من الأعمال اليدوية إلى الإعجاز: دفع إدارة الامتثال المصرفي

تكثف الجهات التنظيمية إجراءات التنفيذ ضد عدم الامتثال للوائح المصرفية. قد يعني هذا الأمر توترًا وأرقًا لقادة البنوك وهم يتصارعون مع كيفية حماية الأصول والعملاء مع تجنب العقوبات.

هل يبدو مألوفًا؟ إنها مهمة صعبة لعدد من الأسباب:

• تتطلب العمليات موارد كثيفة: يعتمد التحقيق في مكافحة غسل الأموال أو "اعرف عميلك" أو الاحتيال اعتمادًا كبيرًا على المهام اليدوية مثل الحصول على البيانات ومراجعة المستندات وكتابة التقارير. يؤدي هذا المستوى من عدم الكفاءة إلى تراكم الأعمال المتأخرة في البحث عن التنبيهات، ما يزيد بدوره من المخاطر المالية والتنظيمية.
• الأنظمة مجزأة: العديد من أنظمة البنوك غير متصلة ببعضها، ما يؤدي إلى العديد من عمليات التسليم والمهام التي يتم تشغيلها يدويًا. بالإضافة إلى ذلك، نشرت البنوك حلولاً نقطية للأنشطة مثل التحقق من الهوية ولكنها تعتمد على العمل اليدوي لدمج هذه الأدوات في مهام سير العمل الشاملة. يحتاج المحققون في بعض الأحيان إلى القيام بالكثير من أعمال "الكرسي الدوار" لسد الفجوة بين الأنظمة من خلال إعادة إدخال البيانات من نظام إلى آخر.
• يتضمن جمع البيانات عدة تسليمات: يجب على المحققين مراجعة مجموعة من المصادر الداخلية (مثل سجلات الحسابات وسجلات خدمة العملاء)، والبيانات الخارجية (مثل السجلات التجارية وقوائم العقوبات ووسائل التواصل الاجتماعي). يتم تنفيذ هذه العملية عادةً بترتيب تسلسلي، ما يؤدي إلى إطالة الوقت اللازم لاستكمال التحقيقات.

يمكن لأتمتة عمليات الوكيل معالجة ما يصل إلى 80% من المهام

في الماضي، نفذت البنوك أتمتة العمليات الروبوتية (RPA) لأتمتة ما يصل إلى 40% من المهام. والآن، هناك فرصة جديدة لتحويل العمليات بشكل أكبر: لا تتضمن أتمتة عمليات الوكيل (APA) فقط القدرة على أتمتة الإجراءات ولكن أيضًا القدرة على التفكير والتعلم باستخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي.

في حين أن أدوات الذكاء الاصطناعي للإنتاجية الشخصية لا تعمل إلا على مهام بسيطة ضمن حزمة تطبيقات واحدة، تمتد أتمتة عمليات الوكيل (APA) على مهمة سير عمل كاملة، ما يتيح للمستخدمين أتمتة ما يصل إلى 80% من المهام.

مراجعات مكافحة غسل الأموال لا تزال تعتمد على العمل اليدوي

على سبيل المثال، اعتبر مراجعة حالة AML نموذجية، على النحو الموضح في الشكل 1. تستخدم العديد من البنوك بالفعل الأتمتة لاستخراج البيانات من الأنظمة الداخلية والخارجية، إلا أن معظم العمليات المتبقية لا تزال يدوية.

يتعين على المحقق:

• مراجعة كميات كبيرة من المعلومات بعناية
• إدخال البيانات يدويًا في التطبيقات الداخلية
• تحديد الكيانات الأخرى التي يبدو أنها مرتبطة بمقدم الطلب
• اتخاذ القرار بناءً على الخبرة المهنية
• إنشاء سرد للبحث والقرار للتوثيق الداخلي والمراجعة التنظيمية
• إنشاء تقرير عن نشاط مشبوه (SAR)، إذا لزم الأمر
• تحديث أنظمة إدارة الامتثال الداخلي

الشكل 1: سير عمل نموذجي لمكافحة غسل الأموال بأتمتة محدودة.

يعمل الذكاء الاصطناعي التوليدي على تبسيط عملية مراجعة مكافحة غسل الأموال

تنسق أتمتة عمليات الوكيل الروبوتات وبرامج وكلاء الذكاء الاصطناعي لأتمتة معظم مهام سير العمل هذه، على النحو الموضح في الشكل 2. استنادًا إلى مصادر البيانات التي تم جمعها تلقائيًا، يستخرج الذكاء الاصطناعي التوليدي عناصر البيانات الرئيسية، ويحدد الكيانات الأخرى التي تحتاج إلى التحقيق، وينشئ ملخصًا سرديًا لجميع المعلومات التي تم جمعها.

يقضي المحققون البشر الكثير من وقتهم في مراجعة المعلومات المتعلقة بالحالة، لكن الذكاء الاصطناعي يساعد في تسريع عملية المراجعة من خلال إنشاء ملخص سردي لجميع المعلومات التي تم جمعها وتسليط الضوء على أهم عوامل الخطر. يعمل برنامج وكيل الذكاء الاصطناعي لتوصيات التحقيق على مراجعة المعلومات التي تم جمعها ويقدم توصية بشأن الإجراءات اللازمة للتخفيف من المخاطر.

الشكل 2: تعمل أتمتة عمليات الوكيل (APA) على أتمتة التحقيق في مكافحة غسل الأموال بصورة شاملة، مع وجود عامل بشري في العملية لمراجعة التوصيات واتخاذ القرارات.

يراجع أحد الأشخاص في العملية التوصية مع الملخص السردي والمعلومات الداعمة، ويتخذ القرار. يتحول دور المحقق من دور إداري في المقام الأول - جمع البيانات ومعالجتها - إلى دور يمكن أن يركز فيه على جودة القرارات، باستخدام الذكاء الاصطناعي لتقييم المعلومات بسرعة أكبر.

قد تبدو الهوة بين الطرق القديمة والجديدة لإدارة عمليات الامتثال، في البداية، واسعة جدًا. لكن يمكنك تنفيذ أتمتة عمليات الوكيل على مراحل، مع إحراز تقدم، وتخفيف المخاطر، وإضافة قيمة في كل مرحلة. قبل أن تدرك ذلك، سوف تجتاز مستويات عالية من الكفاءة وإدارة المخاطر لم تكن تعتقد أنها ممكنة.

اعرف المزيد عن حلولنا للخدمات المالية من هنا.