Data science i AI uchronią banki przed sankcjami
Like what you're reading? Share it!

Data science i AI uchronią banki przed sankcjami

Nielegalne transakcje,finansowanie terroryzmu, pranie brudnych pieniędzy, omijanie sankcjigospodarczych. Wszystkie te problemy może napotkać bank, który w niewłasciwysposób dokonuje oceny ryzyka we współpracy z klientem lub kontrahentem. Skuteczne zarządzanie ryzykiem w zakresie AML i KYCumożliwia analiza danych w czasie rzeczywistym.

ITMAGINATION stworzył iwdrożył system wsparcia dla tych procesów w jednym z pięciu największych bankóww Polsce. Opracowane rozwiązanie weryfikuje klientów banku ze wszystkichsegmentów i zapewnia mu zgodność z wytycznymi przeciwdziałania prania brudnychpieniędzy i wspierania terroryzmu.

Banki mają obowiązek dokonywać oceny ryzyka współpracy zklientem i kontrahentem (na starcie współpracy i cyklicznie) orazmonitorować wszystkie operacje przez niegoprowadzone pod kątem ewentualnych transakcji nielegalnych, finansowaniaprzestępczości, czy terroryzmu, prania brudnych pieniędzy czy omijania sankcjigospodarczych. W żargonie branżowym ten obszar zarzadzania ryzykiem bankunazywa się AML (ang. anti money laundering). Jeśli dana instytucja finansowanie wywiązuje się z nich, może ją to słono kosztować. Według szacunkówFenergo, w ciągu 10 lat od kryzysu gospodarczego 2008 roku nieskuteczne zarządzanieobaszarami AML i KYC (Know Your Customer – Poznaj Swojego Klienta) kosztowało bankiłącznie około 26 mld dolarów. Tyle wynosi suma karnałożonych na nie z tego tytułu na całym świecie.

Zbudowany przez ITMAGINATION systemdo zarządzania obszarami KYC i AML dla jednego z banków w Polsce przedewszystkim zapewnia mu zgodność z regulacjami dotyczącymi przeciwdziałania prania brudnych pieniędzy i wspieraniaterroryzmu. Zadbaliśmy o wysoką jakość i niezawodność naszego systemu w trybie24/7. Wystarczyły do tego mądrze zastosowane algorytmy. Opracowane rozwiązanie stanowikluczowy element całego łańcucha sprzedaży wszystkich produktów w banku.

Kompleksowa digitalizacjaonboardingu

W tradycyjnych procesach rejestracji klientówwszystkie identyfikujące ich dane wprowadzane są do systemów bankowych ręcznie – np.przez pracowników oddziałów, na bazie papierowych formularzy czy kopiidokumentów. Ale już dziś te operacje mogą być w 100 proc. realizowanecyfrowo i online, bez ingerencji człowieka. Jestto możliwe dzięki wykorzystaniu takich rozwiazań, jak skanowanie dokuemntów, czyautomatyzacja pozyskiwania danych identyfikujących klienta.

System KYC ITMAGINATION dokonujeoceny ryzyka każdego klienta i kontrahenta banku w czasie rzeczywistym. Pozwalaon bankowi zautomatyzować możliwie jak najwięcej elementów procesu onboardinguklienta. Dokumenty przetwarzane są w formie cyfrowej dzięki wykorzystaniutechnologii OCR (Optical Character Recognition) i skanerów QR kodów oraz kodówpaskowych. Ocena AML poziomu ryzykaklienta dokonywana jest na podstawie danych z tych dokumentów, informacjipozyskiwanych automatycznie z rejestrów publicznych,CEIDG i KRS, wywiadowni gospodarczych, biur informacji gospodarczej, list sankcyjnych, list osób zajmujących eksponowane stanowiska(tzw. PEP) i bazy dokumentów zastrzeżonych. Dodatkowo wykorzystywane są teżźródła wewnętrzne banku: własne bazy preferowanych albo zakazanych kontrahentów,dane z systemów transakcyjnych, CRM czy hurtowni danych.

Stały nadzór dzięki data science

Obowiązki z obszaru AML, jak i ochrony klientów banku przed wyłudzeniamii kradzieżą wymuszają na bankach również stałe monitorowanie prowadzonych w ichsystemach transakcji. Dziś „czerwone lampki” zapalają się, kiedy aktywnośćklienta wykracza poza normę albo można zaobserwować serię zachowań wskazującychna potencjalne naruszenie.

Z perspektywy banku niezwykleważne jest, aby monitorowanie transakcji wykonywane było w sposób automatyczny.Nowoczesne rozwiązania z obszaru data science i sztucznej inteligencji pozwalająszczegółowo analizować miliony operacji jednocześnie i umożliwiająwyeliminowanie prawie do zera manualnych ingerencji w analizę takich wyszukań. Dziękitym technologiom człowiek wkracza tylko tam, gdzie sytuacja jestniestandardowa. A system z kolei „uczy się” i optymalizuje, co  stale zwiększa trafność jego prognoz.

Jeśli wykorzystamy w stworzonym przez nas systemie KYC analitykędanych bazującą na sztucznej inteligencji i uczeniu maszynowym, będzie on mógłanalizować miliony aktywności klientów jednocześnie, na żywo. Wówczas bankimogą nie tylko odnotować w czasie rzeczywistym, że miał miejsce incydent AML,ale takie sytuacje także przewidywać.

© 2021 ITMAGINATION. All Rights Reserved. Privacy Policy