Tầm quan trọng của AI và Sinh trắc học trong việc tuân thủ quy định về tài chính

Trí tuệ nhân tạo (AI) và sinh trắc học đang cách mạng hóa việc tuân thủ quy định trong các công ty fintech và ngân hàng bằng cách cung cấp các phương pháp chính xác và hiệu quả hơn để xác định và ngăn chặn hoạt động gian lận, cũng như hợp lý hóa các quy trình tuân thủ.

Theo truyền thống, việc tuân thủ là một quá trình tẻ nhạt và tốn thời gian, đòi hỏi phải kiểm tra và xem xét thủ công các giao dịch và tài liệu. Nhưng với sự trợ giúp của AI và sinh trắc học, việc tuân thủ đang trở nên hiệu quả và hiệu quả hơn rất nhiều. Trong podcast PaymentsJournal gần đây, Michael Sheehy, Giám đốc Tuân thủ tại Payoneer, và Mark Salazar, Giám đốc Công nghệ và Cơ sở hạ tầng tại Javelin Strategy & Research, đã thảo luận về tương lai của việc đáp ứng các thách thức về tuân thủ.

Tương lai của những thách thức về tuân thủ

Thách thức lớn nhất đối với việc tuân thủ của các fintech là chi phí triển khai Nhận biết khách hàng (KYC), một quy trình mà các fintech sử dụng để xác minh danh tính khách hàng của họ và đánh giá rủi ro tiềm ẩn của họ đối với hoạt động rửa tiền hoặc tài trợ cho khủng bố. Fintech có thể cần phải trải qua quy trình KYC khi tiếp nhận khách hàng mới, thiết lập tài khoản mới hoặc thực hiện một số giao dịch tài chính nhất định. Điều này thường liên quan đến việc thu thập và xác minh thông tin cá nhân và tài chính, chẳng hạn như tên, địa chỉ, giấy tờ tùy thân do chính phủ cấp và tình trạng việc làm. Fintech cũng có thể cần giám sát hoạt động của khách hàng theo thời gian để đảm bảo tuân thủ liên tục các yêu cầu KYC.

Sheehy giải thích: “Đặc biệt là khi bạn muốn vươn ra toàn cầu và hoạt động ở nhiều khu vực pháp lý, bạn biết đấy, các sắc thái KYC khác nhau có thể tốn kém”. “Hậu quả của việc không có chương trình KYC đầy đủ hoặc các chương trình tuân thủ được tài trợ đầy đủ là rất đáng kể. [Rằng] có 10 tỷ USD tiền phạt KYC vào năm ngoái trên toàn cầu chỉ cho bạn thấy các cơ quan quản lý đang thực hiện KYC nghiêm túc như thế nào.” Hơn nữa, các quốc gia khác nhau đang xây dựng các quy định khác nhau nên việc nắm rõ mọi thứ là một thách thức.

Sheehy nói: “Tội phạm luôn cố gắng… tìm ra những sơ hở trong hệ thống. “Vì vậy [tuân thủ] có nghĩa là chủ động. Điều này liên quan đến việc có sẵn các quy trình và thủ tục để phân tích các xu hướng mà bạn đang thấy không chỉ trong các giao dịch của chính mình mà còn ở cấp độ vĩ mô hơn trong môi trường mà bạn hoạt động.”

Là một công ty làm việc với các cơ quan quản lý và công ty công nghệ tài chính nhằm đáp ứng các quy định đó, Payoneer đóng vai trò là người quản lý nền kinh tế toàn cầu và làm cho thế giới tuân thủ quy định phức tạp trở nên đơn giản hơn. Salazar nói: “Sự phức tạp mà Micheal vạch ra đã thúc đẩy mong muốn đơn giản hóa này, điều này sẽ đòi hỏi một quá trình lặp đi lặp lại để cố gắng đạt được điều đó”.

Để đáp ứng các yêu cầu nghiêm ngặt khác nhau về quy định KYC trên toàn thế giới, nhiều công ty sử dụng phương pháp cố gắng đáp ứng các yêu cầu khắt khe nhất. Nhưng điều này có thể gây phản tác dụng đối với các công ty có trụ sở tại các quốc gia có quy định chặt chẽ, chẳng hạn như Singapore, đang tìm cách phát triển trên toàn cầu. Đối với những công ty như vậy, “khi bạn giao dịch với khách hàng ở Hoa Kỳ, nơi các yêu cầu KYC không nghiêm ngặt trong các quy định, bạn đang tự đặt mình vào thế bất lợi trong cạnh tranh so với các đối thủ khác có thể không hoạt động trên toàn cầu, ” Sheehy nói. Việc tuân thủ các quy định của địa phương là một thách thức ngay cả đối với các công ty đa quốc gia lớn nhất. Salazar cho biết: “Apple và Google đang cố gắng mở rộng quy mô trên toàn cầu nhưng bị hạn chế bởi các quy định pháp lý địa phương. “Họ đã gặp phải các vấn đề về quy định khi phải quyết định xem nên [chịu] phạt hay loại bỏ các sản phẩm hoàn chỉnh.”

Vai trò của AI trong quản lý thanh toán

Một cách AI đang cải thiện sự tuân thủ trong các fintech và ngân hàng là thông qua việc sử dụng thuật toán học máy. Các thuật toán này có thể phân tích lượng dữ liệu khổng lồ, xác định các mô hình và xu hướng cũng như đưa ra dự đoán về các sự kiện trong tương lai. Điều này cho phép các ngân hàng và fintech xác định và ngăn chặn hoạt động gian lận trước khi nó xảy ra, thay vì phản ứng sau khi sự việc xảy ra.

“Trong lịch sử, bạn biết đấy, việc tuân thủ là phát hiện và báo cáo, phát hiện và báo cáo. Bây giờ chúng tôi đang chuyển sang phòng ngừa hiệu quả và báo cáo theo thời gian thực nhiều hơn,” Sheehy nói. “Học máy và AI thực sự cho phép bạn hoạt động trong môi trường thời gian thực nhiều hơn so với môi trường dựa trên quy tắc truyền thống. Mô hình truyền thống liên quan đến việc sử dụng các quy tắc như nếu A xảy ra thì thực hiện B hoặc nếu C xảy ra thì thực hiện D. Ngược lại, học máy sẽ cho phép bạn ban hành các biện pháp phòng ngừa và hiểu rõ hơn về cách khách hàng giao dịch. Và nó cũng cho phép bạn hoạt động theo thời gian thực hơn.”

Ví dụ: Sheehy đã mô tả cách Payoneer sử dụng AI và học máy để mô hình hóa các mô hình hành vi của người bán trong một khu vực pháp lý nhất định khi bán một số hàng hóa nhất định. “Là một thương gia mới tham gia thị trường phải không? Hay đó là một thương gia đã thành danh và đã hoạt động được 10 năm? Bạn sẽ không đối xử với họ như vậy,” Sheehy nói. “Ai đó đang phát triển và bắt đầu kinh doanh sẽ có khoản thanh toán nhỏ hơn và tăng dần theo thời gian. Một khách hàng lâu đời hơn sẽ có khối lượng lớn đạt đỉnh trong các giai đoạn theo mùa.”

Các mô hình AI có thể giúp các công ty fintech phân loại người bán theo loại hình và dự đoán điều gì sẽ xảy ra trong tương lai. “Nếu ai đó nhận được một khoản thanh toán lớn, mô hình của bạn có thể nói, tôi nghĩ điều đó x sẽ xảy ra. Điều này có thể kích hoạt yêu cầu xác minh KYC bổ sung hoặc tạm dừng hoạt động của khách hàng đó.

Với AI, các mô hình học máy có thể được điều chỉnh phù hợp với các quốc gia hoặc thị trường cụ thể. Salazar cho biết: “Với sự xuất hiện của công nghệ và nền tảng mới, chúng tôi đã đạt được sự tăng tốc về các tiêu chuẩn quản trị dữ liệu, mặc dù chúng vẫn rất khác nhau giữa các khu vực”. “Chúng tôi bắt đầu thấy khả năng các mô hình này thực sự học hỏi và… thúc đẩy tác động trong các khu vực đó, điều này tạo ra sự khác biệt lớn.”

Sinh trắc học và tuân thủ

Bên cạnh AI, sinh trắc học cũng đang tạo nên làn sóng trong thế giới tuân thủ bằng cách sử dụng các đặc điểm vật lý để nhận dạng và xác thực. Điều này cho phép khách hàng dễ dàng truy cập vào tài khoản của mình chỉ bằng cách nhìn vào camera, loại bỏ nhu cầu về mật khẩu hoặc các hình thức xác thực khác. Các ngân hàng cũng đang sử dụng phần mềm nhận dạng giọng nói để xác minh danh tính của khách hàng qua điện thoại, cũng như máy quét dấu vân tay để đảm bảo quyền truy cập an toàn vào tài khoản. Việc mạo danh đặc điểm khuôn mặt, giọng nói hoặc dấu vân tay của người khác khó hơn rất nhiều so với việc đoán mật khẩu của họ.

“Mọi người đều sử dụng sinh trắc học, khi họ mở khóa điện thoại, khi họ sử dụng Apple Pay, khi họ sử dụng dấu vân tay trên một thứ gì đó. Nó đã trở thành một tiêu chuẩn rồi,” Sheehy nói. “Tôi nghĩ sinh trắc học gắn chặt với nhận dạng kỹ thuật số mà tôi sẽ đề cập sau. Sau vụ vi phạm dữ liệu Equachus, lừa đảo thất nghiệp do COVID và lừa đảo cho vay theo hình thức PPP sử dụng danh tính bị đánh cắp, rõ ràng là cách duy nhất để ngăn chặn hành vi gian lận này là kiểm tra sinh trắc học trực tiếp. Việc liên kết điều này với danh tính kỹ thuật số là cực kỳ quan trọng. Bằng cách tận dụng cơ sở dữ liệu của chính phủ để lấy danh tính kỹ thuật số của ai đó và kiểm tra chéo nó bằng bài kiểm tra sinh trắc học, bạn có thể gắn kết cả hai với nhau.”

Trên toàn cầu, nhận dạng kỹ thuật số và sinh trắc học tiên tiến hơn nhiều ở Châu Phi và Châu Á, trong khi Châu Âu và Mỹ có phần tụt lại phía sau. Nhưng Sheehy tuyên bố rằng sinh trắc học sẽ là tiêu chuẩn toàn cầu trong vòng hai năm tới. “ Singapore và Malaysia thực sự đã bắt buộc sử dụng sinh trắc học trong KYC của họ. Họ đang nói với các tổ chức tài chính ở những thị trường đó rằng, nếu khách hàng của bạn không đứng trước mặt bạn khi bạn bán sản phẩm tài chính, thì bạn cần phải có hoạt động kiểm tra KYC. Họ còn đi xa hơn khi tuyên bố rằng họ sẽ không chấp nhận hành vi trộm danh tính như một loại hình trong nền kinh tế của họ nữa”.

Nhìn về phía trước

Trí tuệ nhân tạo và sinh trắc học không chỉ là những tiện ích thú vị — chúng đang cải thiện đáng kể chức năng tuân thủ trong các công ty fintech và ngân hàng, giúp giữ tiền và tài sản của chúng ta an toàn và bảo mật. Sheehy nói: Sinh trắc học vẫn chưa hoàn hảo, “nhưng đó là một sự thay đổi đáng kể so với XNUMX năm trước, khi mọi người chỉ chụp ảnh giấy tờ tùy thân của họ và tải chúng lên, đăng ký thế chấp và những thứ tương tự”.

Tại Hoa Kỳ, để sinh trắc học được áp dụng rộng rãi, nó đòi hỏi phải tiêu chuẩn hóa và quản lý dữ liệu của chính phủ. “Hiện tại, quy định về sinh trắc học đang ở cấp tiểu bang. Chúng ta cần nhiều sự ủy nhiệm của liên bang hơn, điều mà tôi tin rằng sẽ đến. Cho đến lúc đó, nó giống như miền Tây hoang dã vậy.” Một phần của quy định này có thể nằm trong Đạo luật bảo mật dữ liệu người tiêu dùng hiện đang được tranh luận tại Quốc hội.

Khi các quy định KYC khác nhau thay đổi trên khắp thế giới, Sheehy lạc quan rằng Payoneer có thể là một phần của giải pháp giúp thanh toán an toàn hơn đồng thời tuân thủ các quy định và đổi mới trong học máy và sinh trắc học. Tương lai chắc chắn có vẻ tươi sáng đối với các công ty có thể giúp đơn giản hóa sự phức tạp của quy định quốc tế đồng thời tận dụng tốt hơn dữ liệu khách hàng và doanh nghiệp.

Liên kết: https://www. Paymentsjournal.com/the-importance-of-ai-and-biometrics-in-regulatory-compliance-in-finance/

Nguồn: https://www.paymentsjournal.com

• Phân phối nội dung và PR được hỗ trợ bởi SEO. Được khuếch đại ngay hôm nay.
• Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligence. Khuếch đại kiến ​​thức. Truy cập Tại đây.
• nguồn: https://www.fintechnews.org/the-importance-of-ai-and-biometrics-in-regulatory-compliance-in-finance/