كيف يمكن لـ AI-Driven KYC تقليل المخاطر غير المتناظرة للبنوك؟

جون فلاورز يشغل منصب رئيس الأسواق المالية العالمي في eClerx. مع أكثر من 30 عامًا من الخبرة في قطاع خدمات التكنولوجيا المالية، شغل العديد من الأدوار التنفيذية على جانبي التكنولوجيا الخاصة بالأعمال وواجهة العملاء.

اكتشف أهم أخبار وفعاليات التكنولوجيا المالية!

اشترك في النشرة الإخبارية لـ FinTech Weekly

يقرأها التنفيذيون في JP Morgan وCoinbase وBlackrock وKlarna والمزيد

يمثل الخطر غير المتناظر تهديدًا مستمرًا للبنوك والتكنولوجيا المالية وغيرها من الأعمال الخاضعة للتنظيم الشديد. يمكن أن تؤدي مراجعة العناية الواجبة غير المكتملة على عميل واحد تفوت مشاركته في غسل الأموال أو جرائم أخرى إلى غرامات تصل إلى ملايين الدولارات، وضرر بالسمعة وإجراءات تنظيمية على أعلى مستويات القيادة. نظرًا لأن الأخطاء الصغيرة يمكن أن تنتج عنها هذه العواقب الكبيرة، فإن القضاء على الفجوات الصغيرة في عمليات اعرف عميلك (KYC) أمر ضروري لحماية كل من المؤسسات والمساهمين فيها.

تتطلب الامتثال الفعال لعمليات اعرف عميلك (KYC) ومكافحة غسل الأموال (AML) تقليديًا تقييمًا شاملاً لمخاطر العملاء أثناء عملية الانضمام، تليها مراقبة مجدولة للتغيرات في ملف المخاطر أو السلوك، غالبًا من خلال عمليات يدوية استثنائية عرضة للتأخير. الآن، تجعل الذكاء الاصطناعي والأتمتة من الممكن تعزيز عمليات اعرف عميلك وتعزيز الرقابة على مكافحة غسل الأموال من خلال استخدام البيانات في الوقت الفعلي وتمكين نهج أكثر استباقية لمنع الجرائم المالية.

ما هي أدوار الذكاء الاصطناعي في تقليل مخاطر KYC/AML؟

تحدث الأخطاء التشغيلية والعقوبات على الرغم من استثمار البنوك الكبير في عمليات وحلول مكافحة غسل الأموال/اعرف عميلك. قدر بحث Juniper Research إنفاق KYC العالمي لعام 2024 بـ 30.8 مليار دولار العام الماضي. ومع ذلك، لا تزال العديد من المؤسسات تعتمد على المعالجة اليدوية وتحديث بيانات العملاء، مما يبطئ عملية الانضمام ويؤخر التحديثات التي قد تشير إلى تغيرات في ملف المخاطر.

يمكن أن يؤدي أتمتة بعض هذه العمليات باستخدام أتمتة العمليات الروبوتية المعتمدة على القواعد (RPA) إلى تسريع الأمور، لكن قد ينتج عنها معدلات عالية من الإيجابيات الكاذبة التي تتطلب المزيد من الوقت للمراجعات اليدوية. في غضون ذلك، يستخدم المجرمون التكنولوجيا المتقدمة لتجنب القبض عليهم من خلال عمليات اعرف عميلك ومكافحة غسل الأموال. باستخدام الذكاء الاصطناعي وبيانات الهوية المسروقة أو المزيفة، يمكنهم إنشاء مستندات وتواريخ تبدو حقيقية بما يكفي لخداع المحللين والأنظمة الآلية الأساسية.

يمكن أن يساعد دمج الأتمتة المدعومة بالذكاء الاصطناعي وGenAI مع RPA البنوك في مواجهة هذه التحديات بطرق متعددة.

1. تجربة انضمام العملاء

كجزء من عملية اعرف عميلك، تقدم الشركات للعملاء الجدد قائمة بالمستندات والبيانات المطلوبة التي لا يمكنهم التحقق منها بشكل مستقل. عندما لا يتم التواصل بفعالية حول هذه المتطلبات، يمكن أن يشوش ذلك العملاء ويؤخر الموافقات. وهذا صحيح بشكل خاص عندما لا تتماشى المعلومات المطلوبة بوضوح مع المتطلبات التنظيمية المحددة للاختصاصات، مما يخلق عملاً إضافيًا للمحللين الذين يجب عليهم بعد ذلك حل التباينات.

مع وجود نموذج معالجة اللغة الطبيعية المدعوم بالذكاء الاصطناعي المدمج في عملية الانضمام، يمكن للبنوك التواصل بفعالية وطلب المعلومات المناسبة بناءً على اللوائح المحددة للاختصاصات المعنية. والنتيجة هي عملية انضمام أسرع أقل عرضة للأخطاء الناتجة عن شخص يتحقق من الخيار الخطأ أو تقديم مستندات لا تتوافق مع المتطلبات المحلية والداخلية. يمكن أن توقف هذه العملية الفجوات والأخطاء في البيانات قبل دخولها النظام.

2. اكتشاف الاحتيال في الهوية

يمكن لنماذج كشف الهوية الاصطناعية ورؤية الكمبيوتر المدعومة بالذكاء الاصطناعي أن ت Flag العملاء الذين تبدو مستنداتهم أو تواريخهم المالية مزيفة أو مسروقة، حتى لو بدت مشروعة للمحللين البشر. تقوم هذه الأدوات بتجميع البيانات من مصادر متعددة بمرور الوقت، ويمكنها رؤية الروابط بين البيانات التي قد يغفلها البشر، ولا تستطيع محركات القواعد التقليدية فك شفرتها. تتعقب بسرعة هوية العميل بالنشاط في العالم الحقيقي وتثير الأعلام عندما تظهر التباينات حتى يتمكن المحللون من التحقيق.

3. مراقبة KYC وAML في الوقت الحقيقي

إن الحفاظ على بيانات العملاء بعد الانضمام هو عملية لا تنتهي أبدًا. إن مراقبة أنشطة العملاء مع المؤسسة، والبحث عن أخبار سلبية عنهم، وفهم أي تغييرات في شبكات أعمالهم أمر حاسم لتجنب تفويت علامات تحول في ملف مخاطر العميل. يمكن لنماذج GenAI تنسيق هذا النوع من المراقبة في الوقت الفعلي من خلال استيعاب البيانات من منصات ومصادر بيانات متعددة، وتحديد ملف خطر أساسي لكل عميل، وإثارة التنبيهات عندما تشير البيانات الجديدة إلى تغيير في ملف المخاطر.

4. الامتثال والتقارير

تقدم حلول الانضمام والمراقبة الشاملة أيضًا للبنوك رؤى البيانات التي تحتاجها لتقييم الامتثال لمكافحة غسل الأموال، وتحديد مجالات التحسين، وإنتاج تقارير للمساهمين الداخليين والجهات التنظيمية. لا تقتصر حلول التقارير GenAI على استيعاب كميات هائلة من البيانات والإجابة على الأسئلة. يمكن أيضًا تعليمها عرض المعلومات المعالجة باستخدام الرسوم البيانية والمخططات البديهية، على لوحات المعلومات، وفي التقارير. تتيح هذه الرؤية لقادة البنوك تحديد المشكلات الناشئة وإيقافها قبل أن تصبح مشاكل كبيرة.

5. التكيف مع التغييرات التكنولوجية والتنظيمية

تتعلم أنظمة الأتمتة المدعومة بالذكاء الاصطناعي وGenAI من مدخلاتها. وهذا يعني أنه يمكن تدريبها على التكيف عندما تربط البنوك مصادر بيانات وتقنيات جديدة، دون الحاجة إلى إعادة إنشاء كبيرة أو عملية تكامل طويلة. يتيح ذلك للمؤسسات الحصول على قيمة أكبر من استثماراتها في الذكاء الاصطناعي مع مرور الوقت.

تجعل قدرة التعلم لدى الذكاء الاصطناعي أيضًا من الأسهل على البنوك تحديث متطلباتها عندما تتغير اللوائح. يستغرق تدريب واختبار نماذج KYC المدعومة بالذكاء الاصطناعي على إرشادات جديدة عادةً وقتًا أقل من تحديث المنصات غير المدعومة بالذكاء الاصطناعي يدويًا. كما أنه أسرع من تدريب المحللين على الإرشادات الجديدة. يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي بالفعل في هذا التدريب أيضًا، من خلال الإجابة على أسئلة بسيطة أو تلخيص التغييرات بصيغ سهلة القراءة. يمكن أن يحصل المحللون بسرعة على المعلومات الحالية التي يحتاجونها لمتابعة وتطبيق السياسات الجديدة بشكل متسق.

تقليل المخاطر غير المتناظرة لـ KYC/AML باستخدام الذكاء الاصطناعي

تمثل أدوات KYC وAML المدعومة بالذكاء الاصطناعي مستقبل إدارة المخاطر المالية. يمكن أن تحد بشكل حاد من تعرض البنوك لمخاطر غير متناظرة اليوم، وكذلك التكيف مع البيئات التكنولوجية والتنظيمية المتطورة لحماية ضد التهديدات المستقبلية. مع زيادة تدقيق الجهات التنظيمية لدور المؤسسات المالية في الجرائم الدولية، وازدياد براعة المجرمين في التهرب من الضوابط التقليدية لـ KYC وAML، فإن دمج الذكاء الاصطناعي في سير العمل لـ KYC وAML هو الطريقة الأكثر فعالية للمؤسسات لتعزيز الحماية الآن وفي المستقبل.