Tudta-e, hogy a pénzmosás globális becsült összege? 2 billió dollár egy év alatt?
A pénzmosás kolosszális probléma a pénzintézetek számára. Ennek egy része az előírások betartásából fakad. A banki csatornák és a digitális fizetési hálózatok növekvő számával a szabályozások betartása minden eddiginél megerőltetőbb.
Amikor az információ jogos engedélyezéséről van szó, nem fordulhat elő csúsztatás. Ezért a bankok jelentős mértékben fektetnek be a pénzmosás elleni küzdelembe (AML), és ismerik az ügyfelek (KYC) technológiáit. A globális AML/KYC ráfordítás az előrejelzések szerint 2021-ben 1,4 milliárd dollár lesz, ami 26%-os növekedés 2020-hoz képest.
Ma a KYC lehetővé tette a vállalkozások számára, hogy hozzáférjenek, nyomon kövessék és ellenőrizzék az ügyfelek személyazonosságát, csökkentve ezzel a kockázatokat. Ahol a kézi ellenőrzés teret hagy a hibáknak, ott a KYC-ben és az AML-ben az AI megbízható barátja lehet az anomáliák kiküszöbölésében.
Annak érdekében, hogy jobban megértsük az AI szerepét a KYC-ben, megvizsgáljuk:
Az AI evolúciója a KYC folyamatban
1970-ben az USA elfogadta a banktitokról szóló törvényt, amely a világ összes bankját felelősségre vonja a pénzmosás és más típusú pénzügyi bűncselekmények megakadályozásáért.
A pénzintézetek azóta kihasználták a mesterséges intelligencia előnyeit az ellenőrzési folyamat során. Szabályalapú rendszert, más néven Expert rendszert használtak minden lehetséges pénzmosási esemény vagy pénzügyi csalás felderítésére. Bár ezek a rendszerek naponta több riasztást hoztak létre, a generált riasztások hamis pozitívak voltak. Tehát további emberi vizsgálatra volt szükség, amely bebizonyította, hogy a rendszer rossz.
A bonyolultabb minták és a pontos előrejelzések kezelésére a gépi tanulást (ML) használták a meglévő szabályalapú rendszerrel kombinálva. Az ML-t arra képezték ki, hogy felismerje a gyanús tevékenységeket a közelmúltbeli és korábbi adatok és eredmények tanulmányozásával. A valószínűsíthető gyanús tranzakciók bizonyítékainak felmutatásának képességével az ML és az Al mára megbízható technológiákká fejlődtek.
Az Al-vezérelt KYC-ellenőrzés hatása
A különböző forrásokból származó megbízható adatokra rétegezve a mesterséges intelligencia hatékonyan képes felépíteni és növelni a kockázatok átláthatóságát a viselkedés alapján a KYC/AML folyamaton keresztül.
Ezenkívül egy ellenőrző chatbot is üzembe helyezve válaszol az ügyfeleknek, vagy további KYC-dokumentumokat keres. Az ilyen AI biztonsági automatizálás felerősíti a hatékonyságot, és költséghatékonynak bizonyul.
Az AI chatbotok manapság 90%-os modellpontossággal akár 80%-kal is képesek csökkenteni a hamis pozitív üzeneteket. A minimális tévedés lehetőségével a KYC-ben lévő mesterséges intelligencia harmadára csökkentheti az egyes esetek áttekintésének idejét.
Korábban például az ellenőrző protokollok hosszadalmasak voltak, és tele voltak vörös tapizással. Gyakran előfordul, hogy napokig ingadoznak az osztályok között, mielőtt megkapták a jóváhagyási pecsétet. Ez azt jelenti, hogy ahol a folyamat befejezése 10 munkanapot is igénybe vehet, az AI lehetővé tette a befejezését 3 alatt.
Míg korábban csak jó volt, a KYC ellenőrzése kulcsfontosságúvá válik az olyan bűncselekmények elleni küzdelemben, mint a pénzmosás és a terrorizmus finanszírozása. Valójában a The Reserve Bank of India 2002-ben vezette be a KYC-t Indiában, és 2004-ben minden pénzügyi szervezet számára kötelezővé tette az ügyfelek azonosításának ellenőrzését.
Hasonlóképpen, a Közel-Kelet, különösen az Egyesült Arab Emírségek több lépést is tett kiberfinanszírozási területének megerősítésére. A pénzmosás elleni végrehajtó hivatal felállításától kezdve egészen 500 000 vállalkozástól a tulajdonosok nyilvánosságra hozatalára vagy pénzbírságra kéréséig a Közel-Kelet egyre szigorúbb tőkeáramlást szab.
Miért nem részesítik előnyben az ügyfelek a kézi KYC-t?
A KYC folyamatot a legtöbb ügyfél nem élvezi. Ez a végtermék, ami érdekli őket.
A folyamat továbbra is nagymértékben függ a fizikai ágaktól és a kézi papírmunkától, és az emberek belefáradnak abba, hogy betelefonáljanak egy adott helyre, és végrehajtsák a KYC-t. Különösen a világjárványok kitörése idején, amikor a fizikai távolságtartás elengedhetetlen, szinte lehetetlen manuális KYC-t végrehajtani.
A hosszadalmas és időigényes papírmunka nagy kiforgatás az ügyfelek számára. Emiatt a banki ügyfelek 40%-a felhagy a belépéssel. Ebből az emberek 39%-a szerint a folyamat túl sokáig tart, 34%-uk pedig lemarad, mert túl sok személyes adatot kérnek.
De hála a KYC-ben található mesterséges intelligencia-nak, mint például az ellenőrző chatbotoknak, a probléma nagymértékben megoldódott. A chatbot hitelesítés nemcsak abban segít, hogy a tétovázó ügyfelek elkerüljék a fizikai irodai ellenőrzést, hanem hatékonyságot és gyorsaságot is biztosítanak, javítva az élményt.
Az AI-alapú KYC-ellenőrzés fő összetevői
A beszélgetős chatbotokat arra képezték ki, hogy intelligens automatizálással automatizálják a munkafolyamatokat, és gyorsan megvizsgáljanak nagyszámú adatot. Ezek a mesterséges intelligencia alapú chatbotok új szintre emelték a KYC-t.
Ha a KYC-ről beszélünk, az ügyfél útjának két pontja van, amikor a vállalatnak el kell végeznie az ellenőrzést.
- KYC bevezetése – új ügyfél adatainak ellenőrzése
- Időszakos KYC – az ügyfél adatainak ellenőrzése a friss megfigyeléshez
Mindkét folyamat esetében a párbeszédes AI javíthatja a KYC-ellenőrzést azáltal, hogy javítja a folyamat élményét és pontosságát. A 4 komponens, amelyen keresztül az AI-alapú KYC-ellenőrzés megtörténik:
1. Ügyfélprofil szűrés
Ez egy új ügyfél kockázati profiljának összehasonlítása a harmadik fél adatbázisában tárolt adatokkal. A számítógépes látás és az optikai karakterfelismerő (OCR) technológiák segítségével az adatok kinyerhetők a felhasználók fényképes igazolványaiból, és API-kon keresztül ellenőrizhetők nyilvános adatbázisokkal.
A párbeszédes felhasználói felület lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy önkiszolgáló csatornákon, például chatbotokon keresztül hajtsák végre ezt a folyamatot. Javítja a folyamatot a megfelelő adatok összegyűjtésével és az információk azonnali ellenőrzésével. Így több érintésmentes és digitális élményt tesz lehetővé.
2. AML-szűrés és egyértelműsítés
Az AML-szűrés az a folyamat, ahol az AML-kötelezettség alapján kockázatértékelést végeznek a meglévő vagy potenciális ügyfeleken. Itt az ügyfeleket szankciók, PEP-k, fekete listák, negatív médiák stb. szkennelése történik AML szoftverrel, ami a szűrést a pénzmosás elleni megfelelés fontos elemévé teszi.
Indiában például kulcsfontosságú, hogy a nagy nettó vagyonnal rendelkező egyének (HNI), a politikailag kiszolgáltatott személyek (PEP) és a kis-középvállalkozások részt vegyenek az AML-szűrési folyamaton, a Pénzügyi Akció Munkacsoport által meghatározott AML-irányelvek szerint. FATF).
Az automatizált AML szűrés és egyértelműsítés pontossága az egyértelműsítő algoritmus betanításán és a pontos betanítási adatokon múlik.
3. Tranzakciószűrés
Az MI egyik leggyakoribb banki felhasználási módja a szokatlan vagy csalárd tranzakciók nyomon követése. A tranzakciók szabálytalan tevékenységekre vonatkozó átvilágítása figyelmeztetheti a pénzmosással kapcsolatos csalásokra vonatkozó korai figyelmeztető jelzéseket.
Az automatikus tranzakció-szűrés az AML szoftver segítségével könnyen nyomon követheti az ilyen tevékenységeket, és mérsékelheti a tranzakciókhoz kapcsolódó kockázatokat.
4. Káros médiaszűrés
A kedvezőtlen vagy negatív hír olyan kedvezőtlen hír, amely általában pénzmosásban, korrupcióban, jogellenes tevékenységben stb.
A káros médiaszűrés segít a pénzintézeteknek abban, hogy értesítést kapjanak, ha ügyfeleik, különösen a magas vagyonú egyének (HNI) és a politikailag kitett személyek (PEP) részt vesznek ilyen tevékenységben.
Lépésről lépésre az AI-alapú chatbot KYC ellenőrzésének folyamata
A társalgási mesterséges intelligencia segíti a vállalkozásokat abban, hogy javítsák ügyfeleikkel való kapcsolattartásukat. A digitális átalakulás térnyerésével és az ügyfelek viselkedésének változásával ezek az AI-alapú chatbotok áldásnak bizonyulnak minden olyan vállalkozás számára, amely eKYC-ellenőrzést szeretne végezni.
A beszélgetés részeként a chatbot felteheti az ügyfeleknek releváns kérdéseket, felkérheti őket dokumentumaik feltöltésére és az információk ellenőrzésére. A folyamat nagyon egyszerű minden ügyfél számára, bárhol is legyen.
A lépések a következők:
1. Felhasználó hitelesítés
Ez az első lépés, amikor az ügyfelet az OTP-ről, a jelszóról vagy az ügyfél hitelesítő adatairól kérdezik. Ez ellenőrzi, hogy a személy az-e, akinek állítják.
2. Dokumentum feltöltés
Itt a felhasználónak fel kell töltenie a vonatkozó dokumentumokat, például személyi igazolványt, lakcímigazolást, fényképes személyi igazolványt stb. a követelményeknek megfelelően.
3. Adatok kirajzolása
Ennek során a szöveg és a képek kinyerésre kerülnek, hogy a feltöltött dokumentumokból fejlett számítógépes látásmodellek és OCR segítségével összegyűjtsék a szükséges információkat.
4. Iratellenőrzés
A vállalaton vagy külső adatbázison meglévő dokumentum és a biztosított dokumentum összehasonlítása és ellenőrzése megtörténik.
5. Élő arcellenőrzés
A kivont képet élő szelfi/videó feltöltéssel hasonlítják össze a felhasználókkal.
Az automatizálás és a mesterséges intelligencia előnyei a KYC és AML ellenőrzésben
Az automatizált KYC az intelligens automatizálás erejét használja [such as robotic process automation (RPA), artificial intelligence (AI) and business process automation (BPA)] redundáns, ismétlődő feladatok elvégzésére. Ez kiküszöböli a sok lábmunkát és a 24 órás függőséget az emberi erőforrásoktól.
A hatás? Gyors és pontos kiszolgálással javítja az ügyfélélményt, és természetesen időt és pénzt takarít meg. A vállalkozások a következő előnyöket láthatják az automatizált KYC-ellenőrzési folyamatból.
1. Jobb ügyfélkapcsolat
A Thomson Reuters felmérése szerint a válaszadók 30%-a nyilatkozott úgy, hogy több mint két hónapig tart egy új ügyfél felvétele, míg 10%-uk szerint több mint 4 hónap.
A lassú folyamat megnehezíti az ügyfél megtartását, ami árt a márkának. Ezért az ellenőrző chatbot megoldja ezeket a problémákat azáltal, hogy csökkenti a bejelentkezési időt, és lehetővé teszi az ügyfelek számára, hogy online megtegyék. Ez segít fenntartani a jó kapcsolatokat, ami tovább javítja a bevételnövekedést.
2. Minimális működési költségek és kockázatok
A KYC automatizálás pénzt takarít meg. A hatás pedig úgymond mérhető. A KYC ellenőrzési folyamat automatizálása akár 70%-kal is csökkentheti a bevezetési költségeket – egyszerűen a megfelelőség költségeinek csökkentésével.
Ha befektet az AI-alapú dokumentum-ellenőrzésbe, például a chatbotokba, javul a pontosság, automatikusan ellenőrzi a hibákat és gyors javításokat végez. És csökkenti az adatbeviteli időt is. Míg a befektetés után megtakarított megtakarítás az üzlet bővítésére fordítható.
3. Magas alkalmazkodóképesség
A szabályozás folyamatos változásával a megfelelőségi rendszer is megköveteli a változást. A chatbotokban a hitelesítés szinte menet közben történik. Egyszerűen töltse fel és frissítse, és már mehet is.
Az AI segítségével központosíthatja a folyamatot. Minden integrált rendszer gyorsan alkalmazkodik a változáshoz anélkül, hogy bárhová is kellene mennie, így az ügyfél produktív idejét takaríthat meg.
4. Ügyfélélmény
Az AI-alapú banki chatbottal az ügyfelek nemcsak a személyazonosságukat igazoló dokumentumokat tölthetik fel, hanem interakcióba is léphetnek, és releváns kérdéseket tehetnek fel a folyamattal kapcsolatban.
A beszélgetési élménynek köszönhetően az ügyfelek jobban kapcsolatba léphetnek a márkával, és átvehetik az irányítást a beszélgetés iránya felett.
Következtetés
A pénzintézeteket világszerte bírálják a megfelelés és a kellő gondosság hiánya miatt. A KYCKR AML Fines 2021 Report szerint csak 2021-ben 2,7 milliárd dollár bírságot szabtak ki. A szabályozások és az ellenőrzések fokozódásával egyre nagyobb nyomás nehezedik minden olyan technológia átvételére, amely segíthet a pénzintézeteknek megakadályozni az illegális tevékenységeket.
Soha korábban nem volt fontosabb a bankok számára az új és a meglévő ügyfelek ellenőrzése. A kézi KYC azonban nem bizonyult megfelelőnek, lassúnak, fáradságosnak és drágának. Újjáélesztett megközelítésekre és jobb eszközökre, technológiákra és gyakorlatokra van szükség. Itt játszanak döntő szerepet a chatbot hitelesítés segítségével működő digitális KYC megoldások.
A Verloop.io a párbeszédes AI-megoldások vezető szolgáltatója. Számos bankkal és pénzintézettel dolgozunk együtt, mint például az Abu Dhabi Islamic Bank (ADIB), a Rak Bank, a Scripbox és még sok más, hogy mesterséges intelligencia-alapú chatbotokat biztosítsunk, amelyek javítják az ügyfelek élményét. Ha meg szeretné tudni, hogyan kezdheti el az ellenőrző chatbot használatát, beszéljen csapatunkkal még ma.