La nueva era digital ha abierto la puerta a muchas nuevas formas de delitos, desde el hackeo de información hasta fraude y lavado de dinero. La industria financiera debe gastar fuertes sumas de dinero para poder actualizar sus políticas y sistemas a las nuevas regulaciones internacionales que surgen entorno a estos riesgos. Es por ello que las empresas ahora se apoyan de RPA, para poder cumplir las nuevas regulaciones con la menor cantidad de recursos. En este artículo te contamos como RPA ayuda a prevenir el lavado de dinero y a actualizar a las empresas con las nuevas normas bancarias.
Las nuevas normas bancarias han hecho obligatorio cumplir con la Ley de Secreto Bancario y deben implementar ciertas reglas contra el lavado de dinero (Anti-Money Laundering – AML). El propósito de las reglas de AML es ayudar a detectar e informar actividades sospechosas, incluidos los delitos determinantes del lavado de dinero, como el fraude de valores, la manipulación del mercado, etc. Las últimas tecnologías como la automatización de procesos robóticos (RPA), el aprendizaje automático, el análisis y la generación de informes para sus programas de cumplimiento de AML ayudarán a obtener eficiencia y productividad, además, reducirán los costos para hacer cumplir las leyes
Ahora, las organizaciones financieras se centran más en mejorar el perfil de riesgo y comienzan a utilizar la inteligencia artificial para resolver ese problema, al mismo tiempo que intentan optimizar para cerrar más y más investigaciones de fraude para descubrir actividades sospechosas.
Las tecnologías avanzadas incluyen informes analíticos, detección de anomalías, inteligencia de riesgos de red y aprendizaje automático que cubre la investigación del regulador y la gestión interna de riesgos para las organizaciones. La actividad que se puede realizar en AML es el cumplimiento, el monitoreo de transacciones, la vigilancia comercial, la gestión de casos antifraude, el riesgo operativo, la investigación, la diligencia debida, la correspondencia de entidades, el ajuste de detección de actividades sospechosas , etc.
Casos de uso de RPA para la prevención de fraudes
Con el informe de transacciones sospechosas, se puede detectar e investigar datos. Como resultado, aumentará la calidad de la alerta, se reducirán los falsos positivos. El ajuste de datos, las pruebas, la adquisición de datos y la implementación del modelo son rápidos y eficientes para que las organizaciones puedan asegurarse de cumplir con la gestión de riesgos.
A continuación se presentan algunos de los casos de uso para la automatización de procesos robóticos en la industria de servicios financieros.
Procesos KYC / AML
- Configuración de datos del cliente
RPA puede automatizar el proceso de identificación e ingreso de información de identificación del cliente en CRM. - Recopilación de información del cliente
Los bots pueden recopilar datos del cliente en el momento que son ingresados y actualizarlos periódicamente. Además, el bot puede recopilar información del cliente de bases de datos públicas. - Validación de la información del cliente existente
RPA puede validar la información del cliente de diferentes documentos, redes sociales, etc. - Compilación de información del cliente
RPA se puede utilizar para compilar datos del cliente en un sistema disparejo para obtener el historial completo de los datos. - Evaluación del cliente
RPA puede verificar la información del cliente con la base de datos estándar para clientes nuevos o existentes. - Servicio al cliente
Los bots inteligentes están habilitados para servir al cliente rápidamente, lo que mejora la velocidad y la precisión. Estos bots navegan a través de grandes datos, identifican patrones para acelerar la toma de decisiones. - Monitoreo regulatorio y recopilación de datos
Mantener una actualización de los requisitos regulatorios es una tarea compleja y que requiere mucho tiempo. RPA se puede utilizar para obtener la actualización de forma más eficiente. - Evaluaciones de riesgos
Para realizar la evaluación del cliente, es necesario recopilar su información de diferentes sitios web y bases de datos internas. Esto incluye la recopilación de datos de organismos reguladores, sitios web gubernamentales, FBI, etc. Los bots pueden recopilar datos de estos sitios web además de mantener la pista de auditoría bajo la debida diligencia. - Procesamiento de cierre de cuenta
La cuenta de cliente de alto riesgo debe cerrarse. RPA puede usarse para completar el proceso de cierre de cuenta.
A medida que las instituciones financieras continúan evolucionando su proceso para mantenerse actualizadas con el panorama contra el lavado de dinero está en constante cambio, la transformación digital y la automatización serán una parte clave. A través de RPA, hemos visto organizaciones que reducen los costos operativos, mantienen la calidad y cumplen con las reglas. Con una hoja de ruta junto a una gobernanza de implementación de RPA adecuadas a través de la selección de procesos adecuados, las instituciones financieras están logrando una mejora operativa importante en un período de tiempo relativamente corto.
El hecho de que AutomationEdge sea un importante proveedor de soluciones RPA ha ayudado a organizaciones como HDFC Life, ICICI Lombard, American Express, Yes Bank o Capital First a automatizar procesos para mejorar la calidad, con un gasto menor. Descubre cómo mejorar tus procesos y acelerar el rendimiento tu negocio con la implementación de RPA, no dudes en ponerte en contacto con nosotros para conocer los casos de uso que mejor se adapten a las necesidades de tu empresa. Solicita una demostración sin costo hoy mismo.
Consulta la información original en inglés.
