合规数据质量与人工劳动程度之间存在直接联系
手动操作 全球金融格局正在不断演变，导致“了解你的客户”(KYC) 和反洗钱 (AML) 合规流程更加复杂。其中一个主要因素是制裁，它作为遏制网络犯罪分子和影响地区冲突的工具，已深入全球商业网络。另一个因素是贸易日益全球化，这导致供应链和金融交易中利益相关者的数量成倍增加。
日益复杂的形势使得绘制交易网络和识别交易对手风险变得更加困难。
然而，合规部门却被要求加强“了解你的客户”(KYC) 和“反洗钱”(AML) 尽职调查——这通常会减少员工数量——以保护企业免受监管失误和声誉损害。“少花钱多办事”的理念正被直接或间接地传达，因此，提高这些流程的效率和精简程度日益紧迫。
但这些流程通常需要大量的人工操作，这严重阻碍了效率的提升。诸如审查和交叉比对身份证明文件，或核对制裁和监视名单等人工任务繁琐耗时。这些任务也容易出错，例如误报，即合法个人或交易被错误地标记为潜在风险。修复这些错误会进一步减慢尽职调查流程的速度，因为需要反复验证信息，以确认其属于正确的公司，并提供关于重大风险的正确背景信息。
人工操作对合规效率的破坏可能会对企业产生深远的影响。
它会导致交易完成延迟，引发客户不满，并可能导致业务损失。它还可能损害公司的声誉，因为客户会认为公司效率低下或不可靠。它还 电话号码库 会占用用于风险识别和缓解的资源，从而增加整体风险敞口。它还会延长进入新市场或与其他企业合作所需的时间，从而阻碍业务增长。这可能会限制扩张和创新的机会，最终影响企业的长期前景。
关键连接：更完整的数据，更少的手动工作
要真正提高 KYC/AML 尽职调查的效率，您需要首先建立与您的业务相关的实体的高质量数据基础。不准确、过时的数据意味着需 人工智能驱动的呼叫中心座席绩效仪表板 要投入更多人力来筛选、录入和监控这些实体——需要更多时间进行身份验证和风险评估，并且更有可能出现需要额外人工干预的错误。
除了新鲜度之外，KYC/AML 筛查数据还应具备深度。
关键信息可以从涵盖制裁、监视名单和监管合规性之外的数据中挖掘出来，这些数据还延伸到地理位置、网络风险和 ESG 等 比特币数据库 相关风险领域。更深入的数据有助于抵消复杂性，并通过更全面地了解被筛查或监控的实体来避免尽职调查瓶颈。
以下是一些更完整、更准确的合规数据可以帮助减少 KYC 流程中手动任务所花费的时间的方法。
增强身份验证：可靠且最新的数据源有助于更有效地验证个人身份。在筛查过程中获取最新的身份证件、官方记录和生物特征数据可以提高客户信息的完整性，从而实现更精确的风险评估，并降低需要额外时间补救的错误风险。
改进风险评估：一个包含相关风险指标和洞察的强大合规数据生态系统，可以提高KYC（以及KYB，即“了解你的业务”）筛查过程中风险评估的准确性。这涵盖的因素包括负面媒体报道、政治公众人物（PEP）名单、制裁名单、监视名单以及有关高风险行业或司法管辖区的信息。获取高质量的数据源有助于组织更快、更明智地判断与客户相关的风险水平。
采用合规工作流程自动化技术：更完善的合规数据能够支持自动化解决方案的使用，包括利用人工智能 (AI) 和机器学习算法的解决方案，从而更有效地识别模式、异常和潜在风险。这些技术还能将手动且冗长的发现风险因素的过程转变为现代化、精简且主动的持续风险缓解方法。
数据共享与协作：行业参与者之间数据共享与协作的改善，可以提升 KYC 流程的有效性。当企业能够访问共享的合规数据存储库或参与全行业信息共享计划时，他们可以从更全面的客户活动和风险视角中获益。这种协作方法有助于减少冗余检查，并降低因信息碎片化或不完整而导致错误的风险。
持续风险监控对合规性的好处
传统的 KYC/KYB 流程主要通过人工收集静态数据，就像在特定时间点为企业实体拍摄快照。评估完成后不久，用于创建此快照的数据就会过时。该实体状态的重大变化可能要数周、数月，甚至需要进行新评估的时间间隔才能检测到。
通过采用持续风险监控——尤其是在解决方案利用人工智能工具进行数据收集和筛选的情况下——合规部门不仅可以减少大量的人工投入，还能实现近乎实时的分析以及更快、更准确的风险评估。
为了跟上日益扩展的监管环境，企业应优先考虑负责任的数据管理
并投资于能够促进可靠的KYC/AML合规性筛查的技术。如此一来，企业可以更好地保护自身免受财务和声誉风险的影响，同时在互信的基础上建立更良好的业务关系。
Chartis Research 最近发布的一份关于 KYC 数据解决方案的分析报告可以帮助您深入了解供应商格局。该报告评估了邓白氏作为行业领导者的地位，认为其能够帮助合规团队克服 KYC 和 KYB 流程日益复杂的问题。