W jaki sposób generator tekstu kwadratowego zwiększa produktywność marketingu?

Wszystko przeniosło się na platformy cyfrowe w wyniku postępu technologicznego, który doprowadził do wzrostu zarówno transakcji finansowych, jak i przypadków prania pieniędzy. Ponadto problemy z monitorowaniem AML dotykają również instytucje finansowe. Firmy fintech na całym świecie inwestują rocznie 2 biliony dolarów w walkę z przypadkami prania brudnych pieniędzy. Biorąc to pod uwagę, monitorowanie transakcji biznesowych przekształciło się w ciągu ostatnich kilku lat w kluczowy element środków przeciwdziałania praniu pieniędzy. Aby szybko wykrywać podejrzane działania, banki i inne instytucje finansowe opracowały strukturę transakcji typu „poznaj swojego klienta” .

Transakcja KYC — krótki przegląd

Instytucje finansowe mogą natychmiast monitorować transakcje finansowe konsumentów, aby zapobiegać praniu pieniędzy i finansowaniu terroryzmu dzięki monitorowaniu transakcji. Firmy finansowe również tworzą profile klientów i stosują procedury należytej staranności w celu uzyskania oceny ryzyka.

Modernizacja procesu monitorowania transakcji

Wiele organizacji finansowych chce dziś stosować najnowocześniejsze metody monitorowania operacji transakcyjnych. Celem jest ograniczenie przypadków prania pieniędzy i innych przestępstw finansowych. Stosowanie przestarzałych metod jest jednak nieskuteczne i czasochłonne.

Rozwiązania cyfrowe, które integrują duże zbiory danych ze sztuczną inteligencją i uczeniem maszynowym (AI i ML), ulepszają systemy transakcyjne KYC. Usprawnia to system wykrywania i ujawniania nieuczciwych działań. Pozwala to instytucjom finansowym na ocenę podejrzanych transakcji i unowocześnienie rozwiązań transakcyjnych dla klientów.

Ponadto systemy oparte na uczeniu maszynowym i sztucznej inteligencji zapewniają dokładniejsze wyniki uwierzytelniania i umożliwiają dokładne oceny metod należytej staranności. Oprócz aktualizacji profili użytkowników pod kątem wszelkich potencjalnych przestępstw finansowych w przeszłości, teraźniejszości i przyszłości, usługa transakcyjna „poznaj swojego klienta”.

Aby poprawić skuteczność analizy ryzyka, nowe technologie mogą identyfikować anomalie i usuwać nadmiarowość danych użytkowników. Jednym z działów ML jest głębokie uczenie neuronowe. Sztuczne sieci neuronowe (ANN) naśladują sposób, w jaki funkcjonuje ludzki mózg, aby uzyskać wyniki wyższej jakości.

Algorytmy głębokich sieci neuronowych mogą wykonywać zadania wielokrotnie, poprawiając jakość danych wyjściowych, a także umożliwiając firmom skuteczne poznanie serii transakcji klientów i pokonywanie różnych przeszkód.

Skutki nieprzestrzegania protokołów AML

Firmy finansowe mogą podlegać wysokim grzywnom i długoterminowym zakazom, jeśli naruszają standardy KYC i przepisy dotyczące przeciwdziałania praniu pieniędzy (AML). Ponadto firmy mogą podlegać sprawom karnym, mieć negatywną reputację na rynku i podlegać ograniczeniom.

Wspomniane problemy mogą szybko zrujnować firmy finansowe, zakłócając ich codzienne funkcjonowanie. Organy regulacyjne naciskają na przedsiębiorstwa, aby ograniczyły działalność, wprowadzając tymczasowe lub długoterminowe zakazy i ograniczając transakcje transgraniczne. Ponadto organy ścigania mają prawo zamrozić aktywa finansowe, co nadwyręża płynność firmy.

Korzystanie z podejścia do transakcji „Poznaj swojego klienta” z wykorzystaniem sztucznej inteligencji

Instytucje finansowe są świadome wszystkich potencjalnych zagrożeń ekonomicznych dzięki wspomnianej technologii cyfrowej, która ułatwia walkę z praniem brudnych pieniędzy. Ponadto instytucje finansowe muszą regularnie przeprowadzać procedury AML & KYC w celu zwalczania przestępczości finansowej.

Podstawowym celem struktury transakcji Know Your Customer jest identyfikacja i rozwiązywanie sytuacji związanych z praniem pieniędzy. Instytucje finansowe muszą wdrożyć techniki oparte na sztucznej inteligencji, które usprawnią obliczanie oceny ryzyka bez wywierania presji na urzędników ds. zgodności. Najnowsze protokoły przeciwdziałania praniu pieniędzy pomagają w opracowaniu planu działania w celu zwalczania przestępstw finansowych bez uszczerbku dla doświadczenia klienta.

Zrozumienie amerykańskich wymagań AML

Stany Zjednoczone uchwaliły Bank Secrecy Act (BSA) w celu zwalczania narastającego problemu finansowania terroryzmu i prania brudnych pieniędzy.

1. Ustanowienie systemów przeciwdziałania praniu pieniędzy jest wymagane od instytucji finansowych w celu zwalczania przestępstw związanych z praniem pieniędzy i finansowaniem terroryzmu.
2. Przed świadczeniem jakichkolwiek usług instytucje finansowe muszą przeprowadzić procedury Know Your Customer (KYC) w celu zebrania danych konsumentów.
3. Firmy finansowe muszą organizować raporty o podejrzanych transakcjach (STR) przez co najmniej pięć lat zgodnie z przepisami.

Szósta dyrektywa w sprawie przeciwdziałania praniu pieniędzy: przegląd

Firmy finansowe działające w jurysdykcjach europejskich i amerykańskich muszą stosować rozwiązania do monitorowania transakcji klientów w celu zwalczania przestępczości.

Instytucje finansowe muszą przestrzegać surowych kryteriów 6AMLD, aby zwalczać przestępstwa finansowe i ujawniać ukryte ostateczne prawa własności (UBO). Ponadto organizacje, które lekceważą standardy przeciwdziałania praniu pieniędzy, są do tego zachęcane surowymi karami regulacyjnymi.

1. Instytucje finansowe zaangażowane w pranie brudnych pieniędzy muszą liczyć się z surowymi konsekwencjami. Na przykład przedsiębiorstwa mogą podlegać surowym karom finansowym lub odmówić im dostępu do wsparcia publicznego.
2. Legalni klienci i instytucje finansowe również podlegają sankcjom karnym. Firmy muszą ponieść konsekwencje, jeśli przedsiębiorstwo zostanie uznane za winne z powodu nieodpowiedniego nadzoru.
3. Jeśli klient jest odpowiedzialny za pranie brudnych pieniędzy, musi odbyć co najmniej cztery lata więzienia.

Podsumowując

Klienci wysokiego ryzyka stanowią zagrożenie, które może zaszkodzić infrastrukturze finansowej. W takiej sytuacji firmy finansowe powinny przeprowadzić ocenę ryzyka w ramach procedury onboardingu. Dodatkowo, AML sprawdza dane uwierzytelniające klienta pod kątem PEP i globalnych list obserwacyjnych.

Współpraca z zewnętrznym dostawcą może zapewnić wiedzę na temat systemów transakcyjnych klientów , które stale śledzą transakcje finansowe klientów. Renomowani dostawcy mogą również oferować rozwiązania do kontroli AML wykorzystujące algorytmy ML i AI, które pomagają w profilowaniu ryzyka konsumentów w celu ograniczenia prania pieniędzy i finansowania terroryzmu.