اس کے لیے ایک بڑا موضوع سیبوس (اور زیادہ تر ماضی والے بھی) یہ ہے کہ کس طرح مالیاتی جرم کو ختم کیا جائے بغیر اعلیٰ معیار کی خدمات کے تجربات میں خلل ڈالے
ایماندار (اور بہت اہم اور قیمتی) صارفین کی اکثریت۔
جیسا کہ یہ کھڑا ہے، مالیاتی جرائم آسمان کو چھو رہے ہیں اور بینکوں کو خطرات سے مؤثر طریقے سے نمٹنے کے لیے زیادہ سے زیادہ چیلنجز کا سامنا ہے۔ اگرچہ مالیاتی خدمات کے لیے یہ بالکل نیا رجحان نہیں ہے، لیکن جس رفتار سے جعلساز اپنی حکمت عملی بدل رہے ہیں اس نے تنظیموں کو دھکیل دیا ہے۔
ان کے حفاظتی طریقہ کار اور دھوکہ دہی کی سرگرمیوں کے جواب پر نظر ثانی کرنے کے لیے۔
تو بینک کیسے آگے بڑھ سکتے ہیں؟
مالیاتی جرائم کے ماہرین کیسز کا پتہ لگانے کے لیے قواعد کے انجن کو لاگو کرنے کے عادی ہیں، اور تیزی سے مصنوعی ذہانت (AI) اور مشین لرننگ پتہ لگانے اور انتظام کو مزید بہتر بنا رہے ہیں۔ مالی جرائم کے الرٹ پر AI اور مشین لرننگ کا اطلاق کرنا
انتظامیہ نے اہم نتائج کی قیادت کی ہے، بشمول غلط مثبت میں کمی، بہتر خطرے کا پتہ لگانے، اور پیمانے پر آٹومیشن میں اضافہ۔
ایک آپریشنل چیلنج یہ ہے کہ فراڈ اور مالیاتی جرائم کیسے کام کرتے ہیں، بعض اوقات مالیاتی فرموں کے اندر آزادانہ طور پر کام کرتے ہیں۔ یہ ماڈل شاید برسوں پہلے مناسب تھا جب دھوکہ دہی اور مالی جرائم کی اسکیمیں مختلف تھیں اور اس کے مطابق انتظام کیا گیا تھا،
لیکن موجودہ عوامل جیسے چینلز، ادائیگی کی ریل، اور وکندریقرت نے دھوکہ دہی اور مالی جرائم کے درمیان لائن کو دھندلا کر دیا ہے۔
گزشتہ چند سالوں میں، مالیاتی اداروں نے AI اور مشین لرننگ میں مہارت رکھنے والے FinTech کی صلاحیتوں سے فائدہ اٹھاتے ہوئے، پتہ لگانے کے بہتر نگرانی کے نظام میں بہت زیادہ سرمایہ کاری کی ہے۔ یہ رجحان مالیاتی اداروں کی ایک اہم مثال ہے۔
ایک بہترین نسل کے نقطہ نظر کو شامل کرنا جو نئی، AI پر مبنی ٹیکنالوجیز کے ساتھ میراثی نظاموں میں سرمایہ کاری سے شادی کرتا ہے۔
پوچھنے کا بڑا سوال یہ ہے کہ بینک کس طرح مؤثر طریقے سے منی لانڈرنگ اسکیموں کو تلاش کرتے ہیں اور انہیں روکتے ہیں بغیر صارفین کے لیے کسٹمر سروس کے تجربے میں خلل ڈالے؟ کلید چست رہنا ہے۔ یہ سب ٹھیک ہے اور صحیح ٹیکنالوجیز کا ہونا اچھی بات ہے لیکن کیا ہے۔
اتنا ہی ضروری ہے کہ کسی واقعے کو درست اور مؤثر طریقے سے ٹرائیج کیا جا سکے۔ اگرچہ کوئی بھی دھوکہ دہی کا شکار نہیں ہونا چاہتا، چاہے وہ صارف ہو یا بینک، یہ ضروری ہے کہ صارف کے تجربے کو اس کی قیمت پر نقصان نہ پہنچے۔
اس لیے بالآخر آپ جو کچھ کر سکتے ہیں وہ یہ ہے کہ آپ جو کر سکتے ہیں صحیح شخص تک پہنچائیں، کلائنٹ کو اپ ٹو ڈیٹ رکھیں اور کلائنٹ کے ساتھ ساتھ بینک کی طرف اپنے نقصانات کو کم کریں۔ اگر آپ غور کریں تو تاثیر اور کارکردگی کے لیے جدوجہد اور بھی بڑھ جاتی ہے۔
ان کے کیس مینجمنٹ ورک فلو کے اندر آٹومیشن کی مختلف سطحوں کے ساتھ مختلف ڈٹیکشن سسٹم کے اثرات۔ یہ ان نتائج کے ذمہ دار بینک ملازمین کے لیے ہم آہنگ صارف کا تجربہ فراہم نہیں کرتا ہے۔
چونکہ مالیاتی ادارے آپریشنل لاگت کو کم کرنے کی کوشش کرتے رہتے ہیں، اس عمل میں خطرے کی نمائش کو قربان نہیں کیا جا سکتا۔ چاہے تفتیشی یونٹ ساحل سمندر پر کام کر رہے ہوں، ساحل/آف شور، یا کسی اور ہائبرڈ ماڈل کی بنیاد پر، مقصد یہ ہے کہ مؤثر طریقے سے
ایک الرٹ اور/یا کیس کو تجزیہ کار اور/یا تفتیش کار کو بھیجیں جو اس کی پیچیدگی، خطرے یا دیگر عوامل کے لیے موزوں ہو۔ یہ فرموں کو آپریٹنگ اخراجات کو کنٹرول کرتے ہوئے خطرے کا صحیح طریقے سے انتظام کرنے کی اجازت دیتا ہے۔
