Big data en compliance

Hoe AI, machine learning en big data de compliancestrategie van jouw bank kunnen helpen vormgeven

Welke financiële instellingen zullen in de toekomst waarschijnlijk het beste gedijen? Grote kans dat het degenen zullen zijn die nieuwe technologieën snel succesvol adopteren en beheersen. Een plek waar deze theorie zich al afspeelt: het steeds complexere landschap van de naleving van regelgeving (compliance). Terwijl sommige banken volharden in hun pogingen om bij te blijven via moeizame handmatige processen, krijgen anderen een voorsprong door gebruik te maken van big data en geavanceerde (analyse)technieken.

Voorbeelden uit de praktijk

Hoe automatiseren financiële instellingen belangrijke taken die voorheen handmatig waren? Door geavanceerde data- en analysetechnieken toe te passen, zoals machine learning, kunstmatige intelligentie en natuurlijke taalverwerking. De impact is merkbaar. PwC heeft zelfs gesuggereerd dat banken die de juiste technologie gebruiken, door de verwerkingstijd te verkorten en de kwaliteit te verhogen, hun compliancekosten met zo'n 30-50% kunnen verlagen.

Laten we eens kijken hoe ze dat kunnen doen.

Ken uw klant (KYC)

Datagestuurde inzichten zijn alles als het gaat om Know Your Customer (KYC)-compliance. Banken kunnen machine learning-technieken gebruiken om klantgegevens te verzamelen en te verifiëre. Analyses op basis van big data kunnen de weg vrijmaken voor klantsegmentatie en profileringen die compliance-inspanningen kunnen ondersteunen. Ook kunnen de gegevens die financiële instellingen tijdens KYC-processen verzamelen, worden toegevoegd in business intelligence-systemen, waardoor procesvisualisaties mogelijk worden en extra efficiëntie wordt gestimuleerd.

Sanctiescreening en transactiemonitoring

Sanctiescreening is een van de vele legacy-processen die tegenwoordig onder druk staan. Naarmate de eisen van de regelgeving toenemen, zowel in volume als in complexiteit, worden de risicodetectiemogelijkheden van bestaande systemen vaak als traag en foutgevoelig ervaren.

Om dit tegen te gaan, kunnen banken AI, machine learning en cognitieve analyse gebruiken om hun screeningsprocessen te stroomlijnen. Deze technologieën kunnen ook een rol spelen bij het uitbreiden van het aantal bronnen. Machine learning zorgt ervoor dat de gegevens die worden gescreend zo nauwkeurig mogelijk zijn.

Als het gaat om transactiemonitoring, kunnen banken hun bestaande, op regels gebaseerde aanpak gebruiken en deze uitbreiden met geavanceerde tools voor gegevensanalyse. Dankzij AI en machine learning-algoritmen kunnen ze nu enorme hoeveelheden transactie-informatie analyseren.

Wist je dat LexisNexis niet alleen datasets kan leveren die je intern kunt gebruiken voor big data onderzoek of data-integratie maar dat je met Nexis Diligence+™ automatisch derde partijen kunt screenen op vermeldingen op o.a. sanctielijsten? Maak eens een afspraak met ons,we vertellen je er graag meer over.