金融科技投资持续增加,反映出投资者对金融服务业的创造力、效率及其保持竞争力的能力的信任。 然而,洗钱或其他形式的金融不当行为正在增加。 虽然此时可能无法获得完整的信息,但金融公司据称花了 的美元214亿元 关于 2020 年金融犯罪监测。
该行业在多大程度上接受了构建系统以应对日益严格的金融监管以及洗钱和欺诈行为增加的挑战的需求? 而且,由于金融科技的超连接特性,我们如何在保持便利性和盈利性因素的同时保护这些系统?
了解金融科技中的反洗钱 (AML) 挑战
席卷金融服务业的超数字化对大多数金融科技行业参与者来说是一把双刃剑。
一方面,数字化举措创造了重要的新机遇。 与此同时,随着老练的网络犯罪分子利用技术为他们谋取利益,识别金融犯罪风险变得越来越具有挑战性。
这导致反洗钱措施成为人们关注的焦点。 金融科技公司必须修改其控制框架以控制不断变化的金融犯罪风险,同时始终促进企业数字化转型。 此外,他们必须在整个转型过程中保证积极的客户体验。
为什么金融科技公司面临风险?
就在 2008 年金融危机之后,监管机构颁布了反洗钱法以保护金融机构和消费者。 与其他金融服务提供商一样,金融科技公司如果不遵守这些规定,就容易受到洗钱等严重犯罪行为的影响。 因此,监管机构有权实施严厉的处罚,包括罚款或纪律处分。
金融科技中的洗钱活动对犯罪分子具有诱惑力,因为此类系统中的交易量激增、资金流动无限制以及匿名账户(例如 PayPal)的使用。 随着数字货币流通量的增加,不法分子可以在这条新路径上继续洗钱。
结果是数字反洗钱(交易洗钱)已经开始取代传统的反洗钱。 这些因素使金融科技成为从事洗钱活动的非法组织的主要目标。
鉴于金融科技行业的新生性质, 洗钱结果 名誉受损,造成不良后果。 另一方面,值得注意的是,传统手段可能不足以满足金融科技公司的需求,因为它们的数字化运营需要应对巨大的风险敞口和更多的威胁向量。
洗钱状况加剧了反洗钱挑战
金融犯罪带来的日益严重的威胁提高了监管重点。 联合国毒品和犯罪问题办公室报告说,估计洗钱的确切价值极其困难,但强调数量巨大且还在不断增加,高达全球 GDP 的 5%,即每年 800 亿至 2 万亿美元。
从事贩毒、偷税漏税、洗钱、金融诈骗等违法犯罪活动的人,越来越多地利用数字支付渠道,增加了洗钱的可能性。
支付服务提供商 (PSP) 和金融科技公司不能假定可比较的标准不适用于在这些领域运营的其他提供商。 此外,不能假定只有组织会承担金融犯罪合规的负担。
例如,金融犯罪执法网络 (FinCEN) 和联邦存款保险公司 (FDIC) 发布了指南,以帮助金融机构识别 PSP 带来的增加的风险。 因此,美国金融机构希望其网络内的 PSP 拥有强大的反洗钱、处罚和反欺诈控制措施。
这些控制措施包括商家尽职调查、可疑活动监控和其他流程(如风险评估),以确保金融科技不会无意中增加金融机构和消费者的风险。
金融科技中的反洗钱程序是什么样的?
根据现行法规,反洗钱计划必须具备一些基本要素才能被视为合规。 其中包括持续培训、合规官、交易监控、可疑活动报告 (SAR) 和制裁筛选。
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合规官是一名经验丰富的金融科技员工,负责每天监督反洗钱合规性。
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除了入职培训外,金融科技公司还必须提供有关反洗钱监管标准的持续培训,包括最新的立法更新。
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此外,机构必须监控 10,000 美元或以上的交易; 金融机构还应该寻找可疑的交易模式。
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可疑活动包括来自可疑离岸账户的交易以及其他可能混淆非法资金来源的交易。
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此外,金融机构必须筛选他们的客户,以确保他们不在任何制裁名单上。
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公司必须在发现违规行为后不超过三十个日历日内向金融犯罪执法网络 (FinCEN) 提交 SAR,以保持对美国反洗钱法规的遵守。
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因此,金融科技公司通常必须提高其合规报告能力。
金融科技公司可以通过 3 种方式对反 Monel 洗钱采取积极主动的态度
金融科技公司需要采取以下步骤来加强其反洗钱能力:
1. 重新审视您的了解客户 (KYC) 措施并遵循最佳实践
在与新客户进行金融交易之前,金融机构必须确认他们的身份。 鉴于他们的目标是为新消费者提供流畅无缝的体验,金融科技公司要实现这一目标可能具有挑战性。 然而,为了打击洗钱活动,金融科技公司必须实施更严格的客户登记协议。
例如,您可以使用“现场”照片与他们身份证上的照片进行比较。 入职后,金融科技公司应实施强大的身份验证方法,如生物识别验证,以确保登录/登录的人与入职的人是同一个人。
2. 利用负面媒体筛选和专门的信任解决方案进行客户尽职调查 (CDD)
CDD 是一系列风险管理策略,用于持续监控金融机构(例如金融科技公司)采用的消费者活动。 这意味着您不仅必须验证客户的身份,还必须验证在任何寻求建立账户的公司中持有至少 25% 股权的大股东的真实性。
在吸引新消费者的同时,金融科技公司必须加强其 CDD 流程并实施自己的风险状况。 此过程应将政治公众人物 (PEP)、来自特定地区的客户和特定行业的客户分类为比其他顾客更高的风险。 因此,负面新闻或其他令人担忧的新闻筛选和过滤服务使您能够寻找有关个人或企业的负面媒体,帮助您创建更准确的风险概况。
3.自动化交易监控系统
得益于自动监控交易的软件,金融科技公司可以生成各种监控标准,然后将其应用于每笔交易。 事务的通知和严重级别由具体情况和准则决定。 您可以在仪表板上实时检查这些交易警报,并在处理可疑活动时迅速做出响应。
重要的是,金融科技公司应该采用基于风险的策略,专注于内在的业务威胁。 这取决于您对与您互动的消费者类别、实践领域以及您的业务所在国家/地区普遍存在的危害的理解。 通过从基于风险的角度监控交易,可以减少误报的可能性。
为了应对反洗钱挑战,金融科技公司必须长期参与其中
更严格的反洗钱措施的初步实施可能会导致金融科技公司的消费者转化率下降。 例如,客户将需要更多的精力和时间来完成入职流程。 由于必要的身份验证层,这些反洗钱保护措施也会阻碍交易速度。 误报反洗钱通知会激怒消费者,国际交易将变得更加复杂。
但是,金融科技公司可以利用其现有的数字基础设施来构建有弹性且合规的反洗钱系统。 关键是利用 AI/ML 等尖端技术尽可能减少瓶颈和误报,同时将您的风险敞口保持在最低限度。
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- Sumber: https://www.fintechnews.org/meeting-the-anti-money-laundering-aml-challenge-in-fintech/
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