Redactie - 11 september 2018

Microsoft Azure cloud platform helpt banken tegen witwassen

Microsoft Azure cloud platform helpt banken tegen witwassen image

Het Microsoft Azure cloud platform helpt banken tegen witwassen. Dit meldt Howard Bush Principal, Banking and Capital Markets Lead bij Microsoft, een blog. Deze blogpost is gemaakt in samenwerking met André Burrell, verantwoordelijk voor de bank- en kapitaalmarktenstrategie bij het Worldwide Industry-team bij Microsoft.

Bush meldt: "Een van de grootste compliance-uitdagingen waarmee financiële instellingen vandaag te maken hebben, is het hoge percentage valse meldingen dat wordt gegenereerd door hun Anti-Money Laundering (AML) Transactions Monitoring Systems (TMS). Deze systemen zijn ontworpen om verdachte transacties te identificeren die mogelijk een ongeoorloofde opbrengst of een legitieme opbrengst voor illegale doeleinden inhouden. De overheersende TMS-technologieën zijn verouderde op batchregels gebaseerde systemen die sinds de late jaren '90 niet fundamenteel zijn veranderd en die geen gelijke tred houden met de toenemende regelgevingsverwachtingen en de voortdurend evoluerende technieken voor het witwassen van geld. Meer specifiek mist de technologie:

De mogelijkheid om een transactie te beoordelen in de context van de klant en van vergelijkbare klanten.

De behendigheid om te reageren en zich aan te passen aan snel evoluerende patronen die worden gebruikt door geldwassers of terroristen, met minimale menselijke tussenkomst.

Het vermogen om duidelijk te begrijpen waarom een transactie als mogelijk verdacht wordt aangemerkt.

Bijkomend blijven banken worstelen met een 360-weergave van hun klanten, ze hebben moeite om toegang te krijgen tot de rijke transactionele gegevensbronnen in meerdere gegevenssilo's, ook wel "donkere gegevens" genoemd. Zonder de 360-visie kunnen banken niet snel, gemakkelijk en betrouwbaar diepe gegevensanalyses uitvoeren, bijvoorbeeld echt verdachte activiteiten vaststellen, winstgevendheid van klanten beoordelen of vroege trends vroegtijdig identificeren. En ze kunnen geen compliancy- en risicobewakingssystemen opzetten die zich aanpassen aan veranderende wettelijke vereisten.

Buitengewone niveaus van regelgeving en kosten

Wat was de belangrijkste reden om deze discussie te houden? Verordening, de zware wettelijke vereisten voor AML voortvloeien uit de Bank Secrecy Act (BSA), bovendien gewijzigd door tal van andere voorschriften, bijvoorbeeld, de VS PATRIOT Act. Deze voorschriften zijn bedoeld om de omzetting van illegale opbrengsten (of waarde) in schijnbaar legitiem geld te stoppen. Of om te voorkomen dat legitiem verkregen waarde wordt gebruikt voor het financieren van illegale activiteiten (witwassen van geld). De reikwijdte van wat moet worden geïdentificeerd, is breed en groeit voortdurend. Banken zijn verplicht onderzoek te doen naar vermeend witwassen van geld, terrorismefinanciering of enige overtreding van de wet aan het Handicap Handelingen Netwerk (FinCEN) en andere instanties. Helaas genereert de verouderde TMS-technologie valse positieve waarschuwingen die typisch liggen tussen 95 en 98 procent.

AML-kosten in de banksector als gevolg van deze regulatorische botte aanpak, heeft geleid tot enorme inefficiëntie en hoge operationele kosten voor banken. Het wordt vaak gemeld dat de kosten die door banken worden gemaakt op het gebied van transactiebewaking en -operaties, escaleren vanwege inefficiënties en problemen met de capaciteit van AML-afdelingen. AML kan het duurste nalevingsgebied van een bank zijn en een van de duurste operationele gebieden. Aan de andere kant kunnen de kosten van niet-naleving de kosten voor het besturen van een AML-afdeling gemakkelijk overschrijden. Banken blijven dus inefficiënte en dure systemen gebruiken. Dit maakt de TMS-technologie rijp voor verstoring door de toepassing van machine learning (ML) en kunstmatige intelligentie (AI).

Naarmate de algoritmen verbeteren, zal de fout-positieve snelheid na verloop van tijd blijven dalen, wat tot aanzienlijke kostenbesparingen voor de bedrijfsactiviteiten leidt. ML en AI kunnen snel veranderingen in activiteitspatronen signaleren, of dit nu wordt veroorzaakt door nieuw productaanbiedingen of door witwassen. Dergelijke besparingen en verbeteringen in het vermogen om te voldoen aan de toenemende wettelijke eisen, moeten banken de prikkel geven om AML-regulatorische werklasten in de cloud te verplaatsen en extra waarde te genereren. Het moet banken ook meer interesseren om andere workloads naar de cloud te verplaatsen.

Het is niet allemaal onheil en somberheid voor banken. Deze schijnbaar onoverkomelijke problemen kunnen worden aangepakt met cloudtechnologieën. Wij denken dat dit een enorme verstoring zal veroorzaken in de bestaande AML-risico- en compliance-industrie. Veel spelers hebben het gevoel dat ze het antwoord hebben op het verminderen van valse positieven, maar we laten de toekomst voor zichzelf spreken.

Dus, waar kun je beginnen om de overweldigende hoeveelheid informatie door te knippen en om een pad te bieden voor je bedrijf om te starten? Identity Proofing met de Behavioral Biometrics-oplossing van BioCatch kan de plek zijn om te starten - door deze gedragingen in real-time tijdens het initiatieproces in kaart te brengen, gedragsbiometrics oppikken verdacht gedrag, waarschuwen het bedrijf dat mogelijke fraude in de maak is en bieden een onmiddellijk gebruik om te voorkomen dat een mogelijk frauduleuze applicatie doorgaat. Fraude stoppen betekent cybercriminelen afsluiten in de aanvraagfase. Identiteitscontrole met gedragsbiometrie elimineert ons overmatig vertrouwen op gemakkelijk verworven persoonlijke referenties."

Blijf op de hoogte van de volgende aflevering in de blogserie die robuustere discussies zal bieden over het oplossen van financiële criminaliteit, aldus Bush.

Wil jij dagelijkse updates?

Schrijf je dan in voor onze nieuwsbrief!