Chống tội phạm tài chính vào năm 2022 (Steve Morgan)

Một chủ đề lớn cho việc này SIBOS (và hầu hết những vấn đề trước đây) là làm thế nào để ngăn chặn tội phạm tài chính mà không làm gián đoạn hoặc làm suy giảm trải nghiệm dịch vụ chất lượng cao cho khách hàng.
đại đa số khách hàng trung thực (và rất quan trọng và có giá trị).

Hiện tại, tội phạm tài chính đang gia tăng chóng mặt và các ngân hàng ngày càng phải đối mặt với nhiều thách thức hơn trong việc quản lý rủi ro một cách hiệu quả. Mặc dù đây không hẳn là một xu hướng mới đối với các dịch vụ tài chính, nhưng tốc độ thay đổi chiến thuật của những kẻ lừa đảo đã thúc đẩy các tổ chức
để suy nghĩ lại các thủ tục bảo mật của họ và phản ứng với các hoạt động gian lận. 

Vậy làm thế nào các ngân hàng có thể tiến lên phía trước?

Các chuyên gia về tội phạm tài chính đã quen với việc áp dụng các công cụ quy tắc để phát hiện các vụ việc, đồng thời trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy ngày càng cải thiện hơn nữa việc phát hiện và quản lý. Ứng dụng AI và machine learning vào cảnh báo tội phạm tài chính
việc quản lý đã mang lại kết quả đáng kể, bao gồm giảm kết quả dương tính giả, cải thiện khả năng phát hiện rủi ro và tăng cường tự động hóa trên quy mô lớn.

Một thách thức trong hoạt động là cách thức hoạt động của gian lận và tội phạm tài chính, đôi khi hoạt động độc lập trong các công ty tài chính. Mô hình này có thể đã phù hợp từ nhiều năm trước khi các âm mưu gian lận và tội phạm tài chính không giống nhau và được quản lý tương ứng,
nhưng các yếu tố hiện tại như kênh, đường dẫn thanh toán và sự phân cấp đã làm mờ ranh giới giữa gian lận và tội phạm tài chính. 

Trong vài năm gần đây, các tổ chức tài chính đã đầu tư rất nhiều vào các hệ thống giám sát phát hiện nâng cao, tận dụng các khả năng của FinTech chuyên về AI và học máy. Xu hướng này là một ví dụ điển hình của các tổ chức tài chính
kết hợp phương pháp tiếp cận tốt nhất kết hợp đầu tư vào các hệ thống cũ với các công nghệ mới hơn, dựa trên AI. 

Câu hỏi lớn cần đặt ra là làm thế nào để các ngân hàng phát hiện và ngăn chặn các âm mưu rửa tiền một cách hiệu quả mà không làm ảnh hưởng đến trải nghiệm dịch vụ khách hàng của khách hàng? Điều quan trọng là phải luôn nhanh nhẹn. Việc có sẵn các công nghệ phù hợp là điều tốt nhưng điều gì là
điều quan trọng không kém là khả năng phân loại sự cố một cách chính xác và hiệu quả. Mặc dù không ai muốn bị lừa đảo, dù là khách hàng hay ngân hàng, nhưng điều quan trọng là trải nghiệm của khách hàng không bị ảnh hưởng bởi điều đó. 

Vì vậy, cuối cùng những gì bạn có thể làm là chuyển những gì bạn có thể đến đúng người, cập nhật thông tin cho khách hàng và giảm thiểu tổn thất cho phía khách hàng cũng như phía ngân hàng. Cuộc đấu tranh cho hiệu quả và hiệu quả còn tăng lên nhiều hơn nếu bạn xem xét
tác động của các hệ thống phát hiện khác nhau với mức độ tự động hóa khác nhau trong quy trình quản lý trường hợp của chúng. Điều này không mang lại trải nghiệm người dùng hài hòa cho nhân viên ngân hàng chịu trách nhiệm về những kết quả này. 

Khi các tổ chức tài chính tiếp tục tìm cách giảm chi phí hoạt động, không thể hy sinh khả năng gặp rủi ro trong quá trình này. Cho dù các đơn vị điều tra đang hoạt động trên cơ sở trên bờ, trên bờ/ngoài khơi hay trên cơ sở mô hình kết hợp nào khác, mục tiêu là
gửi cảnh báo và/hoặc trường hợp tới nhà phân tích và/hoặc điều tra viên phù hợp nhất với mức độ phức tạp, rủi ro hoặc các yếu tố khác của nó. Điều này cho phép các công ty quản lý rủi ro hợp lý đồng thời kiểm soát chi phí hoạt động.