Xử phạt, tội phạm tài chính và xử lý trực tiếp: Thu hẹp khoảng cách

Xử phạt, tội phạm tài chính và xử lý trực tiếp: Thu hẹp khoảng cách

Dấu thời gian: 15:2023 sáng ngày 6 tháng 07 năm XNUMX
Các biện pháp trừng phạt, tội phạm tài chính và xử lý trực tiếp: Thu hẹp khoảng cách Thông tin dữ liệu PlatoBlockchain. Tìm kiếm dọc. Ái.

Trong thế giới ngân hàng hiện đại phát triển nhanh chóng, việc xử lý giao dịch liền mạch, hiệu quả và tuân thủ hiện là yêu cầu bắt buộc để hoạt động hiệu quả, đặc biệt là khi phải đáp ứng các yêu cầu tuân thủ quy định. Trong vài thập kỷ qua, Xử lý xuyên suốt (STP) đã nổi lên như một công cụ thay đổi cuộc chơi, cho phép các ngân hàng tự động hóa quá trình xử lý giao dịch từ đầu đến cuối mà không cần can thiệp thủ công. 

Các lệnh trừng phạt có thể đặt ra một thách thức cụ thể khi nói đến hiệu quả ngay trong quá trình xử lý và yêu cầu kiểm tra cẩn thận cách quản lý tự động hóa giao dịch trong một tổ chức. AI và tự động hóa thông minh có thể giúp thu hẹp khoảng cách công nghệ để đảm bảo hiệu quả xuyên suốt quá trình xử lý trong khi vẫn duy trì tuân thủ quy định – và đây là những điểm chính cần lưu ý.

Giải pháp ngoại lệ thanh toán 

Những thay đổi địa chính trị toàn cầu đã thúc đẩy sự gia tăng các lệnh trừng phạt kinh tế trong thời gian gần đây, nhắm vào các giao dịch gắn liền với các hành động trái pháp luật như khủng bố, buôn bán ma túy và vi phạm nhân quyền. Các tổ chức tài chính chịu trách nhiệm thực thi các biện pháp trừng phạt này và đã phải đối mặt với sự gia tăng đáng kể các vụ việc cần quản lý. Ngày nay, các cuộc điều tra phức tạp được thực hiện qua email, điện thoại và các kênh khác và thường rời khỏi nền tảng trung tâm của ngân hàng mà không có quy trình làm việc hiệu quả và tự động hóa được xây dựng xung quanh chúng. Điều này có thể kéo dài thời gian giải quyết và làm tăng thêm các sai sót thủ công, làm phức tạp thêm việc theo dõi tuân thủ trong quy trình.

Chìa khóa để quản lý những thách thức này một cách hiệu quả nằm ở việc đầu tư vào các giải pháp ngoại lệ thanh toán được hỗ trợ tự động hóa. Việc quản lý một tỷ lệ đáng kể các yêu cầu thông tin thường là một gánh nặng đáng kể khi điều tra các biện pháp trừng phạt tài chính. Tự động hóa quy trình bằng cách sử dụng các công cụ giao tiếp từ đầu đến cuối bằng tiêu chuẩn nhắn tin Swift có thể giúp các nhóm ngoại lệ thanh toán đạt được giải pháp nhanh hơn với ít lỗi thủ công hơn, dẫn đến tăng cường tuân thủ bằng cách giữ quy trình và thu thập dữ liệu ở cùng một nơi. Bạn cũng có thể tăng mức độ minh bạch giữa ngân hàng và khách hàng thông qua việc liên lạc được cải thiện và về phía ngân hàng, bạn có thể dễ dàng theo dõi và báo cáo. Điều này có thể làm giảm xung đột giữa khách hàng, nhóm bán hàng và vận hành dịch vụ, đồng thời dẫn đến mức độ dịch vụ được cải thiện đáng kể.

Sàng lọc và quản lý trường hợp dựa trên AI

Một trong những thách thức lớn nhất trong việc tuân thủ các biện pháp trừng phạt là nhu cầu sàng lọc chính xác khối lượng giao dịch lớn theo danh sách trừng phạt liên tục phát triển. Ngày nay, các giải pháp tự động để sàng lọc các lệnh trừng phạt có thể nhanh chóng phân tích các bộ dữ liệu khổng lồ và so sánh chi tiết giao dịch với danh sách trừng phạt chính thức do các cơ quan quản lý ban hành. Bằng cách tự động hóa quá trình này, các ngân hàng có thể tăng tốc đáng kể việc sàng lọc giao dịch đồng thời giảm thiểu rủi ro về kết quả dương tính hoặc âm tính giả.

Các giải pháp sàng lọc như vậy sau đó có thể được xây dựng dựa trên việc kết nối hiệu quả các công cụ sàng lọc gian lận và trừng phạt với các giải pháp quản lý vụ việc và xử lý có hướng dẫn. Quản lý vụ việc giúp sắp xếp tất cả dữ liệu, tài liệu, nhiệm vụ và quy trình cần thiết để điều tra các biện pháp trừng phạt. Bằng cách tập trung tài sản thế chấp này vào một nguồn thông tin xác thực duy nhất, các ngân hàng có thể tuân thủ hiệu quả hơn các yêu cầu quy định đồng thời giảm chi phí hoạt động tới 40%. Điều này cho phép các ngân hàng giải phóng nhân viên để thực hiện các công việc có giá trị cao, dựa trên phán đoán, trong đó cần có sự can thiệp thủ công, hợp lý hóa hiệu quả trong tổ chức.

Một cách tiếp cận thống nhất đối với các biện pháp trừng phạt và tội phạm tài chính

Trong vài thập kỷ qua, xu hướng rủi ro và công nghệ thay đổi liên tục đã định hình các hệ thống phát hiện tội phạm tài chính. Theo truyền thống, các công cụ quy tắc phức tạp được phát triển và triển khai để phát hiện tội phạm tài chính và trong những năm gần đây, các công ty tài chính đã mở rộng AI và học máy để quản lý cảnh báo tội phạm tài chính hiệu quả. 

Điều này đã mang lại những lợi ích đáng chú ý như giảm dương tính giả, nâng cao khả năng phát hiện rủi ro và tăng cường tự động hóa trên quy mô lớn. Tuy nhiên, những thách thức như tham gia các khoản đầu tư phát hiện di sản và fintech mới hơn, vận hành hoạt động phát hiện và nhận dạng giữa các nhóm tội phạm tài chính, cũng như giảm các hoạt động thủ công trong khi xử lý các thách thức nói trên vẫn còn tồn tại. 

Chìa khóa nằm ở việc kết hợp đầu ra phát hiện từ nhiều hệ thống và đầu vào thành một hệ thống quản lý trường hợp và quy trình làm việc thống nhất. Bằng cách đó, các ngân hàng có thể đạt được sự giám sát toàn diện bằng cách tổng hợp và chấm điểm các cảnh báo từ nhiều hệ thống phát hiện, cũng như tăng năng suất và độ chính xác với việc định tuyến dựa trên kỹ năng thông qua việc giảm sự chú trọng vào các hoạt động thủ công xuống chỉ còn những hoạt động thực sự cần sự giám sát của con người.

Các ngân hàng hàng đầu hiện đã nhận ra rằng cách tiếp cận thống nhất để tự động hóa quy trình làm việc và xây dựng trí thông minh cho quy trình sẽ cho phép họ hợp lý hóa các hệ thống phụ trợ để đạt được hiệu quả hoạt động và đáp ứng các yêu cầu quy định. Thực hiện các khoản đầu tư này ngay bây giờ sẽ cho phép các tổ chức tự đạt được thành công trong tương lai và tự bảo vệ mình trước các vi phạm quy định.

Dấu thời gian:

Thêm từ tài chính