Thành quả dễ dàng trong việc chuyển đổi AFC và AML bằng GenAI và Quản lý trường hợp tích hợp

Thành quả dễ dàng trong việc chuyển đổi AFC và AML bằng GenAI và Quản lý trường hợp tích hợp

Dấu thời gian: Ngày 1 tháng 2023 năm 6 43:XNUMX sáng
Thành quả dễ dàng trong việc chuyển đổi AFC và AML bằng GenAI và Quản lý trường hợp tích hợp PlatoBlockchain Data Intelligence. Tìm kiếm dọc. Ái.

Hai thách thức mà mọi người đều trải qua và hai câu trả lời bạn đang tìm kiếm trong quản lý tội phạm tài chính

Ngành tài chính luôn chịu sự giám sát chặt chẽ từ các cơ quan quản lý, thúc đẩy việc tuân thủ nghiêm ngặt các quy định Hiểu biết về khách hàng (KYC), Chống rửa tiền (AML) và Chống tội phạm tài chính (AFC). Như chúng ta đều biết, các quy định này yêu cầu phân tích kỹ lưỡng, kịp thời (có thể là vĩnh viễn và chủ động) các tài liệu của khách hàng, đánh giá rủi ro, tuân thủ chính sách và điều phối cảnh báo hiệu quả. Tuy nhiên, việc thực hiện các nhiệm vụ này một cách hiệu quả đặt ra những thách thức đáng kể mà phần lớn vẫn chưa được giải quyết cho đến ngày nay.

Trong blog này, tôi sẽ tập trung vào hai thách thức cụ thể thường xuyên xuất hiện trong các cuộc trò chuyện của tôi với khách hàng và là ưu tiên hàng đầu của những người ra quyết định trong ngân hàng.

1. Phân tích tài liệu và đánh giá rủi ro

Những nghi phạm thông thường, ở thời hiện đại

Nghe có vẻ lỗi thời nhưng việc phân tích tài liệu nhìn chung vẫn là một hoạt động dựa trên giấy tờ và tốn thời gian, liên quan đến việc kiểm tra thủ công rất nhiều tài liệu của khách hàng và nó nổi tiếng là dễ xảy ra lỗi do con người. Việc giám sát thủ công này đã được chứng minh là không hiệu quả và thường dẫn đến sự thiếu chính xác trong việc trích xuất dữ liệu và phát hiện các dấu hiệu cảnh báo.

Một thách thức quan trọng khác xoay quanh việc đánh giá rủi ro không nhất quán. Do yếu tố con người hiện diện chủ yếu trong việc giải thích các yếu tố rủi ro nên có sự khác biệt cố hữu trong đánh giá rủi ro, gây ra sự khác biệt trong đánh giá rủi ro giữa các nhóm và nhà phân tích khác nhau trong cùng một tổ chức tài chính. Sự không nhất quán này có thể dẫn đến nhận thức sai lệch về rủi ro, cản trở việc ra quyết định hiệu quả và tạo ra sự không phù hợp với khẩu vị rủi ro chung của một tổ chức tài chính.

Bối cảnh pháp lý ngày càng phát triển càng làm phức tạp thêm vấn đề. Theo kịp các quy định tuân thủ liên tục thay đổi về cách đánh giá rủi ro của khách hàng ở các khu vực khác nhau là một nhiệm vụ phức tạp. Nhu cầu luôn cập nhật các quy định này làm tăng thêm độ phức tạp và khối lượng công việc cho các thủ tục tuân thủ vốn đã khắt khe, đặc biệt đối với những công ty hoạt động trên phạm vi quốc tế hoặc có lượng khách hàng chủ yếu là quốc tế.

Chuyển đổi với GenAI: sự thay đổi mô hình công nghệ

Tuy nhiên, có một câu trả lời mới nổi cho những thách thức này và nó liên quan đến tin đồn công nghệ mới nhất: GenAI. Thị trường đang xem xét tiềm năng to lớn trong việc tận dụng công nghệ tiên tiến như GenAI có thể giảm thiểu đáng kể những thách thức này và cách mạng hóa phương pháp truyền thống.

Vì vậy, những trường hợp sử dụng nào được những người ra quyết định ở các ngân hàng ngày càng đánh giá cao hơn hiện nay?

Trong số nhiều cuộc thảo luận, những vấn đề sau đây liên tục xuất hiện và chứng tỏ đây là điểm khởi đầu tuyệt vời để các ngân hàng thực hiện bước nhảy vọt theo hướng GenAI:

Phân tích tài liệu tự động. Sử dụng GenAI để tự động xử lý và trích xuất thông tin cũng như đoạn trích có liên quan từ nhiều loại tài liệu khác nhau của khách hàng, chẳng hạn như văn bản, hình ảnh hoặc thậm chí là sự kết hợp. Cũng như tạo ra một bản tóm tắt các điểm chính mà tài liệu bao gồm. Điều này giúp nâng cao tốc độ và hiệu quả bằng cách loại bỏ quy trình xem xét thủ công tẻ nhạt và thay thế nó bằng kết quả và thông tin chi tiết trong một khoảng thời gian ngắn so với trước đây. Nó cũng đảm bảo độ chính xác cao hơn nhờ tập trung tốt hơn vào thông tin liên quan.

Đánh giá rủi ro nhất quán. Thế hệ AI có thể:

  • Xử lý và phân tích khối lượng lớn dữ liệu một cách liên tục, nhanh chóng và loại bỏ lỗi của con người. Điều này đảm bảo rằng các điểm dữ liệu giống nhau được xem xét trong mọi đánh giá, giảm sự thiếu nhất quán liên quan đến dữ liệu.
  • Được tận dụng để áp dụng các tiêu chí hoặc quy tắc được tiêu chuẩn hóa trên diện rộng khi đánh giá các yếu tố rủi ro. Điều này làm giảm sự khác biệt trong phương pháp đánh giá rủi ro và đảm bảo rằng tất cả các đánh giá được thực hiện bằng cùng một tiêu chí.
  • Tuân thủ các yêu cầu quy định cụ thể một cách nhất quán, đảm bảo rằng các đánh giá phù hợp với các tiêu chuẩn pháp lý và tuân thủ ở cấp tổ chức.
  • Hỗ trợ lập bản đồ và hiểu các yêu cầu quy định cụ thể của các khu vực pháp lý khác nhau. Nó có thể phân tích các văn bản, tài liệu và cập nhật quy định để xác định điểm tương đồng và khác biệt giữa các quy định. Nó cũng có thể được lập trình để tự động hóa việc kiểm tra tuân thủ theo nhiều khung quy định đồng thời đảm bảo rằng các đánh giá rủi ro của chúng phù hợp với các yêu cầu pháp lý khác nhau.
  • Tham khảo chéo các yêu cầu quy định từ các khu vực pháp lý khác nhau để xác định các quy tắc chồng chéo hoặc tương đương. Điều này có thể giúp hợp lý hóa các đánh giá và giảm sự dư thừa trong nỗ lực tuân thủ.

Sự liên kết này với các yêu cầu pháp lý làm giảm đáng kể sự khác biệt trong đánh giá rủi ro được thấy trong các phương pháp tiếp cận lấy con người làm trung tâm.

Cập nhật tuân thủ theo thời gian thực: dựa trên bản chất nội tại của nó, GenAI liên tục cập nhật các thuật toán của mình để phù hợp liền mạch với các quy định tuân thủ mới nhất. Trên khắp các địa lý. Cách tiếp cận chủ động này giải phóng các nhà phân tích khỏi nhiệm vụ khó khăn là liên tục theo dõi và kết hợp các thay đổi về quy định, cho phép họ tập trung vào các nhiệm vụ chiến lược và có giá trị gia tăng hơn.

2. Hiểu rõ các loại cảnh báo khác nhau và sắp xếp chúng một cách tổng thể

Câu hỏi hóc búa về quản lý cảnh báo

Một trong những thách thức quan trọng nhất đối với tính hiệu quả của việc ứng phó với tội phạm tài chính là tình trạng quá tải các cảnh báo, trong đó khối lượng cảnh báo khổng lồ do hệ thống giám sát và phát hiện tạo ra khiến các nhà phân tích khó có thể phân biệt được các mối đe dọa thực sự với các cảnh báo giả. Điều này làm tiêu hao nguồn lực, làm chậm đáng kể thời gian chu kỳ và cản trở khả năng của các công ty tài chính trong việc ưu tiên các mối đe dọa quan trọng một cách hiệu quả và hành động phù hợp.

Trên hết, một thách thức khác nằm ở mức độ phân mảnh cao trong quản lý cảnh báo, trong đó các hệ thống hiện tại thiếu cách tiếp cận thống nhất để xử lý và điều tra các loại cảnh báo khác nhau. Nhiều hoạt động trùng lặp, các hoạt động tội phạm tài chính khác nhau hoạt động trong các bộ phận chức năng, có khả năng dẫn đến việc ra quyết định không nhất quán. Cách tiếp cận rời rạc này gây khó khăn cho việc sắp xếp các hành động một cách hiệu quả, thu hút chuyên gia phù hợp về lĩnh vực đó vào các hoạt động điều tra, dẫn đến phản ứng rời rạc và kém hiệu quả hơn đối với các rủi ro tiềm ẩn cũng như thiếu sự giám sát rủi ro của khách hàng trên toàn đơn vị.

Hơn nữa, hành động bị trì hoãn do quản lý cảnh báo không hiệu quả có thể gây ra rủi ro đáng kể cho tổ chức. Khi việc ứng phó với các tội phạm tài chính tiềm ẩn bị trì hoãn, công ty tài chính vẫn dễ bị cho phép tội phạm tài chính xâm nhập vào cơ cấu kinh tế; tổn thất tài chính đáng kể; và gây thiệt hại về danh tiếng. Hành động nhanh chóng là điều tối quan trọng trong việc giảm thiểu rủi ro và ngăn chặn sự leo thang hơn nữa.

Điều gì sẽ xảy ra nếu chúng tôi triển khai quản lý trường hợp thống nhất?

Để chống lại những thách thức này một cách hiệu quả, chúng tôi đang chứng kiến ​​các tổ chức tài chính hàng đầu thực hiện các bước hướng tới việc tích hợp các hệ thống Quản lý hồ sơ nâng cao, hệ thống này được chứng minh là rất quan trọng để giải quyết tình trạng kém hiệu quả, khác biệt và thiếu chính xác.

Hệ thống quản lý trường hợp hợp nhất cung cấp các khả năng quan trọng, như:

  • Phân loại và ưu tiên cảnh báo: giúp phân loại và ưu tiên các cảnh báo một cách có hệ thống dựa trên mức độ rủi ro được xác định trước và các yếu tố thích hợp khác. Bằng cách đó, các nhà phân tích có thể tập trung sự chú ý và nguồn lực của họ vào các trường hợp có mức độ ưu tiên cao, đảm bảo phản hồi hiệu quả và hiệu quả hơn.
  • Nền tảng hợp nhất: tích hợp tất cả các loại nguồn cảnh báo AFC và AML vào một hệ thống Quản lý hồ sơ tập trung, duy nhất, điều này mang lại cái nhìn toàn diện và gắn kết về hoạt động của khách hàng và các cảnh báo liên quan. Với sự hiểu biết thực sự toàn diện, các nhà phân tích có thể đưa ra quyết định sáng suốt kịp thời, góp phần nâng cao khả năng ứng phó với mối đe dọa.
  • Quy trình làm việc tự động: điều phối các hành động cần thiết trong hệ thống Quản lý hồ sơ, cho phép xử lý xuyên suốt bất cứ khi nào có thể, cũng như sự cộng tác giữa các phòng ban và chuyên môn cần thiết dựa trên định tuyến dựa trên kỹ năng. Tận dụng tính năng tự động hóa thông minh giúp hợp lý hóa hoạt động ứng phó có cấu trúc và kịp thời đối với các tội phạm tài chính tiềm ẩn. Điều này không chỉ cải thiện hiệu quả tổng thể của quá trình ứng phó mà còn giúp duy trì sự tuân thủ các yêu cầu quy định và tiêu chuẩn ngành.

Bớt tư tưởng

Khai thác sức mạnh của công nghệ tiên tiến, như GenAI đổi mới và hệ thống quản lý trường hợp mạnh mẽ, có khả năng tạo ra sự chuyển đổi sâu sắc trong cách ngành dịch vụ tài chính xử lý các quy trình KYC/AML/FinCrime.

Những công cụ này không chỉ nhằm đáp ứng các yêu cầu tuân thủ; chúng nhằm mục đích giải phóng tiềm năng chưa được khai thác trong các tổ chức tài chính. Bằng cách tích hợp liền mạch những tiến bộ công nghệ này, các ngân hàng có thể nâng cao hiệu suất và hiệu quả hoạt động lên tầm cao chưa từng có.

Hãy tưởng tượng một thế giới nơi gánh nặng tuân thủ tẻ nhạt được dỡ bỏ, giải phóng các nguồn lực và trao quyền cho các tổ chức tài chính đạt được nhiều thành tựu hơn đồng thời bảo vệ cả sự tăng trưởng và an ninh của các bên liên quan. Trong thời điểm có những bước nhảy vọt về công nghệ, chúng ta đang đứng trước một kỷ nguyên mới—nơi sự kết hợp giữa công nghệ và tài chính không chỉ là sự tiến hóa; đó là cách mạng hóa cơ cấu nền tảng tài chính của chúng ta, định hình lại cách chúng ta nhìn nhận về năng suất, sự tuân thủ và an toàn.

Dấu thời gian:

Thêm từ tài chính