Kannattaako compliancen automatisointi viimeinkin?
Compliancen automatisoinnista on käyty keskustelua jo yli vuosikymmenen ajan. Kolmansien osapuolten automaattista screenausta ja onboarding-prosessia sekä jatkuvaa compliance-valvontaa pidetään ratkaisuna yhä kasvaviin AML- ja KYC-vaatimuksiin. Edut ovat selkeät. Automatisointi voi vähentää yritysten complianceen liittyviä kustannuksia ja työmäärää merkittävästi. Uusimmassa jatkuvan KYC-prosessin oppaassamme osoitamme, että yritykset voivat automaation avulla vähentää kustannuksia ja työmäärää yli 80 prosentilla. Compliance-ammattilaisille tämä tarkoittaa, että turhauttaviin manuaalisiin tehtäviin kuluu vähemmän aikaa, jolloin sitä jää enemmän proaktiiviseen riskinhallintaan ja muihin työtehtäviin. Näistä eduista huolimatta useat yritykset epäröivät edelleen automaation käyttöönotossa. Tässä artikkelissa tarkastelemme compliancen automatisoinnissa tapahtuneita muutoksia ja sitä, miksi sen käyttöönottoa on nyt hyvä harkita.
Tekniikka ei enää aiheuta ongelmia
Compliancen automatisoinnissa käytetään pitkälle konfiguroitavaa algoritmia, joka screenaa kolmannet osapuolet riskin arvioimiseksi annettujen kriteerien pohjalta. Sen jälkeen määritetään turvalliset kolmannet osapuolet, jotka voidaan hyväksyä suoraan onboarding-prosessiin, ja merkitään ne, joita on tarkasteltava lähemmin. Tämä edellyttää kahta asiaa: pilvipohjaista riskinarviointia sekä runsaasti tarkkaa ja ajantasaista tietoa.
Aiemmin teknologia, joka toi virtaa riskien arviointiin hidasti prosesseja, vaikka digitalisaatio vastasi odotuksia. Reaaliaikaisen arvioinnin toteuttamiseen tarvittiin ensinnäkin pilvi-infrastruktuuri, jonka nopeus ja reagoivuus riittää arviointityökalujen käyttöön. Nämä puolestaan edellyttivät pilvipohjaisia data-alustoja, joiden kautta valtava määrä dataa on saatavilla millisekunneissa. Nykyisin tilanne on onneksi se, että digitalisaatio, pilvilaskenta ja datateknologia ovat kehittyneet niin, että reaaliaikainen compliancen automatisointi on varteenotettava vaihtoehto. Jos et vielä ole kokeillut uusia automatisoituja ratkaisuja riskien arviointiin, nyt voisi olla sen aika.
Tekoälyn käyttö korostaa datan luotettavuutta
On sanomattakin selvää, että automatisoidun riskinarvioinnin luotettavuus riippuu analysoitavissa olevasta datasta. Tämä on yhä ajankohtaisempaa tekoälyn tuottaman datan yleistyessä, sillä sen luotettavuus voi olla epävarmaa. On entistä tärkeämpää tietää, mistä data on peräisin ja voiko siihen todella luottaa, mikä aiheuttaa haasteita compliance-ammattilaisille. Tämä saa aikaan myös harmaita alueita, jotka voivat johtaa compliance-ammattilaisia turhauttaviin tuloksiin: pelättyihin vääriin hälytyksiin.
Väärät hälytykset johtuvat herkkyydestä
Monet varhaiset yritykset compliance-prosessien automatisoinnissa kompastuivat väärien hälytysten valtavaan määrään. Kehittymättömät tai tarkoitukseen sopimattomat työkalut (kuten laskentataulukot) aiheuttivat runsaasti osumia, jotka usein ovat virheellisiä. Nämä väärät positiiviset johtuvat siitä, että yritysten käytössä ei ole riittävästi kattavaa dataa samannimisten juridisten yksiköiden tai henkilöiden erottamiseen toisistaan. Tämä turhauttava ongelma haittaa koko prosessia ja heikentää compliance-toiminnan tehokkuutta. Sillä voi myös olla merkittäviä vaikutuksia yrityksen tulokseen. Viimeisimmässä tutkimuksessamme havaitsimme, että 55 % eurooppalaisista yrityksistä on joutunut hylkäämään mahdollisia asiakkaita riskinarvioinnin epäselvyyksien takia.
Kun kyse on datasta, yksilöllisyydellä on merkitystä
Ratkaisu vääriin hälytyksiin on useiden datalähteiden ristiviittaukset sen selvittämiseksi, kenestä todella on kyse. Näin voidaan määrittää, onko kyseessä oikea riski. Tämä on yksi niistä osa-alueista, joilla Dun & Bradstreetin data tarjoaa merkittävää etua. Vuonna 1963 käyttöön otettu Data Universal Numbering System (Dun & Bradstreet D-U-N-S®-numero) antaa jokaiselle yritykselle tai juridiselle yksikölle yksilöllisen numeron. Nykyisin tietueita on yli 540 miljoonaa, joista jokaisella on oma yksilöllinen tunnistenumeronsa. Tämä tarkoittaa, että kaikki kyseiseen tietueeseen liittyvä data voidaan yhdistää tunnistenumeron avulla. Tämä mahdollistaa myös yksiköiden välisten nykyisten ja aiempien yhteyksien seuraamisen ja tarjoaa laajempaa dataa tosiasiallisen edunsaajan (UBO) selvittämiseen. Yhdistämällä D-U-N-S-numeron tarjoaman yritysyhteysdatan valvontaluetteloihin ja sanktiolistoihin yritykset voivat selvittää luotettavammin, kenestä todella on kyse.
Uuden sukupolven compliance-työkalut ovat täällä
Dun & Bradstreet on kehittänyt Risk Analytics Compliance Intelligence -työkalun yhdistämällä hyväksi havaittuja compliance-tekniikoita ja huippuluokan datateknologiaa. Tämä tehokas riskimoottori hyödyntää maailman suurinta yritystietolähdettä: Dun & Bradstreetin Data Cloudia.
Ratkaisu tarjoaa compliance-ammattilaisille työkalut kolmansien osapuolten onboarding-prosessin nopeuttamiseen, compliance-kustannusten ja -työmäärän vähentämiseen sekä aina toiminnassa olevan compliance-valvonnan jatkuvaa KYC-prosessia varten. Kokeile työkalua itse! Rekisteröidy alla ja tutustu uusimpiin mahdollisuuksiin, olipa kyse ensiaskeleistasi compliancen automatisoinnissa tai sen seuraavista vaiheista.
Nopeuta kolmansien osapuolten compliance-prosessia ja ota käyttöön jatkuva KYC D&B Risk Analytics Compliance Intelligencen avulla. Määrittämällä käytäntösi tehokkaasti konfiguroitavassa riskinarviointipalvelussamme voit automatisoida onboarding-prosessisi, nopeuttaa due diligence ‑työnkulkuja ja keskittyä siihen, millä todella on merkitystä. Tämä mahdollistaa compliancen tehostamisen sekä kustannusten ja työmäärän vähentämisen ja muodostaa myös perustan jatkuvalle compliancen valvonnalle ja KYC-prosessille. Datamme tarjoama kyky tunnistaa piilotettuja omistusrakenteita yli 100 maailmanlaajuisesta valvonta- ja sanktioluettelosta tarjoaa syvempää tietoa ja mahdollistaa riskien pienentämisen ennakoivasti.