ระบบตรวจสอบธุรกรรม AML

ระบบที่เชื่อถือได้ต้องมีทั้งหมดดังนี้:

• ข้อมูลขาเข้าที่สะอาด. ความล้มเหลวของการตรวจสอบส่วนใหญ่เริ่มต้นจากจุดนี้ สถานการณ์ไม่สามารถจับสิ่งที่ไม่เคยได้รับได้ ดังนั้นความครบถ้วนและการแมปข้อมูลจึงสำคัญกว่าความซับซ้อนของการตรวจจับ
• การตั้งค่าที่สะท้อนความเสี่ยงของคุณ. สถานการณ์ เกณฑ์ และการแบ่งกลุ่มลูกค้าควรถูกตั้งค่าตามการประเมินความเสี่ยงของคุณเอง ไม่ใช่ค่าเริ่มต้นของผู้ให้บริการ พร้อมกระบวนการควบคุมการเปลี่ยนแปลงและการอนุมัติอิสระสำหรับทุกการแก้ไข
• การตรวจจับที่มองไกลกว่าธุรกรรมเดี่ยว. กฎสำหรับ typology ที่เป็นที่รู้จัก การวิเคราะห์เชิงพฤติกรรมสำหรับรูปแบบที่กฎแสดงออกไม่ได้ และการวิเคราะห์เครือข่ายเพื่อเปิดเผยความเชื่อมโยงระหว่างบัญชี การแจ้งเตือนอาจมาจากนอกระบบได้เช่นกัน เช่น เมื่อผลการ screening กระตุ้นให้ย้อนกลับไปตรวจสอบกิจกรรมที่ผ่านมา ไม่ว่าคุณจะใช้วิธีใด คุณต้องอธิบายได้ว่าเหตุใดการแจ้งเตือนจึงเกิดขึ้น
• การจัดการเคส. การแจ้งเตือนถูกสร้างขึ้นแล้วจึงค่อยถูกสอบสวน ความสงสัยคือข้อสรุปของการสอบสวน ไม่ใช่ตัวจุดชนวน
• เส้นทางการยกระดับที่ชัดเจน. พนักงานต้องรู้ว่าจะยกระดับข้อกังวลอย่างไร และ MLRO หรือเจ้าหน้าที่กำกับดูแลของคุณต้องเป็นผู้ตัดสินใจว่าจะส่งเรื่องต่อหน่วยงานหรือไม่
• การรายงานที่ออกแบบมาสำหรับตลาดของคุณ. FIU แต่ละแห่งมีรูปแบบ พอร์ทัล และกำหนดเวลาของตัวเอง บางระบอบกำหนดให้ต้องได้รับอนุญาตก่อนจึงจะดำเนินธุรกรรมที่ได้รายงานไปแล้วต่อได้ และทุกแห่งก็ห้ามไม่ให้คุณบอกลูกค้าว่ามีการยื่นรายงาน ขณะเดียวกันคุณก็ได้รับความคุ้มครองจากความรับผิดหากรายงานโดยสุจริต
• เส้นทางการตรวจสอบย้อนหลังและความสามารถในการปรับจูน. สถานการณ์ใดถูกเรียกใช้ บนข้อมูลใด ใครเป็นผู้ตรวจสอบ ตัดสินใจอย่างไรและเพราะอะไร และใครอนุมัติการเปลี่ยนแปลงแต่ละครั้ง รวมถึงความสามารถในการทดสอบเหนือและต่ำกว่าเกณฑ์ของคุณเพื่อแสดงให้เห็นว่าการคาลิเบรตทำงานได้จริง

ไม่มีคำตอบเดียวว่าระบบใดดีที่สุด กฎถูกออกแบบบนพื้นฐานของความเสี่ยง ดังนั้นระบบที่เหมาะสมจึงขึ้นอยู่กับสิ่งที่คุณขาย คุณขายให้ใคร คุณดำเนินงานที่ไหน และคุณมีปริมาณธุรกรรมมากเพียงใด สิ่งที่เหมาะกับผู้ออก e-money ในตลาดเดียวอาจไม่เหมาะกับธุรกิจชำระเงินหลายเขตอำนาจศาล และสิ่งที่ธนาคารระดับโลกใช้ก็อาจหนักเกินไปสำหรับแพลตฟอร์มเทรดขนาดเล็กกว่า

สิ่งที่ระบบที่ดีมีเหมือนกันคือ:

• การตรวจจับที่สอดคล้องกับ typology ของคุณ ไม่ใช่แค่เทมเพลตทั่วไป
• การแจ้งเตือนที่อธิบายได้ เพื่อให้นักวิเคราะห์ของคุณบอกได้ว่าเหตุใดจึงถูกเรียก และผู้สืบสวนของคุณสามารถเขียนคำอธิบายที่รองรับการตรวจสอบได้
• การปรับจูนที่พิสูจน์ได้ รวมถึงข้อมูลความแม่นยำของการแจ้งเตือนและวิธีการเปลี่ยนเกณฑ์ที่มีเอกสารประกอบ
• เส้นทางการตรวจสอบย้อนหลังที่คุณสามารถสร้างซ้ำได้ในอีกหลายเดือนต่อมา: กฎ ข้อมูล ผู้ตรวจสอบ เหตุผล และการอนุมัติ
• ช่วงเวลาที่เหมาะสมกับการควบคุม. การคัดกรองมาตรการคว่ำบาตรเกิดขึ้นก่อนที่การชำระเงินจะออกไป การตรวจสอบเชิงพฤติกรรมมักทำแบบ batch หรือเกือบเรียลไทม์ เพราะรูปแบบที่สำคัญจะค่อย ๆ ก่อตัวขึ้นในช่วงหลายวันและข้ามหลายบัญชี การตัดสินใจแบบเรียลไทม์มีประโยชน์เมื่อคุณต้องกักเงินไว้ก่อนการชำระบัญชีบน rails แบบทันที แต่สิ่งนั้นเป็นการตัดสินใจด้านธุรกิจและความเสี่ยง สิ่งที่หน่วยงานกำกับคาดหวังคือการรายงานโดยทันทีเมื่อเกิดความสงสัย
• การรายงานที่เหมาะกับแต่ละตลาดที่คุณยื่นรายงาน. กำหนดเวลาต่างกันมาก บางระบอบกำหนดให้รายงานภายในหนึ่งวันหลังจากเกิดความสงสัย และจำกัดระยะเวลาการทบทวนภายในที่นำไปสู่จุดนั้น บางแห่งให้เวลาหนึ่งเดือนหรือมากกว่านับจากจุดตรวจพบ และบางผู้กำกับดูแลยังเพิ่มกรอบเวลาที่คาดหวังจากการแจ้งเตือนจนถึงการยื่นรายงานเพิ่มเติมจากหน้าที่ตามกฎหมายที่ต้องรายงานโดยไม่ชักช้า การตั้งค่าค่าเริ่มต้นแบบสากลเดียวจะละเมิดข้อกำหนดที่เข้มงวดที่สุด

ประเมินผู้ให้บริการจากประเด็นต่อไปนี้:

• ความครอบคลุมและความสามารถในการกำหนดค่า. ระบบครอบคลุม typology ใดบ้างสำหรับอุตสาหกรรมและตลาดของคุณ มองหาไลบรารีสถานการณ์ที่คุณสามารถเริ่มต้นจากนั้นแล้วปรับให้เข้ากับการประเมินความเสี่ยงของคุณเองได้
• ความสามารถในการอธิบายและการกำกับดูแลโดยมนุษย์. นักวิเคราะห์สามารถเห็นได้หรือไม่ว่าทำไมการแจ้งเตือนจึงถูกเรียก เมื่อมี machine learning เข้ามาเกี่ยวข้อง ผลลัพธ์สามารถอธิบายให้หน่วยงานกำกับดูแลเข้าใจได้หรือไม่ ระบบช่วยจัดลำดับความสำคัญของงาน แต่มนุษย์เป็นผู้ตัดสินใจ
• คุณภาพของการแจ้งเตือน. ขอข้อมูลด้านความแม่นยำ ไม่ใช่ตัวเลข throughput ข้อจำกัดจริงของคุณคือปริมาณการแจ้งเตือนเทียบกับกำลังของนักวิเคราะห์ ไม่ใช่จำนวนธุรกรรมที่ประมวลผลได้
• การทดสอบก่อน go-live. คุณสามารถทำ backtest ของสถานการณ์ใหม่กับข้อมูลในอดีตและจำลองปริมาณการแจ้งเตือนที่จะเกิดจากการเปลี่ยนเกณฑ์ได้หรือไม่ นี่คือสิ่งที่ทำให้การปรับจูนเป็นสิ่งที่พิสูจน์ได้
• สิ่งที่ระบบรู้เกี่ยวกับลูกค้าของคุณ. การตรวจสอบทำงานได้ดีกว่ามากเมื่อดึงข้อมูลจาก onboarding และข้อมูลความเสี่ยงของลูกค้า เพื่อให้กิจกรรมถูกตัดสินจากสิ่งที่คุณรู้แล้ว ไม่ใช่ถูกดูแยกเดี่ยว
• การดำเนินงานหลายตลาด. เวิร์กโฟลว์การรายงานและกำหนดเวลาที่ตั้งค่าได้ตามแต่ละตลาด รองรับรูปแบบและพอร์ทัลท้องถิ่น รองรับภาษาท้องถิ่น และมีกฎที่แตกต่างกันสำหรับแต่ละนิติบุคคลโดยไม่ต้องแยกระบบ
• ที่อยู่และการเก็บรักษาข้อมูล. ข้อมูลถูกประมวลผลและจัดเก็บที่ไหน และเป็นไปตามข้อกำหนดด้านการคุ้มครองข้อมูลและการเก็บข้อมูลในประเทศของแต่ละตลาดหรือไม่ FATF กำหนดฐานขั้นต่ำไว้ที่ห้าปีสำหรับข้อมูลธุรกรรมและลูกค้า และหลายเขตอำนาจศาลกำหนดให้นานกว่านั้น ดังนั้นระยะเวลาเก็บรักษาต้องปรับตั้งได้ ไม่ใช่ตายตัว
• การควบคุมก่อนธุรกรรมที่อธิบายอย่างถูกต้อง. การควบคุมแบบเรียลไทม์สามารถกักหรือปฏิเสธการชำระเงินได้ แต่ไม่สามารถป้องกันความสงสัยได้ เพราะความสงสัยเป็นการประเมินโดยมนุษย์ เมื่อคุณกักการชำระเงินด้วยเหตุผลด้านการฟอกเงิน กฎหมายท้องถิ่นจะเป็นผู้กำหนดขั้นตอนถัดไป และในหลายเขตอำนาจศาลคุณต้องได้รับอนุญาตก่อนจึงจะดำเนินการต่อได้ ข้อจำกัดเกี่ยวกับสิ่งที่คุณสามารถบอกลูกค้ายังคงมีผลตลอดกระบวนการ เครื่องมือควรสนับสนุน workflow นี้ ไม่ใช่อ้างว่าตัดมันทิ้งได้
• การขึ้นใช้งานจริง. ระยะเวลาในการติดตั้ง การย้ายจากระบบเดิม และคุณสามารถรันทั้งสองระบบคู่ขนานได้นานพอที่จะเปรียบเทียบผลลัพธ์ก่อนสลับหรือไม่
• ตัวผู้ให้บริการเอง. ความมั่นคง รูปแบบการสนับสนุน ระดับการให้บริการ และทิศทางของผลิตภัณฑ์ คุณกำลังซื้อความสัมพันธ์ที่ต้องอยู่รอดผ่านการตรวจสอบครั้งต่อ ๆ ไปของคุณ ไม่ใช่แค่ซอฟต์แวร์ชิ้นหนึ่ง