Ενταξη νέων πελατών στην εποχή του AML, της AI και του αυξανόμενου κινδύνου

Στην σημερινή εποχή, η βελτιστοποίηση της διαδικασίας ένταξης πελατών είναι ζωτικής σημασίας για τις τράπεζες, καθώς αντιμετωπίζουν προκλήσεις όπως η καταπολέμηση της νομιμοποίησης εσόδων από παράνομες δραστηριότητες (AML), η τεχνητή νοημοσύνη (AI) και οι αυξανόμενοι κίνδυνοι . Οι τράπεζες βρίσκονται σε ένα κρίσιμο σημείο όπου πρέπει να βελτιστοποιήσουν την ένταξη όχι ως μια σειρά αποσπασματικών ελέγχων, αλλά ως μια στρατηγική λειτουργία που είναι κρίσιμη τόσο για τη συμμόρφωση όσο και για την εμπιστοσύνη των πελατών . Η εντατικοποίηση των κανονισμών, με τις καθημερινές ενημερώσεις κυρώσεων και τις αυξανόμενες κυρώσεις, σε συνδυασμό με τις χειρωνακτικές λύσεις, καταδεικνύει την ανάγκη για βελτίωση . Οι ομάδες συμμόρφωσης κατακλύζονται από ξεπερασμένες διαδικασίες και παλαιά συστήματα, συχνά βασιζόμενες στην ανθρώπινη παρέμβαση για την επίλυση σύνθετων σεναρίων ένταξης . Αυτή η προσέγγιση μπορεί να παρέχει βραχυπρόθεσμη κάλυψη, αλλά είναι μη βιώσιμη, δαπανηρή, επιρρεπής σε σφάλματα και επιζήμια για την εμπειρία του πελάτη . Η τεχνητή νοημοσύνη (AI) διαδραματίζει καθοριστικό ρόλο στην αυτοματοποίηση βασικών διαδικασιών AML, επιτρέποντας στις τράπεζες να χειρίζονται αυξανόμενους όγκους πελατών και συναλλαγών χωρίς να αυξάνουν αναλογικά τις δαπάνες συμμόρφωσης . Οι πράκτορες AI μπορούν να συλλέγουν πληροφορίες ταυτοποίησης που παρέχονται από τους πελάτες και να τις επαληθεύουν με την κατάλληλη τεκμηρίωση, απλοποιώντας τις διαδικασίες KYC (Know Your Customer) και CDD (Customer Due Diligence) . Επιπλέον, μπορούν να παρακολουθούν συνεχώς τα δεδομένα κινδύνου για νέους πελάτες, δίνοντας τη δυνατότητα λήψης αποφάσεων βάσει δεδομένων . Η χρήση της AI μπορεί να βελτιώσει την ακρίβεια της ανίχνευσης κινδύνου καταναλώνοντας και συνθέτοντας μεγάλους όγκους δομημένων και μη δομημένων δεδομένων, μαθαίνοντας για τα πρότυπα συμπεριφοράς και ανιχνεύοντας ανωμαλίες . Οι τράπεζες μπορούν να εντοπίζουν και να ελέγχουν τους πελάτες online χρησιμοποιώντας αυτοματοποιημένες τεχνικές ένταξης που βασίζονται στην AI, βοηθώντας να γίνουν οι διαδικασίες KYC ταχύτερες και ακριβέστερες . Η μετάβαση από περιοδικούς ελέγχους AML σε ελέγχους που βασίζονται σε εναύσματα επιτρέπει στις τράπεζες να πραγματοποιούν ελέγχους κάθε φορά που αλλάζει το προφίλ κινδύνου ενός πελάτη . Η τεχνολογία AI παρέχει στις τράπεζες την ευφυΐα κινδύνου σε πραγματικό χρόνο που χρειάζονται για να εκτελούν πιο αποτελεσματικούς και αποδοτικούς ελέγχους AML . Οι λύσεις AML που βασίζονται στην AI μπορούν να βελτιώσουν τη συμμόρφωση αυτοματοποιώντας την ανάλυση συναλλαγών για την ανίχνευση ύποπτων δραστηριοτήτων σε πραγματικό χρόνο, ελέγχοντας τα δεδομένα των πελατών σε σχέση με τις λίστες παρακολούθησης και τις κανονιστικές οδηγίες και μειώνοντας τον φόρτο εργασίας . Ωστόσο, είναι σημαντικό να σημειωθεί ότι ενώ η AI είναι ένα ισχυρό εργαλείο, θα πρέπει να συμπληρώνει τις ανθρώπινες ομάδες συμμόρφωσης και όχι να τις αντικαθιστά . Οι κανονισμοί AML δίνουν στις αρχές την εξουσία να θεωρούν τους υπεύθυνους συμμόρφωσης υπεύθυνους για τις αποτυχίες συμμόρφωσης, καθιστώντας τα συστήματα human-in-the-loop απαραίτητα για τις εταιρείες . Οι τράπεζες που επιθυμούν να επανασχεδιάσουν τις διαδικασίες AML για να ενσωματώσουν τεχνικές AI θα πρέπει πρώτα να αξιολογήσουν τη στρατηγική δεδομένων τους . Πρέπει να εξετάσουν πώς μπορεί να χρησιμοποιηθεί η AI σε όλα τα τμήματα και τις ροές εργασίας που χειρίζονται KYC, την ένταξη πελατών και την καταπολέμηση της νομιμοποίησης εσόδων από παράνομες δραστηριότητες . Επιπλέον, η υιοθέτηση της AI επιτρέπει την αυτοματοποίηση επαναλαμβανόμενων και σύνθετων διαδικασιών, βελτιστοποιώντας το χρόνο και τους πόρους . Στην αυτοματοποιημένη παρακολούθηση, η AI εξετάζει χιλιάδες καθημερινές λειτουργίες, εντοπίζοντας ανωμαλίες και προειδοποιητικά σήματα σε πραγματικό χρόνο . Οι επιχειρήσεις θα προσφέρουν πιο εξατομικευμένες εμπειρίες ένταξης, βελτιώνοντας την ικανοποίηση, διατηρώντας παράλληλα ισχυρές διαδικασίες επαλήθευσης ταυτότητας, καθώς η AI και η ανάλυση δεδομένων βελτιώνουν τις πληροφορίες για τους πελάτες . Οι τράπεζες που μπορούν να απλοποιήσουν τη διαδικασία ένταξης θα είναι σε θέση να αδράξουν γρήγορα τις προοπτικές, να δημιουργήσουν στενότερες σχέσεις με τους αντισυμβαλλομένους και να διατηρήσουν ένα στρατηγικό πλεονέκτημα . Οι λύσεις AML AI χρησιμοποιούν αλγόριθμους μηχανικής μάθησης για την ανάλυση ιστορικών δεδομένων συναλλαγών και την αποκάλυψη προτύπων που μπορεί να υποδεικνύουν μελλοντικούς κινδύνους νομιμοποίησης εσόδων από παράνομες δραστηριότητες . Αυτό βοηθά τα χρηματοπιστωτικά ιδρύματα να λαμβάνουν προληπτικά μέτρα, μειώνοντας την έκθεση σε απάτη και βελτιστοποιώντας την κατανομή πόρων . Ένα από τα μεγαλύτερα προβλήματα με το λογισμικό AML που βασίζεται στην AI είναι η διασφάλιση της προστασίας των δεδομένων . Τα συστήματα AI απαιτούν πρόσβαση σε τεράστιες ποσότητες ευαίσθητων οικονομικών δεδομένων, εγείροντας ανησυχίες σχετικά με την προστασία των δεδομένων, την κανονιστική συμμόρφωση και τους κινδύνους στον κυβερνοχώρο .