在快节奏的现代银行业世界中,无缝、高效和合规的交易处理现在是有效运营的要求,特别是在满足监管合规要求时。 在过去的几十年里,直通式处理 (STP) 已经成为游戏规则的改变者,它允许银行在无需人工干预的情况下实现端到端交易处理的自动化。
当涉及到有效的直通式处理时,制裁可能会带来特殊的挑战,并且需要仔细检查组织内如何管理交易自动化。 人工智能和智能自动化可以帮助弥合技术差距,确保有效的直通处理,同时保持监管合规性 - 以下是需要牢记的关键点。
付款异常解决方案
近年来,全球地缘政治的变化引发了经济制裁的激增,针对与恐怖主义、毒品贸易和侵犯人权等非法行为有关的交易。 金融机构承担着执行这些制裁的责任,并且面临着大量增加的案件需要管理。 如今,复杂的调查是通过电子邮件、电话和其他渠道进行的,并且常常偏离银行的中央平台,没有围绕它们构建有效的工作流程和自动化。 这可能会延长解决时间并放大人为错误,从而使流程中的合规性跟踪变得复杂。
有效应对这些挑战的关键在于对自动化支付例外解决方案的投资。 在金融制裁调查方面,管理很大一部分信息请求通常是一个重大负担。 通过使用使用 Swift 消息传递标准进行端到端通信的工具来实现流程自动化,可以帮助支付例外团队更快地解决问题并减少人为错误,从而通过将流程和数据收集保持在同一位置来提高合规性。 您还可以通过改善沟通来提高银行和客户之间的透明度,并且银行方面可以轻松跟踪和升级。 这可以减少客户、销售和服务运营团队之间的摩擦,并大大提高服务水平。
人工智能驱动的筛查和病例管理
制裁合规面临的最大挑战之一是需要根据不断变化的制裁名单准确筛选大量交易。 如今,用于筛选制裁的自动化解决方案可以快速分析大量数据集,并将交易详细信息与监管机构发布的官方制裁清单进行比较。 通过自动化这一过程,银行可以显着加快交易筛选速度,同时最大限度地降低误报或漏报的风险。
随后可以通过将欺诈和制裁筛查工具与案件管理和引导处理解决方案有效连接来构建此类筛查解决方案。 案件管理有助于协调调查制裁所需的所有数据、文档、任务和流程。 通过将这些抵押品集中在单一事实来源中,银行可以更有效地遵守监管要求,同时减少高达 40% 的运营费用。 这使得银行能够将员工解放出来,从事需要人工干预的高价值、基于判断的工作,从而提高组织内部的效率。
针对制裁和金融犯罪采取统一方法
在过去的几十年里,不断变化的风险趋势和技术塑造了金融犯罪检测系统。 传统上,复杂的规则引擎是为金融犯罪检测而开发和部署的,近年来,金融公司扩展了人工智能和机器学习,以实现有效的金融犯罪警报管理。
这带来了显着的好处,例如减少误报、增强风险检测以及大规模提高自动化程度。 然而,诸如加入新的金融科技和传统检测投资、跨金融犯罪团队实施检测和识别、以及在应对上述挑战的同时减少人工活动等挑战仍然存在。
关键在于将众多系统的检测输出和输入连接到统一的工作流程和案例管理系统中。 通过这样做,银行能够通过对来自多个检测系统的警报进行聚合和评分来实现整体监督,并通过减少对手动活动的重视,仅关注真正需要人工监督的活动,通过基于技能的路由来提高生产力和准确性。
领先的银行现已意识到,工作流程自动化的统一方法和流程中的智能构建使他们能够简化后端系统,以实现运营效率并满足监管要求。 现在进行这些投资将使组织能够为未来的成功做好准备,并保护自己免受监管违规行为的影响。
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