현대의 규제 환경에서 금융 기관의 사기 탐지는 가장 중요한 과제 중 하나입니다. 증가하는 거래와 자금 세탁 작업에 발맞추기 위해 의심스러운 활동에 대한 수동 검토를 업데이트해야 할 절실한 필요성이 있습니다.
한 컴플라이언스 전문가가 말했듯이, “자금 세탁 방지 사례를 관리하는 데 스프레드시트와 이메일에만 의존하는 것은 위험을 놓치고 규정을 위반하는 원인이 됩니다.” 자동화된 사례 관리 시스템을 통해 은행과 결제 서비스 제공자는 제한을 넘어 사기 행위에 대해 효과적으로 거래를 검토할 수 있습니다.
AML 사례 관리 플랫폼은 다양한 소스 시스템에서 고객 및 거래 데이터를 가져와 사례 관리 애플리케이션에 사용합니다. 잠재적으로 사기성 활동에 대한 완전한 관점을 제공합니다. 분석가의 행정적 문제 대신 실질적인 문제에 대한 더 나은 분석과 집중을 가능하게 합니다.
AML 사례 관리 시스템이 금융 기관의 사기 감지에 어떻게 도움이 되는지 살펴보겠습니다.
사건 조사 과정
AML 사건 관리 시스템은 조사 프로세스를 표준화하는 데 도움이 됩니다. 2024년에 사용되는 최첨단 기술을 통해 시스템은 이상이 감지되면 사건 개시를 활성화합니다. 잠재적인 문제가 플래그로 지정되면 시스템에서 자동으로 사건으로 개시되어 고객에 대한 정보를 중앙 집중화합니다.
사례 관리에서는 조사자에게 이러한 패턴의 식별부터 파일에서 증거 수집까지 일상적인 활동 단계를 수행하는 방법에 대한 지침을 제공합니다. 작업, 문서 업로드, 사례 노트와 같은 작업의 구조화는 다양한 개별 사례를 보다 신속하게 처리하는 데 도움이 됩니다.
위험 기반 모니터링을 위한 기술
금융 기관이 지속적이고 위험 기반 모니터링을 위해 기술을 사용하면 의심스러운 활동을 감지하는 것이 훨씬 더 좋습니다. AML 사례 관리 시스템은 조직 전체의 다양한 데이터 소스를 수집하여 연결합니다. 여기에는 거래, 송금, 고객 프로필 등의 정보가 통합됩니다. 이러한 각각에 대한 통찰력을 모아 사례 관리 기술은 정교한 규칙과 알고리즘을 적용하여 고위험 엔터티를 지속적으로 모니터링합니다. 2023년에 동적 행동 분석 알고리즘의 효과로 의심스러운 활동의 식별률이 최대 25% 향상되었다고 언급되었습니다.
부서 간 협업을 촉진하다
규정 준수, 사기, 법률 및 기타 부서 간의 협력을 통해 효과적인 AML 사례 관리가 가능합니다. 단일 사례 관리 운영을 통해 필요에 따라 다양한 사용자 집합이 정보에 안전하게 액세스할 수 있습니다. 금융 기관의 70% 이상이 단일 플랫폼을 도입한 후 협력 노력이 개선되었다고 보고했습니다.
따라서 컴플라이언스 담당자는 검토 작업을 쉽게 할당하고, 보안 메시지를 보내고, 공유된 사례에 대한 진행 상황을 추적할 수 있습니다. 이를 통해 부서 간에 실시간으로 정보를 공유하여 워크플로를 개선하고 관련된 모든 당사자가 검토부터 사례 마감까지 최신 정보를 받도록 할 수 있습니다.
데이터 집계 및 위험 점수 개선
고객 프로필, 거래, 제재 목록 및 기타 내부 및 외부 데이터 소스를 집계하여 시스템은 각 고객에 대한 전반적인 관점을 생성합니다. 이러한 풍부한 통찰력은 위험 평가 알고리즘이 진정으로 의심스러운 행동과 이상을 보다 정확하게 알려주는 데 도움이 됩니다. 2023년에는 데이터 집계 프로세스가 발전하여 고위험 거래를 식별하는 전반적인 정확도가 40% 이상 증가했습니다.
고위험 사례에 집중하기 위한 수동 작업 자동화
AML 사례 관리와 관련된 반복적인 행정 업무가 너무 많아서 이제 사례 관리 시스템을 통해 자동화할 수 있습니다. 예를 들어, 기록 보관, 상태 업데이트, 유사한 사례의 정기적 연결은 분석가가 서류 작업에 낭비하는 시간을 절약합니다. 자동화로 인해 이러한 행정 업무에 소요되는 시간이 최대 60%까지 줄어든 것으로 추산됩니다.