数据驱动的合规

从制裁筛查检测欺诈,合规活动取决于高质量数据的快速访问。但在实践中,支付数据通常包括不完整,缺失和/或非结构化数据。这可能阻碍交易的有效性和效率筛选和AML监控:

有效性。低质量数据是一个重大障碍筛查时的事务。如果所需的信息不准确或不存在,如缺少国家的名字——非法交易可能无法发出一个警报,离开银行的风险行为。

效率。从运行效率的角度来看,不格式化的消息可能需要手动干预,从而降低效率的筛选过程。

同样,欺诈,及时访问数据的能力是至关重要的预防时,停止或召回潜在的欺诈性付款。

数据和什么

了解你的客户什么尽职调查也可以挑战有关数据。采购和验证所需的大量数据KYC可以耗费时间和笨拙,作为数据通常必须从不同的来源获得,在多种格式。

优化的效率和有效性的合规流程,银行需要更有效地利用他们的数据,充分利用复杂的分析,同时提供更好的客户体验。换句话说,他们需要接受数据驱动的遵从性。

银行可以以多种方式:

优化数据质量

以及改善AML筛查和监测的有效性,更好的质量数据也增加直通式处理,减少了需要修理。和更高质量的数据,机构将能更好地受益于先进的分析。

利用丰富的数据

采用ISO 20022消息传递提供了机会,利用更加丰富和结构化数据。以及最小化假阳性筛选过程中,银行可以利用更多的结构化数据,以便更准确地检测欺诈行为。

利用分析

复杂的数据分析使银行监控他们的记者的行为和减少暴露于高风险交易。通过利用机器学习的力量,分析工具可以学习个人客户的支付模式和识别可疑支付指令,从而增加更传统的欺诈防范控制。

KYC简化

KYC而言,银行正寻求从定期评审事件驱动的方法,与尽职调查客户行为变化而进行的,市场条件或银行的业务。KYC利用共享公用事业,银行可以访问最新的什么信息当他们需要它。

底线是:通过采用数据驱动的合规,银行可以更有效地利用数据和分析。这使他们能够减少欺诈的风险,增加他们的事务筛查的准确性和效率,从而最小化假阳性,减少合规成本和减轻风险的行为。