不正リスクとコンプライアンス リスクを区別することはますます難しくなっています。 デジタル化の進展と消費者からのサービスへの期待の高まりにより、なりすまし詐欺師やマネー ロンダラーが金融犯罪リスク管理システム内のギャップを悪用する速度が増しています。 また、コミュニティ バンクと信用組合は、大手銀行の競合他社がエンタープライズ リスク管理ツールと戦略に継続的に投資しているため、ますます詐欺師の標的になるため、さらに大きなリスクにさらされています。  

多くのコミュニティ ベースの金融機関のリスク管理ツールは、ポイント ソリューションのまとまりのないコレクションとサイロ化されたリスク管理機能で構成されています。 しかし、さまざまな種類のリスクの境界線が曖昧になり始めているため、詐欺とコンプライアンスのリスク管理に対してバラバラなアプローチを続けると、脆弱性を見逃して悪意のある攻撃者に悪用されることは避けられません。 

リスクの種類

大まかに言えば、金融機関に影響を与えるリスクの主なタイプには、サイバー リスク、コンプライアンス リスク、詐欺が含まれます。

サイバーリスク

金融機関に対するサイバー攻撃
238 年に 2020% 急上昇し、データ侵害 5.72 件あたり平均 XNUMX 万ドルの損害が金融業界に発生しました. 金融機関に影響を与えるサイバーリスクには、次のようなものがあります。

• フィッシング詐欺

• ランサムウェア

• 脆弱性の悪用

• DDoS攻撃

• サプライチェーン攻撃

• バンクドロップ

規制/コンプライアンス リスク

すべての金融機関は、規制遵守を維持するために必要なリソースを痛感しています。 金融機関が管理しなければならない規制コンプライアンスの種類の例には、次のようなものがあります。

• KYC/CDD

• AML

• 個人情報保護

• クレジット/貸付

不正リスク

詐欺師は、金融機関の詐欺対策の一歩先を行く新しい創造的な方法を絶えず探しています。 金融機関が被った詐欺の種類は次のとおりです。

• 新規アカウント詐欺

• アプリケーション詐欺

• 取引詐欺

• アカウント乗っ取り詐欺

さまざまなタイプのリスクに対するサイロ化されたアプローチの問題

さまざまなタイプのリスクをスタンドアロンとして考える (そして検出と防止にサイロ化されたアプローチをとる) 代わりに、各タイプのリスクをより大きなリスク連続体の単なるポイントと見なし、より効率的かつ効果的な方法を考えたらどうなるでしょうか?戦略を作成し、リスク組織を構築し、すべてのリスクからの脅威を検出/防止しますか? 結局のところ、コンプライアンスの脅威として始まった損失は、最終的には詐欺の脅威に発展する可能性があり、規制上の罰金と詐欺による多額の損失という XNUMX つの面で損失を被るリスクがあります。

たとえば、誰かが合成 ID を使用して新しいアカウントを開設した場合、KYC/CDD コントロール (コンプライアンスの脅威) をバイパスしています。 その後、銀行との関係を深め、与信限度額を設定して上限に達した後、彼らは支払いをせずにレーダーから外れ、金融機関に償却 (詐欺による損失) を残します。 金融機関は、XNUMX つのインシデントから XNUMX つの脅威に直面しています。

金融機関は、運用を完全に可視化するために、リスク管理戦略とシステムを再設計する必要があります。検出および防止システムを活用して効率を最大限に高め、リスク管理チームが同じページから読み取る必要があります。

単一のプラットフォームを使用した包括的なリスク管理

幸いなことに、エンタープライズ詐欺およびコンプライアンス ソリューションへの高額な投資は必要ありません。 大規模な金融機関は、より高度なエンタープライズ システムや、高価なカスタム統合を備えたクラス最高のポイント ソリューションのスイートを必要とする場合がありますが、ほとんどのコミュニティ バンクや小規模から中規模の信用組合は、単一のプラットフォームを活用して、不正行為の検出と防止の両方を実行できます。同時に基本的なコンプライアンスチェックを行います。

単一のソリューションから詐欺とコンプライアンスのリスク軽減を活用するために、金融犯罪ソリューションに必要な最小限の機能を以下に示します。

• 信頼できるサードパーティのデータ インテリジェンス プロバイダーとの統合により、システムはバックグラウンドで動作し、消費者がオンボーディングする前に、幅広い記録やデジタル リソースから入手した公開情報と比較して、申請者が入力したすべてのデータがチェックアウトされることを確認します。

• 政府の監視リストおよび制裁リストに対して AML コンプライアンスのチェックを実行するサード パーティへの統合を活用する機能。 

• マネー ロンダリング、テロリスト、その他の犯罪行為の兆候となる可能性のあるリスクの高い行動や価値の高い取引にフラグを立てる、自動化された進行中の取引監視。 

• 統合された機械学習 (ML) により、大量の口座開設、申請、取引、支払い取引の監視をほぼリアルタイムで最高の精度で実行します。

• 不審なアクティビティにゼロインするための非常に正確な結果を提供する一方で、誤検知による摩擦やビジネスの損失を排除し、それによって一流の消費者と従業員の経験を保証する実績があります。 

• 金融機関固有のリスク許容レベルと運用環境に基づいて、リスク プロファイルをカスタマイズおよび改良する機能。 

統合プラットフォーム – 不正およびコンプライアンス リスク管理のための単一のソリューション

ターンキーでカスタマイズ可能な不正検出およびコンプライアンス自動化プラットフォームを利用して、上記のすべての基準などをチェックして不正を発生源で阻止し、正当な申請者の摩擦を最小限に抑えます。これは、その ML 機能が誤検出を排除するのに役立つため、実装にかかるコストと時間はわずかです。高価なエンタープライズ ソリューションとして。

主な利点

• 信頼できるサードパーティのデータ インテリジェンス プロバイダーと既に統合されており、組み込みのルールを使用してすぐに導入したり、組織固有のリスクに基づいて (ビジネス ユーザーがドラッグ アンド ドロップ機能を使用して) ルールを追加、削除、または調整できるようにカスタマイズしたりできます。プロファイルと公差。

• 正当な顧客やメンバーからの離脱のリスクとなる偽陽性を排除し、高い精度の不正検出を実現することで、トップラインの収益に影響を与えます。 

• 新規口座の申し込み、ローンの申し込み、疑わしいアクティビティ、クレジット カード取引、P2P 支払いなど、詐欺師が攻撃しようとするすべてのチャネルをリアルタイムで保護します。

• SEO を活用したコンテンツと PR 配信。 今日増幅されます。
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• 情報源： https://www.finextra.com/blogposting/23558/community-banks-and-credit-unions-can-manage-fraud-and-compliance-risk-management-in-a-single-soluti?utm_medium=rssfinextra&utm_source=finextrablogs