Je avtomatizacija skladnosti končno dozorela?

O avtomatizaciji skladnosti govorimo že več kot desetletje. Obljuba avtomatiziranega preverjanja tretjih oseb in njihovega uvajanja ('onboarding'), skupaj z »vedno vklopljenim« ('always-on') spremljanjem skladnosti, velja za odgovor na vse zahtevnejše zahteve področij AML in KYC. Koristi so danes že zelo jasne.

Za podjetja avtomatizacija pomeni bistveno nižje stroške in manjšo operativno obremenitev. V našem nedavnem vodniku Perpetual KYC Guide smo prišli do ugotovitve, da lahko podjetja v primerjavi z ročnimi postopki zmanjšajo stroške in obseg dela za več kot 80 %. Za strokovnjake za skladnost to pomeni manj časa, porabljenega za zamudna ročna opravila, in več časa za proaktivno upravljanje tveganj ter naloge, ki prinašajo večjo dodano vrednost in zadovoljstvo pri delu.

Kljub vsem tem prednostim pa številna podjetja še vedno oklevajo pri uvedbi avtomatizacije. V tem članku si bomo pogledali, kaj se je v svetu avtomatizacije skladnosti spremenilo – in zakaj je zdaj pravi trenutek, da se osredotočite na to temo.

Tehnologija ni več ovira

V svojem bistvu avtomatizacija skladnosti temelji na visoko prilagodljivem algoritmu, ki preverja tretje osebe in ocenjuje njihovo tveganje glede na kriterije, ki jih določite sami. Nato sistem samodejno presodi, katere tretje osebe je mogoče varno uvesti, in označi tiste, ki zahtevajo dodatno preverjanje.

Za to sta potrebni dve ključni komponenti: zmogljiv oblačni pogon za oceno tveganj in velika količina natančnih, kredibilnih in ažurnih podatkov.

V preteklosti je prav tehnologija zavirala napredek. Digitalizacija ni sledila pričakovanjem, realno časovne ocene tveganj pa so zahtevale oblačno infrastrukturo z izjemno hitrostjo in odzivnostjo ter podatkovne platforme, ki so lahko v milisekundah zagotavljale ogromne količine podatkov.

Dobra novica je, da so danes digitalizacija, oblačno računalništvo in podatkovne tehnologije dosegle raven, na kateri je avtomatizacija skladnosti v realnem času postala realna in prepričljiva možnost. Če že nekaj časa niste preizkusili nove generacije avtomatiziranih rešitev za skladnost, je morda sedaj pravi trenutek.

Umetna inteligenca postavlja v ospredje verodostojnost podatkov

Samoumevno je, da je avtomatizirani sistem za oceno tveganj lahko le tako dober, kot so podatki, ki jih uporablja. To postaja še posebej pomembno v času vse večje prisotnosti umetne inteligence, generiranih vsebin in t. i. sintetične resnice.

Razumevanje izvora podatkov – in vprašanje, ali jim zares lahko zaupamo – postaja ključno. Za strokovnjake za skladnost to pomeni iskanje ravnovesja in hkrati odpira sive cone, ki vodijo do ene največjih frustracij na tem področju: lažnih pozitivnih zadetkov. 

Lažni pozitivni zadetki in »utrujenost od skladnosti«

Veliko zgodnjih poskusov avtomatizacije skladnosti je propadlo zaradi ogromnega števila lažnih pozitivnih rezultatov. Nezrela ali neustrezna orodja (na primer preglednice) so ustvarjala množico zadetkov, ki v resnici niso predstavljali tveganja.

Vzrok za to je bil predvsem pomanjkanje dovolj bogatih podatkov, ki bi omogočili razlikovanje med podjetji ali posamezniki z enakimi imeni. To je za strokovnjake za skladnost izjemno frustrirajoče in pogosto vodi v t. i. »utrujenost od skladnosti«, kar lahko resno oslabi učinkovitost celotnih postopkov.

Posledice so tudi poslovne. V naši nedavni raziskavi smo ugotovili, da je 55 % evropskih podjetij zaradi pomanjkanja preglednosti tveganj moralo zavrniti potencialne stranke.

Edinstvenost podatkov je ključnega pomena

Rešitev je v povezovanju in navzkrižnem preverjanju več podatkovnih virov, da bi dobili bolj natančno sliko o tem, s kom v resnici poslujete – in ali ta subjekt dejansko predstavlja tveganje.

Na tem področju imajo podatki Dun & Bradstreet posebno prednost. Dun & Bradstreet D‑U‑N‑S® številka, uvedena že leta 1963, vsakemu podjetju ali pravni osebi dodeli unikatno identifikacijsko številko. Danes podatkovna baza vsebuje več kot 600 milijonov zapisov, vsak s svojo edinstveno identiteto.

To omogoča združevanje vseh povezanih podatkov pod eno identifikacijo, sledenje trenutnim in zgodovinskim povezavam med entitetami ter bistveno večjo natančnost pri spremljanju dejanskega lastništva (UBO). Z združevanjem podatkov o lastniških povezavah z nadzornimi seznami in sankcijskimi listami lahko podjetja dobijo veliko globlji vpogled v to, s kom poslujejo – in s kom so ti subjekti povezani.

Nova generacija rešitev za skladnost je že tukaj

Z združevanjem preverjenih praks skladnosti in najsodobnejših podatkovnih tehnologij je Dun & Bradstreet razvil rešitev D&B Risk Analytics Compliance Intelligence. Ta napredni pogon za oceno tveganj izkorišča največji vir poslovnih informacij na svetu – Dun & Bradstreet Data Cloud (Dun & Bradstreet podatkovni oblak).

Rešitev strokovnjakom za skladnost omogoča hitrejše uvajanje tretjih oseb, nižje stroške in manjšo delovno obremenitev ter uvedbo stalnega spremljanja skladnosti v okviru Perpetual KYC.

Vendar vam ni treba verjeti zgolj na besedo. Preizkusite rešitev sami. Izpolnite obrazec na povezavi spodaj in odkrijte najnovejše možnosti – ne glede na to, ali šele začenjate ali želite naredite naslednji korak na poti avtomatizacije skladnosti.