金融犯罪管理において誰もが経験する XNUMX つの課題とあなたが探している XNUMX つの答え
金融業界は規制当局から常に監視されており、顧客確認 (KYC)、マネーロンダリング対策 (AML)、金融犯罪対策 (AFC) 規制の厳格な遵守が求められています。 誰もが知っているように、これらの規制では、
顧客文書の徹底的かつタイムリーな（場合によっては永続的かつプロアクティブな）分析、リスク評価、ポリシー遵守、および効率的なアラートオーケストレーション。 ただし、これらのタスクを効率的に実行するには、まだほとんど解決されていない重大な課題が伴います。
今日現在。
このブログでは、顧客との会話の中で常に浮上し、銀行の意思決定者にとって最重要課題であることが証明されている XNUMX つの具体的な課題に焦点を当てます。
1. 文書分析とリスク評価
現代のいつもの容疑者
時代遅れに聞こえるかもしれませんが、文書分析は依然として紙ベースで時間のかかる作業であり、多数の顧客文書を手作業で検査する必要があり、人的ミスが発生しやすいことで知られています。 このマニュアルの精査
非効率的であることが判明しており、多くの場合、データ抽出や危険信号の特定において不正確な結果が生じます。
もう XNUMX つの重要な課題は、一貫性のないリスク評価を中心に展開しています。 リスク要因の解釈には人間の要素が大きく関与するため、リスク評価には固有のばらつきがあり、異なるチーム間でリスク評価に不一致が生じます。
同じ金融機関内のアナリストと同じです。 この矛盾により、リスクに対する認識が歪められ、効果的な意思決定が妨げられ、金融機関全体のリスク選好との不整合が生じる可能性があります。
絶え間なく進化する規制状況が問題をさらに複雑にしています。 さまざまな地域にわたる顧客のリスクを評価する方法に関して、絶えず変化するコンプライアンス規制に対応することは、複雑な作業です。 これらの規制を常に最新の状態に保つ必要性
特に国際的に事業を展開している企業、または主に国際的な顧客を抱えている企業にとっては、すでに要求の厳しいコンプライアンス手順にさらなる複雑さと作業負荷が加わります。
GenAI による変革: テクノロジーのパラダイムシフト
しかし、これらの課題に対する新たな答えがあり、それは最新の技術話題、GenAI と関係しています。 市場は、これらの課題を大幅に軽減できる GenAI のような最先端テクノロジーを活用する大きな可能性に注目しています。
従来のアプローチに革命をもたらします。
では、今日、銀行の意思決定者はどのようなユースケースを評価することが増えているのでしょうか?
多くの議論の中で、次のような議論が常に浮上しており、銀行が GenAI に向けて飛躍するための優れた出発点であることが証明されています。
自動ドキュメント分析。 GenAI を利用して、テキスト、画像、さらにはそれらの組み合わせなど、さまざまな種類の顧客ドキュメントから関連情報とスニペットを自律的に処理して抽出します。 主要なポイントの要約を生成するだけでなく、
書類には以下が含まれます。 これにより、面倒な手動レビュー プロセスが排除され、以前に比べてわずかな時間で結果と洞察が得られるため、スピードと効率が向上します。 また、より正確に焦点を当てることができるため、より高い精度が保証されます。
関連情報。
一貫したリスク評価。 Gen AI は次のことができます。
- 大量のデータを継続的に高速に処理および分析し、人的エラーを排除します。 これにより、すべての評価で同じデータ ポイントが考慮されるようになり、データ関連の不整合が軽減されます。
- リスク要因を評価する際に、標準化された基準やルールを全面的に適用するために活用します。 これにより、リスク評価方法のばらつきが減り、すべての評価が同じ基準を使用して実行されるようになります。
- 特定の規制要件を一貫して遵守し、評価が組織レベルでの法的およびコンプライアンスの基準に沿っていることを確認します。
- さまざまな管轄区域の特定の規制要件のマッピングと理解を支援します。 規制テキスト、文書、更新を分析して、規制間の共通点と相違点を特定できます。 自動化するようにプログラムすることもできます
複数の規制枠組みに対するコンプライアンスチェックを同時に行い、リスク評価がさまざまな管轄区域の要件と一致していることを確認します。 - 異なる管轄区域の規制要件を相互参照して、重複するルールまたは同等のルールを特定します。 これは、評価を合理化し、コンプライアンスの取り組みにおける冗長性を軽減するのに役立ちます。
この規制要件との整合により、人間中心のアプローチで見られるリスク評価のばらつきが大幅に減少します。
リアルタイムのコンプライアンス更新: GenAI は、その本質的な性質を考慮して、最新のコンプライアンス規制にシームレスに適合するようにアルゴリズムを常に更新します。 地理を超えて。 このプロアクティブなアプローチにより、アナリストは継続的な作業から解放されます。
規制の変更を追跡して組み込むことで、より戦略的で付加価値の高いタスクに集中できるようになります。
2. さまざまな種類のアラートを理解し、それらを総合的に調整する
アラート管理の難問
金融犯罪対応の有効性に対する最も重大な課題の XNUMX つは、アラートの過負荷です。監視および検出システムによって生成される膨大な量のアラートがアナリストを圧倒し、真の脅威を識別することが困難になります。
誤検知から。 これによりリソースが枯渇し、サイクルタイムが大幅に遅くなり、金融会社が重要な脅威に効果的に優先順位を付けてそれに応じて行動する能力が妨げられます。
これに加えて、既存のシステムにはさまざまなタイプのアラートを処理および調査するための統一されたアプローチが欠けているため、アラート管理の高度な断片化が別の課題として存在します。 多くの重複活動、さまざまなフィン犯罪行為
機能的なサイロで作業しているため、意思決定の齟齬が生じる可能性があります。 この断片的なアプローチにより、行動を効率的に調整し、適切な対象分野の専門家を調査活動に参加させることが困難になり、その結果、ばらばらの調査結果が発生します。
また、企業全体にわたる顧客リスクの監視が欠如しているだけでなく、潜在的なリスクへの対応も効果的ではありません。
さらに、非効率的なアラート管理によってアクションが遅延すると、組織に重大なリスクが生じる可能性があります。 潜在的な金融犯罪への対応が遅れると、金融会社は依然として金融犯罪者による犯罪行為を許してしまう脆弱なままになります。
経済構造に浸透します。 多大な経済的損失につながる。 そして風評被害にも。 リスクを軽減し、さらなる拡大を防ぐには、迅速な行動が最も重要です。
統合されたケース管理を導入したらどうなるでしょうか?
これらの課題に効果的に対処するために、大手金融機関が高度なケース管理システムの統合に向けた取り組みを進めており、これは非効率性、不一致、不正確性を解決するために重要であることが証明されています。
統合ケース管理システムは、次のような重要な機能を提供します。
- アラートのトリアージと優先順位付け: 事前定義されたリスク レベルやその他の関連要素に基づいて、アラートを体系的に分類し、優先順位を付けるのに役立ちます。 そうすることで、アナリストは優先度の高いケースに注意とリソースを集中させることができ、より効率的な分析を確保できます。
そして効果的な対応。 - 統合プラットフォーム: あらゆる種類の AFC および AML アラート ソースを単一の一元的なケース管理システムに統合することで、顧客アクティビティと関連アラートの包括的かつ一貫したビューを提供します。 真に全体的な理解を持つアナリストは、
情報に基づいた意思決定を迅速に行うことができ、脅威への対応の強化に貢献します。 - 自動化されたワークフロー: ケース管理システム内で必要なアクションを調整し、必要に応じてストレートスルー処理を可能にするだけでなく、スキルベースのルーティングに基づいて部門間のコラボレーションや必要な専門知識を実現します。 インテリジェントを活用する
自動化は、潜在的な金融犯罪に対する体系的かつタイムリーな対応を合理化するのに役立ちます。 これにより、対応プロセスの全体的な効率が向上するだけでなく、規制要件や業界標準へのコンプライアンスの維持にも役立ちます。
終わりの思考
革新的な話題の GenAI や堅牢な事件管理システムなどの最先端テクノロジーの力を活用することは、金融サービス業界が KYC/AML/FinCrime プロセスを処理する方法に大きな変革を引き起こす可能性があります。
これらのツールは、コンプライアンス要件を満たすことだけを目的とするものではありません。 金融機関内の未開発の可能性を解き放つことが目的です。 これらのテクノロジーの進歩をシームレスに統合することで、銀行は業務の効率と有効性を高めることができます。
前例のない高みへ。
コンプライアンスの退屈な負担が軽減され、リソースが解放され、金融機関が成長とステークホルダーの安全の両方を守りながら、より多くのことを達成できるようになった世界を想像してみてください。 テクノロジーの量子的飛躍が進むこの時代において、
私たちは、テクノロジーと金融の融合が単なる進化ではなく、新たな時代の瀬戸際に立っています。 それは、私たちの金融環境そのものを変革し、生産性、コンプライアンス、安全性に対する私たちの認識を再構築することです。
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