогти спростити міжнародну регулятивну складність, одночасно краще використовуючи клієнтські та бізнес-дані.

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

Джерело: https://www.paymentsjournal.com

• Розповсюдження контенту та PR на основі SEO. Отримайте посилення сьогодні.
• Платоблокчейн. Web3 Metaverse Intelligence. Розширені знання. Доступ тут.
• джерело: https://www.fintechnews.org/the-importance-of-ai-and-biometrics-in-regulatory-compliance-in-finance/