银行需要解决许多反洗钱和保证问题主要挑战是什么? 银行如何使用新产生Regtech解决方案消除漏洞?Sibos多伦多小组讨论审查最重大动态并探索协作在支持创新方面可发挥的作用
Regtech定义更好的路径
密钥外送
- 分析师花80%的时间寻找数据,而不是评价和修复问题
- 其余AML和保证挑战包括信息分享障碍、数据量大和大量假阳性
- 新兴技术可帮助解决这些问题领域契机包括AI/机器学习,块链,身份验证技术聚焦事务模式检测.
- 协作对于提高效果至关紧要金融犯罪守法.
从我的角度讲,金融犯罪守法的首要焦点不是取出成本-而是提高效果和效率
小组成员引用人工和昂贵流程以及熟练资源稀缺等挑战AML和保证
大型全球银行交易监控系统 可能每月生成数以十万计警讯 需要调查一位小组成员表示,现有技术“简单老化 ”, 无效 - “ 正因如此,我们看到超过90%假阳性 。 ”同时分析师高达80%的时间查找数据而不是评估并修复问题
银行每年花80多亿美元执行金融犯罪并看到钱 花在金融犯罪守法程序上 和输出间的差距
银行可能难以跨边界共享信息-“即使是在集团内部不同子公司或与政府共享信息 ” 。 另一项挑战在于银行从政府获取关于它们提交的可疑活动报告的反馈
专家讨论了如何出现Regtech系统可利用解决方案最大限度地提高银行交易监控程序的效力
一位小组成员描述机器学习实验,使分析员80%的时间用于分析而非信息收集但他们指出,AI尚不准备大有改观,几乎没有证据表明银行准备用纯AI解决方案取代当前交易监控和筛选程序伊斯福德解释AI不是万能药 但它是解决方案的一部分....
新事物
- 优化层.银行可引入“优化层 ”, 允许分析师看警讯, 前提是传统AML警讯上还有其他风险指标
- 身份解析或验证.技术可用以验证人们自言自语和真正支持交易者
- 块链.开发活动包括目前正在与新加坡监管者围绕分享KYC
- 图案.以行为为基础的显性模式可为解决底层问题提供契机。
约束
一些障碍可能妨碍客户使用这些技术,包括银行理解和管理技术的有限能力一位专家指出,雇用老兵可是一个成功方法监管者还可能面临自身能力问题
协作能支持创新解决办法吗?
专题小组讨论了协作在运行更有效的金融犯罪守法框架方面的重要性,一致认为协作包括理解执法优先级,以及银行间安全共享信息同时尊重数据隐私要求
银行正与执法部门合作处理导致逮捕和起诉的案件面板还触摸沃尔夫斯贝格集团新的强化代理银行尽职调查表,现已列入SwiftKYC注册.
