O automatyzacji zgodności mówi się już od ponad dekady. Obietnica automatyzacji kontroli i wdrażania stron trzecich, w połączeniu z „zawsze aktywnym” monitorowaniem zgodności, jest powszechnie postrzegana jako rozwiązanie stale rosnących wymagań AML i KYC. Korzyści są już oczywiste. Dla firm automatyzacja może znacznie obniżyć koszty zapewnienia zgodności i zmniejszyć obciążenie pracą. W naszym ostatnim przewodniku Perpetual KYC wykazaliśmy, że firmy mogą zmniejszyć koszty i nakład pracy o ponad 80% w porównaniu z procesami ręcznymi. Dla specjalistów ds. zgodności przekłada się to na mniej czasu spędzonego na frustrujących procesach manualnych i więcej czasu na skupienie się na proaktywnym zarządzaniu ryzykiem i bardziej satysfakcjonujących aspektach ich pracy. Mimo tych wszystkich oferowanych korzyści, wiele firm wciąż waha się przed wprowadzeniem automatyzacji. W tym artykule przeanalizujemy, co zmieniło się w świecie automatyzacji zgodności i dlaczego być może nadszedł czas, aby przyjrzeć się temu ponownie.
Technologia nie jest już problemem
Zasadniczo automatyzacja zgodności obejmuje wysoce konfigurowalny algorytm, który sprawdza strony trzecie w celu oceny ryzyka zgodnie z określonymi przez użytkownika kryteriami. Następnie określa, które strony trzecie można bezpieczne bezpośrednio włączyć i oznacza te, które wymagają dalszego zbadania. Wymaga to dwóch rzeczy: silnika ryzyka opartego na chmurze oraz dużej ilości dokładnych i aktualnych danych.
Wcześniej technologia napędzająca silniki ryzyka hamowała rozwój sytuacji, podczas gdy cyfryzacja nadążała za oczekiwaniami. Aby przeprowadzić ocenę w czasie rzeczywistym, najpierw potrzebna była infrastruktura chmurowa zapewniająca szybkość i responsywność platform oceny mocy. Te z kolei wymagały platform danych opartych na chmurze, które mogłyby udostępniać ogromne ilości danych w ciągu milisekund. Dobrą wiadomością jest to, że znajdujemy się obecnie na etapie, w którym cyfryzacja, przetwarzanie w chmurze i technologia danych osiągnęły punkt, w którym automatyzacja zgodności w czasie rzeczywistym stała się atrakcyjną propozycją (jeśli jeszcze nie wypróbowałeś żadnego z automatycznych silników ryzyka nowej generacji, prawdopodobnie powinieneś to zrobić).
Sztuczna inteligencja wkrótce postawi autentyczność danych w centrum uwagi
Oczywiste jest, że zautomatyzowany silnik ryzyka może być tylko tak dobry, jak dane, które ma do analizy. Dzieje się tak tym bardziej, że świat wkracza na nieznane terytorium pod względem danych generowanych przez sztuczną inteligencję i syntetyczną prawdę. Coraz ważniejsze staje się zrozumienie, skąd pochodzą dane i czy naprawdę można im zaufać. Stanowi to nie lada wyzwanie dla specjalistów ds. zgodności. Tworzy to również szare strefy, które mogą prowadzić do jednej z największych frustracji specjalistów ds. zgodności: przerażających wyników fałszywie dodatnich.
Fałszywie pozytywne wyniki są kwestią czułości
Wiele wczesnych prób automatyzacji zgodności zostało zmiażdżonych przez ogromną liczbę fałszywie dodatnich wyników. Niedojrzałe lub nieprzystosowane do celu narzędzia (takie jak arkusze kalkulacyjne) generowały ogromną liczbę trafień, które w rzeczywistości były chybione. Te fałszywie pozytywne wyniki były spowodowane brakiem dostępu do wystarczająco dobrych danych, aby móc rozróżnić podmioty lub osoby o tych samych nazwach/nazwiskach. Jest to frustrujący problem dla specjalistów ds. zgodności i może przyczynić się do „zmęczenia zgodnością”, które może podważyć skuteczność działań w zakresie zgodności. Może to mieć również bardzo realny wpływ na wyniki finansowe firmy. W naszej ostatniej ankiecie stwierdziliśmy, że 55% europejskich firm zostało zmuszonych do odrzucenia potencjalnych klientów z powodu braku widoczności ryzyka.
Bycie wyjątkowym ma znaczenie, jeśli chodzi o dane
Rozwiązaniem jest porównanie wielu źródeł danych, aby uzyskać bardziej szczegółowe zrozumienie tego, z kim naprawdę mamy do czynienia, dzięki czemu można określić, czy faktycznie firmy te stanowią ryzyko. Jest to jeden z obszarów, w których dane Dun & Bradstreet oferują wyraźną przewagę. Data Universal Numbering System (numer Dun & Bradstreet D-U-N-S®) został wprowadzony w 1963 roku w celu przypisania unikalnego numeru do każdej firmy lub podmiotu. Obecnie istnieje ponad 540 milionów rekordów, każdy z własnym unikalnym numerem identyfikacyjnym. Oznacza to, że wszystkie dane związane z tym rekordem można skonsolidować, łącząc je z jego numerem identyfikacyjnym. Umożliwia to również śledzenie bieżących i historycznych powiązań między podmiotami i zapewnia większą szczegółowość, jeśli chodzi o znalezienie ostatecznego beneficjenta rzeczywistego (UBO). Łącząc dane o powiązaniach korporacyjnych dostarczane przez D-U-N-S z listami obserwacyjnymi i listami kontrolnymi sankcji, firmy są w stanie uzyskać głębszy wgląd w to, z kim naprawdę mają do czynienia i z kim są powiązane.
Nowa generacja narzędzi do zapewniania zgodności jest już dostępna
Łącząc wypróbowane i sprawdzone techniki zgodności z najnowocześniejszą technologią danych, firma Dun & Bradstreet opracowała D&B Risk Analytics Compliance Intelligence. Ten najnowocześniejszy silnik ryzyka wykorzystuje największe źródło informacji biznesowych na świecie: chmura danych Dun & Bradstreet.
Daje to specjalistom ds. zgodności narzędzia do przyspieszenia wdrażania podmiotów zewnętrznych, zmniejszenia kosztów i obciążeń związanych ze zgodnością oraz wdrożenia ciągłego monitorowania zgodności dla Perpetual KYC. Ale nie wierz nam na słowo, spróbuj sam. Zarejestruj się poniżej i zapoznaj się z najnowszymi możliwościami, niezależnie od tego, czy stawiasz pierwsze, czy kolejne kroki w kierunku automatyzacji zgodności.