모두가 경험하는 두 가지 과제와 금융 범죄 관리에서 찾고 있던 두 가지 답변

금융 업계는 규제 기관의 지속적인 조사를 받고 있으며 고객 파악(KYC), 자금 세탁 방지(AML) 및 금융 범죄 방지(AFC) 규정을 엄격하게 준수하도록 추진하고 있습니다. 우리 모두 알고 있듯이, 이 규정은
고객 문서, 위험 평가, 정책 준수 및 효율적인 경고 조정에 대한 철저하고 시의적절한(아마도 영구적이고 사전 예방적인) 분석. 그러나 이러한 작업을 효율적으로 실행하는 것은 여전히 ​​해결되지 않은 중요한 과제를 안고 있습니다.
오늘의로.

이 블로그에서는 고객과의 대화에서 끊임없이 등장하고 은행 의사결정자들의 최우선 과제로 입증된 두 가지 구체적인 과제에 중점을 둘 것입니다.

1. 문서 분석 및 위험 평가

현대의 일반적인 용의자

구식으로 들리겠지만, 문서 분석은 여전히 ​​종이 기반의 시간 소모적인 활동으로, 수많은 고객 문서를 수동으로 검사해야 하며 인적 오류가 발생할 가능성이 매우 높습니다. 이번 수작업 조사
비효율적인 것으로 입증되었으며 데이터 추출 및 위험 신호 발견이 부정확해지는 경우가 많았습니다.

또 다른 중요한 과제는 일관되지 않은 위험 평가와 관련이 있습니다. 위험 요인을 해석하는 데 있어 주로 인간적 요소가 존재하기 때문에 위험 평가에는 본질적인 가변성이 있으며, 이로 인해 여러 팀 간에 위험 평가에 불일치가 발생합니다.
그리고 같은 금융기관 내의 애널리스트. 이러한 불일치는 위험에 대한 왜곡된 인식을 초래하고 효과적인 의사 결정을 방해하며 금융 기관의 전반적인 위험 선호도와 불일치하게 만들 수 있습니다.

끊임없이 진화하는 규제 환경으로 인해 문제가 더욱 복잡해졌습니다. 다양한 지역에 걸쳐 고객 위험을 평가하는 방법에 관해 끊임없이 변화하는 규정 준수 규정을 준수하는 것은 복잡한 작업입니다. 이러한 규정을 최신 상태로 유지해야 할 필요성
이미 까다로운 규정 준수 절차에 복잡성과 작업 부하가 추가됩니다. 특히 국제적으로 운영되거나 대부분 국제적인 고객을 보유한 회사의 경우 더욱 그렇습니다.

GenAI를 통한 혁신: 기술 패러다임 전환

그러나 이러한 과제에 대한 새로운 답변이 있으며 이는 최신 기술 동향인 GenAI와 관련이 있습니다. 시장은 이러한 문제를 크게 완화하고
전통적인 접근 방식에 혁명을 일으킵니다.

그렇다면 오늘날 은행의 의사결정자들이 점점 더 평가하고 있는 사용 사례는 무엇입니까?

많은 논의 중에서 다음 사항이 지속적으로 제기되고 있으며 은행이 GenAI로 도약할 수 있는 훌륭한 출발점이 되고 있음이 입증되었습니다.

자동화된 문서 분석. GenAI를 활용하여 텍스트, 이미지 또는 조합과 같은 다양한 유형의 고객 문서에서 관련 정보와 조각을 자동으로 처리하고 추출합니다. 주요 내용을 요약하여 생성할 뿐만 아니라
문서에는 다음이 포함됩니다. 이는 지루한 수동 검토 프로세스를 제거하고 이전에 소비했던 시간보다 훨씬 짧은 시간에 결과와 통찰력으로 대체함으로써 속도와 효율성을 향상시킵니다. 또한 더 나은 초점을 맞추기 때문에 더 높은 정확도를 보장합니다.
관련 정보.

일관된 위험 평가. Gen AI는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 대량의 데이터를 지속적이고 빠르게 처리 및 분석하고 인적 오류를 제거합니다. 이를 통해 모든 평가에서 동일한 데이터 포인트가 고려되어 데이터 관련 불일치가 줄어듭니다.
• 위험 요소를 평가할 때 표준화된 기준이나 규칙을 전반적으로 적용하는 데 활용됩니다. 이를 통해 위험 평가 방법론의 차이가 줄어들고 모든 평가가 동일한 기준을 사용하여 수행됩니다.
• 특정 규제 요구 사항을 일관되게 준수하여 평가가 기관 수준의 법률 및 규정 준수 표준에 부합하는지 확인합니다.
• 다양한 관할권의 특정 규제 요구 사항을 매핑하고 이해하는 데 도움을 줍니다. 규제 텍스트, 문서 및 업데이트를 분석하여 규제 간의 공통점과 차이점을 식별할 수 있습니다. 자동화하도록 프로그래밍할 수도 있습니다.
  여러 규제 프레임워크에 대한 규정 준수 검사를 동시에 수행하여 위험 평가가 다양한 관할권 요구 사항에 부합하는지 확인합니다.
• 서로 다른 관할 구역의 규제 요구 사항을 상호 참조하여 중복되거나 동등한 규칙을 식별합니다. 이는 평가를 간소화하고 규정 준수 노력의 중복을 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다.

규제 요구 사항에 대한 이러한 조정은 인간 중심 접근 방식에서 볼 수 있는 위험 평가의 가변성을 상당히 줄입니다.

실시간 규정 준수 업데이트: GenAI는 본질적인 특성을 고려하여 최신 규정 준수 규정에 원활하게 부합하도록 알고리즘을 지속적으로 업데이트합니다. 여러 지역에 걸쳐. 이러한 사전 예방적 접근 방식을 통해 분석가는 지속적으로 수행해야 하는 힘든 작업에서 해방됩니다.
규제 변경 사항을 추적하고 통합하여 보다 전략적이고 부가가치가 높은 작업에 집중할 수 있습니다.

2. 다양한 유형의 경고를 이해하고 전체적으로 조정

경고 관리의 난제

금융 범죄 대응의 효율성에 있어 가장 중요한 과제 중 하나는 경보의 과부하입니다. 모니터링 및 탐지 시스템에서 생성되는 엄청난 양의 경보가 분석가를 압도하여 실제 위협을 식별하기 어렵게 만듭니다.
거짓 긍정으로부터. 이로 인해 리소스가 고갈되고 주기 시간이 크게 느려지며 금융 회사가 중요한 위협의 우선순위를 효과적으로 지정하고 그에 따라 조치를 취하는 능력이 방해를 받습니다.

게다가, 또 다른 과제는 경고 관리의 높은 수준의 단편화에 있습니다. 기존 시스템에는 다양한 유형의 경고를 처리하고 조사하기 위한 통합 접근 방식이 부족합니다. 많은 중복 활동, 다양한 핀범죄 관행
기능적 사일로에서 작업하여 잠재적으로 불일치하는 의사결정을 내릴 수 있습니다. 이러한 단편적인 접근 방식으로 인해 작업을 효율적으로 조율하고 조사 활동에 올바른 주제 전문가를 참여시키는 것이 어려워지고 결과적으로 단절된 결과가 발생합니다.
잠재적 위험에 대한 덜 효과적인 대응은 물론 기업 전반에 걸쳐 고객 위험에 대한 감독이 부족합니다.

또한 비효율적인 경고 관리로 인해 조치가 지연되면 조직에 심각한 위험을 초래할 수 있습니다. 잠재적인 금융범죄에 대한 대응이 지연되면 금융회사는 여전히 금융범죄에 노출될 위험이 있습니다.
경제 구조에 침투합니다. 상당한 금전적 손실; 그리고 명예 훼손. 위험을 완화하고 추가 확대를 방지하려면 신속한 조치가 가장 중요합니다.

통합 사례 관리를 배포하면 어떻게 될까요?

이러한 문제에 효과적으로 대처하기 위해 선도적인 금융 기관이 비효율성, 불일치 및 부정확성을 해결하는 데 중요한 고급 케이스 관리 시스템 통합을 향한 조치를 취하고 있습니다.

통합 사례 관리 시스템은 다음과 같은 중요한 기능을 제공합니다.

• 경고 분류 및 우선순위 지정: 사전 정의된 위험 수준 및 기타 관련 요소를 기반으로 경고를 체계적으로 분류하고 우선순위를 지정하는 데 도움이 됩니다. 이를 통해 분석가는 우선순위가 높은 사례에 관심과 리소스를 집중할 수 있어 보다 효율적인 분석을 보장할 수 있습니다.
  그리고 효과적인 대응.
• 통합 플랫폼: 모든 유형의 AFC 및 AML 경고 소스를 단일 중앙 집중식 사례 관리 시스템으로 통합하여 고객 활동 및 관련 경고에 대한 포괄적이고 응집력 있는 보기를 제공합니다. 진정으로 전체적인 이해를 바탕으로 분석가들은
  정보에 입각한 결정을 즉각 내려 위협 대응 강화에 기여할 수 있습니다.
• 자동화된 작업 흐름: 사례 관리 시스템 내에서 필요한 작업을 조율하여 해당되는 경우 직접적인 처리를 가능하게 하고 기술 기반 라우팅을 기반으로 부서 간 협업과 필요한 전문 지식을 지원합니다. 지능형 활용
  자동화는 잠재적인 금융 범죄에 대한 체계적이고 시기적절한 대응을 간소화하는 데 도움이 됩니다. 이는 대응 프로세스의 전반적인 효율성을 향상시킬 뿐만 아니라 규제 요구 사항 및 업계 표준을 준수하는 데에도 도움이 됩니다.

닫는 생각

혁신적인 GenAI 및 강력한 사례 관리 시스템과 같은 최첨단 기술의 힘을 활용하면 금융 서비스 업계가 KYC/AML/FinCrime 프로세스를 처리하는 방식에 근본적인 변화를 일으킬 수 있습니다.

이러한 도구는 단지 규정 준수 요구 사항을 충족하는 데만 국한되지 않습니다. 이는 금융 기관 내에서 아직 개발되지 않은 잠재력을 최대한 활용하는 것입니다. 이러한 기술 발전을 원활하게 통합함으로써 은행은 운영 효율성과 효율성을 높일 수 있습니다.
전례 없는 높이로.

지루한 규정 준수 부담이 해소되어 금융 기관이 자원을 확보하고 금융 기관의 성장과 이해관계자의 보안을 모두 보호하면서 더 많은 성과를 달성할 수 있는 세상을 상상해 보십시오. 기술의 양자 도약이 일어나는 이 시대에,
우리는 기술과 금융의 융합이 단순한 진화가 아닌 새로운 시대의 문턱에 서 있습니다. 이는 금융 환경의 구조 자체를 혁신하고 생산성, 규정 준수 및 안전에 대한 인식 방식을 바꾸는 것입니다.

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• 출처: https://www.finextra.com/blogposting/25299/low-hanging-fruits-in-transforming-afc-and-aml-with-genai-and-integrated-case-management?utm_medium=rssfinextra&utm_source=finextrablogs