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合规的未来:更好地使用数据

合规的未来:更好地使用数据

在金融服务的预数年龄,AML / KYC的过程非常缓慢。政府将宣布他们的制裁实体列表 - 敌对政府,毒品主人,有组织犯罪组织和附属公司等 - 和合规团队将手动检查客户,以确保他们的记录清楚。

该系统一直有其缺陷,并指出Alain Meier,CEO Cognito. - 但在一个在数字银行世界的船上是一个多日期的过程中,它并不完全超出现代实践。今天不再是这种情况。整个世界已经消失了数字 - 特别是在商业和金融服务方面。当消费者期望的时候,过去的过去的过去的过程根本不起作用 onboarding. 是即时而摩擦的。

“以自动时尚擦除手动过程和处理遵守情况可以推动公司前进,”梅尔说。

但是,这种自动化是采用合规性最佳实践的旅程中的一个起点,这些做法并未根据行业传递得以如此多地编纂。过去的大部分焦点一直在锁定坏人,并且不足以确保合适的人可以通过。 “产品未来的需求不做一个或另一个更好,”梅尔说,如此,因为他们都发生了。

进入门口准备

金融服务 Meier指出,通常是FINTECH运营商的学习过程,他们可能比知识更有灵感。

“很少有年轻公司立即得到它,即使在遵守方面,很重要的是让这些东西从第一天开始,”他解释道。 “事实证明,可以获得漂亮的Darn Big,仍然没有真正了解任何事情,并且具有较差的合规性和风险程序。”

或者至少有可能直到它没有 - 然后不可避免地发生的事情。对于屏幕和不断监控合规性的不完整或不充分强大的工具,一件坏事必然会发生。由于年轻的公司开始成为成熟的公司,他们意识到他们“必须加强他们的游戏并更负责任,”梅尔说。

部分努力意味着意识到AML / KYC不是一吻合的运动。政府观察表经常在助焊剂中,演员的地位可能会发生变化。例如,通过合规性检查的客户可能不符合第500天的符合要求。这意味着Fintechs需要旨在将其普遍扫描他们的客户列表的系统,并确保调查任何新的命中。

梅尔指出的好消息是,与Cognito这样的公司合作的实体每次都没有从头开始。

但是即将到来的更大的变化,梅尔说,可能会影响资源源Fintechs正在使用训练他们的扫描算法。实际上,他指出,那些政府名单具有不完整或不准确的长期骄傲传统。

“我认为将会弥补这些清单的更大将变得更大,因为政府传统上没有做得很好,”他说。 “我认为我们会看到人们开始建立更多具有更多乐于合规需求的观点列表的能力版本。”

梅尔指出,金融服务提供商无法控制。但是,在未来,他认为他们将能够访问更好的数据流以更好地控制它,因此更少的糟糕演员滑动和更好的演员可以通过系统移动不受欢迎 - 而且更好 自动化技术 可以自动为所有数据源。

让合适的人民

梅尔指出,整个全球合规性监管系统具有非常简单的目标,妨碍了糟糕的演员利用金融系统的能力,同时确保好演员。方程的第一部分正确地受到了很多关注,因为与错误的实体进行业务可能是一个非常昂贵的组织。在最低的目的上,有罚款 - 通常陡峭的罚款 - 以及最大端,有可能犯罪。

自动化 - 特别支持 AI. 和机器学习 - 可以更好地查看不完整或不论信息,并在良好的客户交易和可能需要更多工作的情况下进行即时区分。而且,梅尔指出,它可以这样做,同时提供船上和身份验证体验,因为它仅在系统中遇到的标志时才请求信息,并且一旦它需要更多的摩擦,就不会引入更多摩擦。

因为第二个目标 - 让正确的客户通过 - 与第一个一样重要,同样容易出错,校准合规机构不正当。

默尔指出,反弹良好的客户对坏客户来说错误的误报是一个大问题,将.8%推到1%的范围。一个百分之一可能听起来不那么多,但是在考虑加密货币平台时 斗鸡 他说,戏剧中的大量数量很清楚。

“冰赛在2017年加密泡沫的高度上有更多的客户在2017年比美国银行在一年里注册,”他指出。 “当我们在短时间内签署1100万人时,我们谈论1100万人,虚假命中率为.8%意味着很多缓慢,手工评论。将有大约90,000人突然不会兴奋与你做生意。“

如果它不必锁定90,000名优秀客户,并且建立更多的数据富裕而更好的自动化合规系统,则无法锁定90,000个好客户可以预防梅尔。没有两个系统完全相同或做出相同的决定。 AI的筛选规则将由组织对风险的容忍度决定。

“没有一种尺寸适合 - 所有应该是匹配的定义以及在验证方面应该是什么意义,”梅尔说。

但在整个董事会上,可能有系统可以更准确地工作,更符合他们所服务的金融机构的目标。

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