네오뱅크와 기존 은행: 자금세탁방지(AML) 심사 전략 비교 (KO)

진화하는 위협 환경네오뱅크와 기존 은행 모두 정교한 사기 수법과 글로벌 금융 범죄를 포함한 증가하는 AML 위험에 직면해 있으며, 이는 고급 심사 방법의 필요성을 야기합니다.

기술 채택의 차이네오뱅크는 실시간의 확장 가능한 AML 프로세스를 위해 AI와 자동화를 활용하는 반면, 기존 은행은 복잡한 기존 인프라에 새로운 기술을 통합하는 데 어려움을 겪는 경우가 많습니다.

규제 감독 강화규제 당국은 전반적으로 AML 요구 사항을 강화하여 모든 금융 기관이 심사 역량과 보고를 강화하도록 압박하고 있습니다.

Didit의 통합 솔루션Didit은 AI 기반의 모듈형 AML 심사 플랫폼을 제공하여 실시간 위험 평가, 맞춤형 워크플로우, 글로벌 감시 목록 적용 범위를 제공하며, 무료 핵심 KYC를 통해 현대적 금융 기관과 기존 금융 기관 모두에게 이점을 제공합니다.

금융 범죄와 AML의 변화하는 양상

금융 부문은 불법 활동과의 끊임없는 전쟁터이며, 자금세탁방지(AML) 심사는 최전선의 방어선입니다. 네오뱅크와 기존 은행 모두 금융 범죄를 막기 위한 엄청난 압력에 직면해 있지만, 이들의 운영 모델과 기술 역량은 AML에 대한 뚜렷한 접근 방식을 낳습니다. 기존 은행은 수십 년 된 레거시 시스템과 확고한 고객 기반으로 고군분투하는 반면, 네오뱅크는 종종 처음부터 디지털 우선 전략과 혁신적인 기술을 수용합니다. 그러나 핵심 목표는 동일합니다. 자금세탁, 테러 자금 조달 및 기타 금융 범죄와 관련된 위험을 식별하고 완화하는 것입니다.

글로벌 규제 환경은 점점 더 엄격해지고 있으며, 당국은 규정 미준수에 대해 막대한 벌금을 부과하고 있습니다. 이러한 감독은 모든 금융 기관이 연령이나 구조에 관계없이 강력하고 효율적이며 확장 가능한 AML 심사 프로세스를 구현하도록 요구합니다. 이의 핵심 측면은 Didit의 AML 심사에서 제공하는 고급 데이터 매칭 및 AI 기반 위험 평가를 활용하여 글로벌 감시 목록 및 데이터베이스에 대해 실시간으로 사용자를 효과적으로 심사하는 것입니다.

네오뱅크: 민첩성, 자동화 및 실시간 규정 준수

디지털 전용 존재와 고객 중심 접근 방식을 특징으로 하는 네오뱅크는 고유한 이점을 가지고 있습니다. 즉, 레거시 인프라의 부담이 없습니다. 이를 통해 AI 및 머신러닝과 같은 최첨단 기술을 첫날부터 핵심 운영에 직접 통합할 수 있습니다. AML 심사의 경우 이는 다음을 의미합니다.

• 실시간 온보딩 확인: 네오뱅크는 고객 온보딩 중에 즉각적인 AML 확인을 수행할 수 있으며, Didit의 AML 심사와 같은 솔루션을 사용하여 1,300개 이상의 글로벌 제재, PEP 및 감시 목록 데이터베이스에 대해 심사합니다. 이는 합법적인 사용자의 마찰을 최소화하면서 고위험 개인을 즉시 식별합니다.
• 자동 모니터링: 거래 및 고객 행동에 대한 지속적이고 자동화된 모니터링은 구현하기 더 쉽습니다. AI 알고리즘은 불법 활동을 나타낼 수 있는 특이한 패턴을 감지하여 광범위한 수동 검토의 필요성을 줄입니다.
• 확장성: 네오뱅크가 빠르게 성장함에 따라 클라우드 네이티브 인프라는 AML 솔루션이 원활하게 확장되도록 하여 규정 준수를 손상시키지 않고 증가하는 거래량과 고객 수를 처리할 수 있습니다.
• 데이터 기반 위험 평가: 포괄적인 데이터 분석을 활용하여 네오뱅크는 고객에 대한 매우 세분화된 위험 프로필을 개발하여 더 정확한 위험 점수와 더 적은 오탐지를 초래할 수 있습니다. Didit의 두 가지 점수 시스템(일치 점수(신원 신뢰도)와 위험 점수(개체 위험 수준)를 결합)은 구성 가능한 규정 준수 임계값을 허용하므로 특히 가치가 있습니다.

네오뱅크의 과제는 종종 자동화된 시스템의 견고성을 규제 당국에 입증하는 데 있습니다. 규제 당국은 여전히 더 전통적인 수동 감독을 선호할 수 있습니다. 그러나 문서화되고 투명하며 구성 가능한 AML 워크플로우를 통해 네오뱅크는 규정 준수 효과를 입증할 수 있습니다.

기존 은행: 현대화, 통합 및 데이터 사일로

오랜 역사와 다양한 고객 기반을 가진 기존 은행은 다른 AML 문제에 직면해 있습니다. 주요 장애물은 다음과 같습니다.

• 레거시 시스템: 많은 기존 은행은 오래된 IT 인프라에서 운영되므로 새로운 실시간 AML 솔루션을 통합하기 어렵습니다. 이는 데이터 사일로와 심사 프로세스 지연을 초래할 수 있습니다.
• 복잡한 고객 데이터: 수십 년간의 고객 관계는 방대한 양의 데이터를 의미하며, 종종 서로 다른 시스템에 저장됩니다. 효과적인 AML 심사를 위해 이 데이터를 통합하고 정리하는 것은 상당한 노력입니다.
• 수동 프로세스: 역사적으로 기존 은행은 AML에 대해 수동 검토 프로세스에 크게 의존해 왔습니다. 이러한 프로세스는 강력하지만, 특히 엄청난 양의 경고를 처리할 때 느리고 비용이 많이 들며 인적 오류가 발생하기 쉽습니다.
• 규제 기대치: 규제 당국은 기존 은행이 AML 프로그램을 지속적으로 현대화할 것을 기대하며, 종종 기술 업그레이드 및 직원 교육에 막대한 투자를 요구합니다.

기존 은행의 경우 초점은 종종 고급 AML 솔루션을 기존 생태계에 통합하고, 수동 작업을 점진적으로 없애고, 규제 변경에 신속하게 대응하는 능력을 향상시키는 데 있습니다. 여기에는 종종 완전한 개편 없이 다양한 내부 시스템에 연결할 수 있는 모듈형 API 기반 솔루션을 채택하는 것이 포함됩니다.

수렴: 통합된 AI 기반 AML의 필요성

차이점에도 불구하고 네오뱅크와 기존 은행 모두 더 효율적이고 정확하며 실시간 AML 심사 프로세스라는 공통 목표를 향해 나아가고 있습니다. 이상적인 솔루션은 다음을 제공해야 합니다.

• 글로벌 적용 범위: 포괄적인 글로벌 감시 목록, 제재, PEP 및 부정적인 미디어 데이터베이스에 대한 접근은 필수적입니다.
• AI 기반 매칭: 이름, 날짜 및 위치의 변형을 처리하여 오탐지를 최소화하고 잠재적 일치 항목을 정확하게 식별할 수 있는 정교한 알고리즘입니다. Didit의 AML 심사 보고서는 상세한 일치 정보, 점수 세부 정보 및 부정적인 미디어 정보를 제공합니다.
• 구성 가능한 워크플로우: 내부 정책 및 규제 요구 사항에 따라 위험 임계값, 검토 프로세스 및 자동화된 작업을 사용자 정의하는 기능입니다. Didit의 구성 가능한 확인 설정은 애플리케이션이 검토 및 거부 임계값을 포함하여 다양한 위험 범주에 대한 작업을 정의할 수 있도록 합니다.
• 원활한 통합: 현대적인 네오뱅크 플랫폼이든 기존 은행의 핵심 뱅킹 소프트웨어든 모든 기존 시스템에 쉽게 통합할 수 있는 API 우선 설계입니다.
• 지속적인 모니터링: 초기 심사 외에도 고객의 위험 프로필 변경을 감지하기 위한 지속적인 모니터링 기능입니다.

AML 규정 준수의 미래는 다양한 금융 기관의 고유한 요구 사항에 적응하면서 최고 수준의 보안 및 규제 준수를 유지할 수 있는 유연한 AI 기반 플랫폼에 있습니다.

Didit이 돕는 방법

Didit은 네오뱅크와 기존 은행 모두의 AML 심사 요구 사항을 해결하는 데 완벽한 위치에 있는 AI 기반의 개발자 우선 신원 플랫폼을 제공합니다. 당사의 모듈형 아키텍처는 금융 기관이 전 세계적으로 대규모로 검증을 구성하고 위험을 조율하며 신뢰를 자동화할 수 있도록 합니다. Didit의 AML 심사 제품은 구성 가능한 규정 준수 임계값을 갖춘 두 가지 점수 위험 시스템을 특징으로 하여 1,300개 이상의 글로벌 제재, PEP 및 감시 목록 데이터베이스에 대해 실시간으로 사용자를 심사합니다. 이는 민첩한 네오뱅크와 기존 은행 모두 실시간 위험 감지, 고급 데이터 매칭 및 AI 기반 위험 평가를 제공하는 솔루션의 이점을 누릴 수 있음을 의미합니다.

당사의 플랫폼은 즉각적인 샌드박스와 깔끔한 API를 통해 개발자 친화적으로 설계되어 모든 기존 시스템에 원활하게 통합할 수 있습니다. 무료 핵심 KYC와 성공적인 확인당 지불 모델을 통해 설정 수수료가 없으므로 고급 AML 규정 준수를 접근 가능하고 비용 효율적으로 만듭니다. Didit의 시스템은 히트 세부 정보, 위험 점수, 일치 점수, PEP 일치, 제재 데이터 및 부정적인 미디어 정보를 포함한 상세한 AML 심사 보고서를 제공하여 포괄적인 감독 및 감사 가능성을 보장합니다. 이 플랫폼은 또한 POSSIBLE_MATCH_FOUND 및 COULD_NOT_PERFORM_AML_SCREENING과 같은 경고를 자동화된 작업으로 처리하여 검토 프로세스를 간소화하고 수동 개입을 줄입니다.

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