Необанки против традиционных банков: стратегии AML-проверки (RU)

Эволюционирующий ландшафт угрозКак необанки, так и традиционные банки сталкиваются с растущими рисками AML, включая сложные схемы мошенничества и глобальную финансовую преступность, что требует передовых методов проверки.

Различия в использовании технологийНеобанки используют ИИ и автоматизацию для масштабируемых AML-процессов в реальном времени, в то время как традиционные банки часто сталкиваются с проблемой интеграции новых технологий в существующую сложную инфраструктуру.

Регуляторный контрольРегуляторы ужесточают требования AML по всем направлениям, подталкивая все финансовые учреждения к совершенствованию своих возможностей проверки и отчетности.

Единое решение DiditDidit предлагает нативную платформу AML Screening на базе ИИ с модульной архитектурой, которая обеспечивает оценку рисков в реальном времени, настраиваемые рабочие процессы и глобальное покрытие списков наблюдения, принося пользу как современным, так и традиционным финансовым учреждениям с бесплатным базовым KYC.

Меняющиеся реалии финансовой преступности и AML

Финансовый сектор — это постоянное поле битвы с незаконной деятельностью, и проверка на соответствие требованиям по борьбе с отмыванием денег (AML) является первой линией защиты. Как необанки, так и традиционные банки находятся под огромным давлением, чтобы предотвратить финансовые преступления, но их операционные модели и технологические возможности приводят к различным подходам к AML. В то время как традиционные банки борются с устаревшими системами, которым десятки лет, и устоявшейся клиентской базой, необанки часто строятся с нуля, используя цифровые стратегии и инновационные технологии. Однако основная цель остается той же: выявление и снижение рисков, связанных с отмыванием денег, финансированием терроризма и другими финансовыми преступлениями.

Глобальная нормативно-правовая среда становится все более жесткой, и власти налагают огромные штрафы за несоблюдение требований. Этот контроль требует от всех финансовых учреждений, независимо от их возраста или структуры, внедрения надежных, эффективных и масштабируемых процессов AML-проверки. Ключевым аспектом этого является использование передового сопоставления данных и оценки рисков на основе ИИ, как это предлагает AML Screening от Didit, для эффективной проверки пользователей по глобальным спискам наблюдения и базам данных в реальном времени.

Необанки: гибкость, автоматизация и соответствие в реальном времени

Необанки, характеризующиеся своим исключительно цифровым присутствием и клиентоориентированным подходом, имеют уникальное преимущество: они не обременены устаревшей инфраструктурой. Это позволяет им интегрировать передовые технологии, такие как ИИ и машинное обучение, непосредственно в свои основные операции с первого дня. Для AML-проверки это означает:

• Проверки при регистрации в реальном времени: необанки могут выполнять мгновенные AML-проверки во время регистрации клиентов, используя такие решения, как AML Screening от Didit, для проверки по более чем 1300 глобальным санкционным спискам, спискам PEP и спискам наблюдения. Это минимизирует трения для законных пользователей, немедленно помечая лиц с высоким риском.
• Автоматизированный мониторинг: непрерывный, автоматизированный мониторинг транзакций и поведения клиентов легче реализовать. Алгоритмы ИИ могут обнаруживать необычные паттерны, которые могут указывать на незаконную деятельность, снижая потребность в обширной ручной проверке.
• Масштабируемость: по мере быстрого роста необанков их облачная инфраструктура позволяет AML-решениям беспрепятственно масштабироваться, обрабатывая увеличенные объемы транзакций и количество клиентов без ущерба для соответствия требованиям.
• Оценка рисков на основе данных: используя комплексную аналитику данных, необанки могут разрабатывать высокодетализированные профили рисков для своих клиентов, что приводит к более точной оценке рисков и меньшему количеству ложных срабатываний. Система Didit с двумя показателями, объединяющая показатель соответствия (уверенность в личности) и показатель риска (уровень риска сущности), особенно ценна здесь, позволяя настраивать пороговые значения соответствия.

Проблема для необанков часто заключается в демонстрации надежности их автоматизированных систем регуляторам, которые все еще могут отдавать предпочтение более традиционному, ручному надзору. Однако с помощью документированных, прозрачных и настраиваемых рабочих процессов AML необанки могут доказать свою эффективность в соблюдении требований.

Традиционные банки: модернизация, интеграция и разрозненные данные

Традиционные банки с их долгой историей и разнообразной клиентской базой сталкиваются с другим набором проблем AML. Их основные препятствия включают:

• Устаревшие системы: многие традиционные банки работают на устаревшей ИТ-инфраструктуре, что затрудняет интеграцию новых AML-решений в реальном времени. Это может привести к разрозненности данных и задержкам в процессах проверки.
• Сложные данные клиентов: десятилетия отношений с клиентами означают огромные объемы данных, часто хранящихся в разрозненных системах. Консолидация и очистка этих данных для эффективной AML-проверки — это значительная задача.
• Ручные процессы: исторически традиционные банки в значительной степени полагались на ручные процессы проверки для AML. Хотя эти процессы надежны, они также медленны, дороги и подвержены человеческим ошибкам, особенно при работе с огромным объемом оповещений.
• Ожидания регулирующих органов: регуляторы ожидают, что традиционные банки будут постоянно модернизировать свои AML-программы, часто требуя от них значительных инвестиций в модернизацию технологий и обучение персонала.

Для традиционных банков акцент часто делается на интеграции передовых AML-решений в их существующие экосистемы, постепенном отказе от ручных задач и повышении их способности быстро реагировать на изменения в законодательстве. Это часто включает в себя внедрение модульных, API-ориентированных решений, которые могут подключаться к различным внутренним системам без полной перестройки.

Конвергенция: потребность в унифицированном AML на базе ИИ

Несмотря на свои различия, как необанки, так и традиционные банки движутся к общей цели: более эффективному, точному и работающему в реальном времени процессу AML-проверки. Идеальное решение должно предлагать:

• Глобальное покрытие: доступ к комплексным глобальным спискам наблюдения, санкциям, PEP и базам данных неблагоприятных СМИ не подлежит обсуждению.
• Сопоставление на основе ИИ: сложные алгоритмы, которые могут обрабатывать различия в именах, датах и местоположениях, чтобы минимизировать ложные срабатывания и точно идентифицировать потенциальные совпадения. Отчет AML Screening от Didit предоставляет подробную информацию о совпадениях, детали оценки и данные о неблагоприятных СМИ.
• Настраиваемые рабочие процессы: возможность настраивать пороговые значения риска, процессы проверки и автоматизированные действия на основе внутренней политики и нормативных требований. Настраиваемые параметры проверки Didit позволяют приложениям определять действия для различных категорий рисков, включая пороговые значения для проверки и отклонения.
• Бесшовная интеграция: дизайн, ориентированный на API, для легкой интеграции в любую существующую систему, будь то современная платформа необанка или основное банковское программное обеспечение традиционного банка.
• Непрерывный мониторинг: помимо первоначальной проверки, возможность постоянного мониторинга для обнаружения изменений в профиле риска клиента.

Будущее соответствия AML заключается в гибких, нативных платформах ИИ, которые могут адаптироваться к уникальным потребностям различных финансовых учреждений, сохраняя при этом самые высокие стандарты безопасности и соблюдения нормативных требований.

Как Didit помогает

Didit предоставляет нативную платформу идентификации на базе ИИ, ориентированную на разработчиков, которая идеально подходит для удовлетворения потребностей в AML-проверке как необанков, так и традиционных банков. Наша модульная архитектура позволяет финансовым учреждениям компоновать проверку, управлять рисками и автоматизировать доверие по всему миру и в масштабе. Продукт AML Screening от Didit проверяет пользователей по более чем 1300 глобальным санкционным спискам, спискам PEP и спискам наблюдения в реальном времени, используя систему оценки рисков с двумя показателями и настраиваемыми пороговыми значениями соответствия. Это означает, что как гибкие необанки, так и устоявшиеся традиционные банки могут извлечь выгоду из решения, которое предлагает обнаружение рисков в реальном времени, расширенное сопоставление данных и оценку рисков на основе ИИ.

Наша платформа разработана для удобства разработчиков с мгновенными "песочницами" и чистыми API, что облегчает бесшовную интеграцию в любую существующую систему. Благодаря бесплатному базовому KYC и модели оплаты за успешную проверку отсутствуют сборы за настройку, что делает расширенное соответствие AML доступным и экономически эффективным. Система Didit предоставляет подробные отчеты AML Screening, включая детали совпадений, баллы риска, баллы соответствия, совпадения PEP, данные о санкциях и информацию о неблагоприятных СМИ, обеспечивая всеобъемлющий надзор и возможность аудита. Платформа также обрабатывает предупреждения, такие как POSSIBLE_MATCH_FOUND и COULD_NOT_PERFORM_AML_SCREENING, с помощью автоматизированных действий, оптимизируя процесс проверки и уменьшая ручное вмешательство.

Готовы начать?

Готовы увидеть Didit в действии? Получите бесплатную демонстрацию сегодня.

Начните бесплатно проверять личности с бесплатным тарифом Didit.