これは大きな話題 SIBOS （そして過去のほとんどのものも）は、高品質のサービス体験を混乱させたり低下させたりすることなく、金融犯罪を根絶する方法です。
正直な（そして非常に重要で価値のある）顧客の大多数。
現状では、金融犯罪が急増しており、銀行はリスクを効果的に管理するためにますます多くの課題に直面しています。 これは金融サービスにとってまったく新しいトレンドではありませんが、詐欺師が戦術を変えるスピードが組織を後押ししています。
セキュリティ手順と不正行為への対応を再考すること。
では、銀行はどうすれば優位に立つことができるでしょうか。
金融犯罪の専門家は、ルール エンジンを適用して事件を検出することに慣れており、ますます人工知能 (AI) と機械学習が検出と管理をさらに改善しています。 金融犯罪アラートへの AI と機械学習の適用
管理は、誤検知の削減、リスク検出の改善、大規模な自動化の増加など、重要な結果をもたらしました。
運用上の課題の XNUMX つは、詐欺や金融犯罪がどのように機能するかであり、金融会社内で独立して機能することもあります。 このモデルは、詐欺と金融犯罪のスキームが似ておらず、それに応じて管理されていた数年前には適切だったかもしれません。
しかし、チャネル、支払いレール、分散化などの現在の要因により、詐欺と金融犯罪の境界線があいまいになっています。
ここ数年、金融機関は、AI と機械学習を専門とする FinTech の機能を利用して、強化された検出監視システムに多額の投資を行ってきました。 この傾向は金融機関の典型的な例です
レガシー システムへの投資と新しい AI ベースのテクノロジーを組み合わせる最善のアプローチを取り入れています。
問われるべき大きな問題は、顧客の顧客サービス体験を台無しにすることなく、銀行がマネーロンダリングスキームを効果的に特定して阻止するにはどうすればよいかということです。 重要なのは、機敏性を維持することです。 適切なテクノロジーを導入するのは良いことですが、
同様に重要なのは、インシデントを正確かつ効率的にトリアージできることです。 顧客であろうと銀行であろうと、不正行為にさらされることは誰も望んでいませんが、それによって顧客体験が損なわれないようにすることが重要です。
したがって、最終的にあなたができることは、できることを適切な人にルーティングし、クライアントを最新の状態に保ち、クライアント側と銀行側の損失を最小限に抑えることです. 有効性と効率性をめぐる闘いは、
ケース管理ワークフロー内で自動化のレベルが異なる、さまざまな検出システムの影響。 これは、これらの結果を担当する銀行の従業員に調和のとれたユーザー エクスペリエンスを提供しません。
金融機関は引き続き運用コストの削減に目を向けていますが、その過程でリスクにさらされることを犠牲にすることはできません。 調査ユニットがオンショア、オンショア/オフショア、またはその他のハイブリッド モデル ベースで活動しているかどうかにかかわらず、目標は効果的に
アラートやケースを、その複雑さ、リスク、またはその他の要因に最も適したアナリストや調査員に転送します。 これにより、企業は運用コストを管理しながらリスクを適切に管理できます。
