不合规的真正代价——从财富 50 强中吸取的教训

不合规的真正代价——从财富 50 强中吸取的教训

时间戳：28年2023月11日上午30:XNUMX
不合规的真正成本——从财富 50 强柏拉图区块链数据智能中吸取的教训。垂直搜索。人工智能。

由于诉讼和数百万美元的罚款，少数金融机构在国际新闻中引起轰动。 问题是他们有意或无意地选择不遵守 BSA 和 AML 法规——这是一个代价高昂的决定。

SYSTRAN 从我们的银行业客户那里得知，因违规而被罚款的可能性迫使他们持续监控和评估他们的组织，以确保不存在合规问题。 但不合规的最大潜在原因之一是无法确保每个通信渠道都受到监控的多语言翻译方法不佳。 机器翻译是解决这个非常现实和普遍存在的问题的方法。

不良行为者无处不在，无论是在您的组织内部还是外部。 全面使用 MT 可以让您了解整个组织（以及每种语言）在全球范围内发生的事情，以防止类似的罚款发生在您身上。

以下是财富 50 强公司在反洗钱执法行动中吸取的一些最艰难的教训，这些公司没有适当的语言监控系统来跟踪全球活动。

  1. 西太平洋银行——1.3亿美元

西太平洋银行是澳大利亚最大的银行之一，多年来一直饱受诟病。 除了在 2022 年因向死者收取费用而被罚款外，Westpac 在 1.3 年还被罚款 2020 亿美元，这是他们未能履行反洗钱义务的反洗钱诉讼的一部分。

学过的知识: 不要给死人开票。

  1. 罗宾汉——30 万美元

投资平台 Robinhood 因在处理 BSA 和 AML 义务合规性方面的重大失误而被罚款 30 万美元。

根据纽约金融服务总监 Adrienne Harris 的说法，Robinhood“未能投入适当的资源和注意力来发展和维持合规文化。” 这一失败导致了严重的违规行为，尤其是其交易监控系统。

Robinhood 的内部流程人手不足，没有提供足够的资源来应对其潜在风险，这在合规方面造成了重大缺陷。 随着 Robinhood 的不断发展，其合规团队并没有与他们一起成长，从而在覆盖范围上留下了空白，并增加了整个公司不合规的风险。

学过的知识：利用机器翻译技术和 AI 弥补员工不足的不足，以确保足够的覆盖面。 如果有自动化流程，这种违规行为早就可以被检测到。

  1. Helix——60 万美元

Helix 和 Coin Ninja 是暗网服务，允许用户通过加密货币匿名洗钱，估计价值 300 亿美元。

加密货币混合服务 Helix 和 Coin Ninja 的运营商 Larry Dean Harmon 被罚款 60 万美元。 除了洗钱罚款外，他还同意没收 4,400 多个比特币，价值估计超过 200 亿美元。

教训： 拒绝匿名洗钱，只接受来自“已知”不良行为者的洗钱。

  1. USAA 联邦储蓄银行——140 亿美元

USAA 因缺乏适当的反洗钱计划而违反 BSA，被罚款 140 亿美元。 该银行承认故意不报告交易。 该银行在 60 年因违规而被罚款 2022 万美元，并因可追溯至 80 年的持续违规问题额外支付 2016 万美元的和解金。

教训： 故意不报告而退出。 跨语言标准化培训资源可以大大缩小这一差距。

  1. MoneyGram——8.25万美元

MoneyGram 未能维持有效且合规的反洗钱计划，并面临 8.25 万美元的罚款。 之所以收取这笔罚款，是因为速汇金仅对六家代理商缺乏监管。 这些代理人在没有任何合理解释的情况下大幅增加交易量，并在 17 个月内向中国转移了超过 100 亿美元。

由于 MoneyGram 已采取重大措施改进其反洗钱计划，因此罚款金额已降至这一较低金额。

教训： 人工智能比你聪明。 让机器检测可疑活动，这样您就不会迷失在语言中。 如果您正在处理国际交易，请集成机器翻译，以便所有通信自动透明化。

  1. 富国银行顾问——7 万美元

富国银行未能在 34 年 2017 月至 2021 年 7 月期间提交至少 XNUMX 份可疑活动报告。富国银行没有对指控提出异议，而是同意支付 XNUMX 万美元以了结违规指控。

虽然 Wells Fargo 有一个 AML 系统，但该系统无法协调用于监控国外电汇的不同国家代码。 这一失败的结果是，富国银行无法及时报告这 25 项可疑活动中的至少 34 项可疑活动。

教训： 利用智能机器，而不是哑机器。 它太贵了，即使你安顿下来！ 机器翻译可以帮助简化监控过程，以确保您永远不会落后于计划。

  1. 第一资本——390亿美元

由于故意和疏忽违反 BSA，Capital One 被罚款 390 亿美元。 Capital One 承认在 2008 年至 2014 年期间未能实施和维护反洗钱计划，并且没有提交数千份可疑活动报告（以及数千份 CTR）。

除了洗钱之外，这还为数百万美元的可疑交易未被报告打开了大门。

教训： 不要等到报告可疑活动。 自动化 MT 和 AI 解决方案会在问题发生时发现问题，这样问题就不会在多年内扩大。

  1. 荷兰银行——574 亿美元

荷兰银行因其反洗钱程序而被荷兰官员起诉后被罚款 574 亿美元。 他们之前曾因反洗钱流程薄弱而被引用，但增加的改进不足，导致罚款。

教训： 薄弱的反洗钱流程可能会导致起诉。

  1. 大马银行——700 亿美元

AmBank 连同马来西亚前总理纳吉布·拉扎克 (Najib Razak) 的行为，因洗钱、滥用职权、挪用公款和违反信托等多项罪名被罚款 700 亿美元。

教训： 与罪犯合作可能会让您付出代价。

  1. DNB ASA——48.1万美元

挪威最大的银行 DNB ASA 因未能遵守反洗钱规定而被罚款超过 48 万美元。 除了不遵守 BSA 和 AML 法规外，该银行还面临腐败指控。

教训： 腐败不付钱.

关键要点——全球合规不是可有可无的

公司太多了 忽视合规规定或没有足够的覆盖面 和培训。 但是，合规性不是可有可无的。 即使只有一名员工未能遵守合规规定，银行也会面临反洗钱罚款。

无论您采用何种合规流程，如果您无法监控每种语言的每一次通信，您将面临如上所述的巨额罚款风险。 但是，您可以通过利用 AI 大规模监视非法行为并消除员工寻求不合规解决方案的诱惑来显着降低这种风险。

SYSTRAN 的支持 AI 的机器翻译可以提供帮助

  • 了解每封电子邮件、PDF、短信和文档
  • 让私人信息远离不良行为者 潜伏在你的防火墙之外。 您拥有并控制 SYSTRAN 服务器上的信息——不允许任何外人进入。
  • 实现完全合规的通信 在您组织的各个级别。 当 SYSTRAN 可以在他们日常使用的程序中访问时，员工不必去其他地方进行翻译。
  • 准确了解您在合规性方面的立场。 SYSTRAN 为您的合规监控团队提供了他们在罚款之前识别风险所需的可见性。

SYSTRAN 的 MT 破坏了开放的全球可见性，因此没有什么可以隐藏的，使您能够确保每个文档和通信渠道都符合所有法律和安全法规。

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