Ankete katılan bankalar ve bankacılık dışı finansal kuruluşlardaki (NBFI’ler) uyumluluk, operasyon, risk ve BT profesyonellerinin %86’sı önümüzdeki iki yıl içinde yapay zeka ve makine öğrenimi harcamalarını artıracaklarını söylerken, yanıt verenlerin %93’ü otomasyon kullanmak yerine bunu yapacağını söyledi. WorkFusion’a göre personeli azaltmak için, bu ekstra kapasiteyi risk yönetimi ve işi büyütme stratejilerine odaklayacaklardı.
Celent Risk Direktörü PhD Neil Katkov, “Verimliliği ve üretkenliği artırmak için yapay zeka destekli otomasyon teknolojisinden yararlanmak, mali suç operasyonlarındaki kapasite eksikliklerinin hafifletilmesine yardımcı olabilir” dedi. “Teknoloji üretkenliği artırdıkça uyumluluk departmanları da risk yönetimi ve değer katma stratejilerini daha iyi destekleyebilir.”
Mali suçlara uyum konusunda çalışan eksikliği
Mali suçlara uyum konusunda çalışan sıkıntısı olağan bir iş haline geldi. Özellikle birinci seviye ekipler için ağır iş yükleri, tekrarlanan ve rutin süreçler çalışanların tükenmişliğine yol açabilir.
Bankaların ve NBFI’ların %70’i uyum operasyonlarında kapasite zorluklarıyla karşı karşıya; bu da “yeterli personele sahip” birçok departmanın en azından ara sıra kapasite eksiklikleriyle karşı karşıya kaldığı anlamına geliyor.
Firmaların %38’i kapasite boşluklarını, daha fazla kıdemli personeli göreve davet ederek dolduruyor. Küçük kuruluşların, uyum görevlilerini yardıma çağırma olasılıkları daha yüksek; varlıkları 50 milyar doların altında olan kuruluşların %44’ü, boşlukları kapatmak için kıdemli personele güveniyor.
Firmaların %63’ü deneyimli uyum analisti rollerini doldurmanın dört ay veya daha uzun sürdüğünü bildiriyor. Firmaların yalnızca %10’u bir aydan kısa sürede deneyimli analistleri bulabiliyor. İşe alındıktan sonra işe alım ve eğitim, kaybedilen personelin tamamen yenilenmesi için gereken süreyi uzatır. Firmaların yarısı yeni işe alımları artırmanın dört aydan fazla sürdüğünü, yalnızca %17’sinin bunu bir ayda başarabildiğini söylüyor.
%53’ü, çalışanları elde tutma sorunlarının kalan personelin iş yükünü artırdığını söylüyor. Firmaların hemen hemen aynı oranı, bu personel bulma zorluklarının uyarı incelemesi için daha uzun döngü sürelerine yol açtığını ve uyumluluk operasyonlarını doğrudan etkilediğini söyledi.
Uyum departmanlarındaki analistlerin iş yükünü hafifletme çabaları
Uyumluluk departmanlarının analistlerin iş yükünü azaltmaya yönelik çabaları arasında tarama analitiği, personel artırımı, uzman danışmanlar ve teknoloji destekleri yer alıyor.
Kuruluşların daha fazla kapasitesi olsaydı, katılımcıların %35’i KYC incelemelerinin sıklığını artırarak risk izlemeyi iyileştireceklerini, %57’si ek kapasiteyi daha fazla gelir elde etmek için kullanacağını, %31’i hesap açma döngü sürelerini kısaltmak için çalışacağını ve 26’sı ek kapasiteyi kullanacağını söyledi. %’si firmanın yeni müşteriler kazanmak için risk iştahını artırmak için çalışacak. Sadece %7’si personeli işten çıkarmayı düşünüyor.
Tekilleştirmeyi, varlık konsolidasyonunu ve listelerin belirli işlem akışlarına veya müşteri segmentlerine hedefli olarak uygulanmasını içeren liste yönetimi teknikleri, firmaların %75’i tarafından kullanılmaktadır ve bankalar, tasarruf/kredi birlikleri ve benzer şekilde fintech’ler için en iyi yaklaşımı temsil etmektedir. .
İyi insan/kötü insan kuralları bankaların ikinci en yaygın yaklaşımı (%48) olurken; personel artışı tasarruf/kredi birliklerinin ardından ikinci sırada yer aldı; Fintech’lerde ise danışmanlar ikinci sırada yer alıyor.
Sorunun üzerine ceset atmak en az etkili yaklaşımdır; kuruluşların %75’i %25 veya daha düşük bir artış elde etmektedir.
Kuruluşlar yapay zeka ve makine öğrenimi yatırımlarını artırıyor
Kuruluşların %86’sı önümüzdeki iki yıl içinde yapay zeka ve makine öğrenimi harcamalarını artıracaklarını yanıtladı, bunların %45’i yapay zeka harcamalarını önemli ölçüde artıracaklarını söyledi.
Düzenleyici eylem, kuruluşların %75’ini uyumluluk operasyonlarını iyileştirmek için dijital çalışanları veya benzer ileri teknolojiyi benimsemeye motive edecektir. Düzenlemenin ardından personel bulma zorlukları, ankete katılanların %65’i tarafından otomasyon teknolojisinin zorlayıcı bir nedeni olarak gösterildi.
WorkFusion CEO’su Adam Famularo, “Yapay zeka işlerinize gelmiyor, bu raporun en büyük çıkarımı bu” dedi. “Yapay zeka, kaynak sıkıntısı çeken kuruluşların Dijital İşçiler gibi otomasyon araçlarıyla finansal suçlulara nasıl ayak uydurabileceği konusunda hayati bir rol oynayarak bankacılık ve NBFI sektörlerine değerini kanıtlıyor. Ekip kapasitesini artırmaya ve uyumluluğu geliştirmeye yardımcı olacak otomasyon mevcut olduğunda, kuruluşun büyüklüğü ne olursa olsun uyumluluk görevlilerinin L1 AML iş yüklerini yönetmek için devreye girmesi gerekmemelidir.”