Lợi nhuận:
- Hiểu cách hoạt động của quy trình AML (chống rửa tiền) và KYC (nhận biết khách hàng của bạn) cũng như cách sử dụng trí tuệ nhân tạo trong giám sát giao dịch, quét và tóm tắt tệp
- Khả năng sử dụng AI để phác thảo các giao dịch đáng ngờ và tóm tắt hồ sơ rủi ro của khách hàng, để lại quyết định báo cáo giao dịch đáng ngờ (STR) cho nhân viên tuân thủ có thẩm quyền
- Sàng lọc thực thi/PEP, sự không phù hợp và khả năng hiểu lý do tại sao việc tuân thủ cần có sự giám sát của con người và duy trì quy trình kiểm tra
Ngân hàng không chỉ lưu trữ tiền; Nó cũng giữ cánh cửa vào hệ thống tài chính. Các ngân hàng có nghĩa vụ pháp lý để ngăn chặn tiền đen, tài trợ khủng bố và các quỹ bị trừng phạt đi qua cánh cửa này. Hai quy trình chính cho phép thực hiện điều này: KYC (Biết khách hàng của bạn) là để xác minh khách hàng là ai và nguồn vốn mà họ đang kinh doanh; AML (Chống rửa tiền) là để giám sát các giao dịch và xác định những giao dịch đáng ngờ. Tại Türkiye, cơ quan quản lý lĩnh vực này là MASAK (Ban điều tra tội phạm tài chính) và các ngân hàng có nghĩa vụ báo cáo các giao dịch đáng ngờ bằng tính năng báo cáo giao dịch đáng ngờ (STR/SAR). AI có khả năng xử lý khối lượng lớn hoạt động giám sát giao dịch, quét tên và tóm tắt tệp; Tuy nhiên, quyết định STR là quyết định có hậu quả pháp lý và thuộc về cơ quan tuân thủ có thẩm quyền. Mô hình đưa ra sàng lọc sơ bộ và dự thảo, nó không đưa ra quyết định.
Trong phần này, chúng ta sẽ xem cách AML/KYC hoạt động, cách sử dụng AI trong giám sát giao dịch, sàng lọc và tóm tắt tệp cũng như lý do tại sao việc giám sát và kiểm tra của con người lại cần thiết.
KYC và AML hoạt động như thế nào
- KYC (nhận dạng khách hàng): Xác minh danh tính, xác định người thụ hưởng thực sự (chủ sở hữu chính của quỹ), phân loại rủi ro. Việc giám sát chặt chẽ áp dụng cho những khách hàng có rủi ro cao (ví dụ: PEP - Người tiếp xúc với chính trị).
- Giám sát giao dịch: Quét các giao dịch của khách hàng để tìm các hình thức rửa tiền đã biết (smurfing - chia số tiền lớn thành các phần dưới ngưỡng, ra vào nhanh chóng, mạng tài khoản không liên quan).
- Sàng lọc: So sánh tên với danh sách trừng phạt và danh sách PEP.
- Thông báo (STR): Thông báo cho MASAK khi mức độ nghi ngờ đạt đến mức hợp lý.
Mẹo: Trong AML, mục tiêu không phải là "chứng minh tội lỗi" mà là "báo cáo sự nghi ngờ hợp lý". Nhân viên tuân thủ không phải là công tố viên; có nghĩa vụ đánh giá chính xác nghi ngờ và thông báo pháp lý kịp thời. Việc đánh giá này đòi hỏi sự phán xét và không thể được ủy quyền cho mô hình.
Trí tuệ nhân tạo giúp ích ở đâu
Nhiệm vụ
vai trò AI
Ai có quyết định/phê duyệt?
Theo dõi quá trình, đánh dấu mẫu
Tạo cảnh báo
Nhà phân tích tuân thủ kiểm tra
Sàng lọc tên/hình phạt/PEP
Phù hợp với ứng cử viên
Cán bộ tuân thủ xác nhận
Tóm tắt hồ sơ khách hàng
bản thảo tóm tắt
Nhà phân tích xác nhận
Dự thảo hồ sơ rủi ro
dự thảo phân loại
Xác nhận tuân thủ
bản thảo văn bản STR
bản thảo văn bản
Quyết định/chữ ký của cán bộ tuân thủ được ủy quyền
Sản xuất sàng lọc trước mô hình và soạn thảo từng dòng; Quyết định báo cáo các giao dịch đáng ngờ thuộc về nhân viên tuân thủ được ủy quyền.
Vấn đề đối sánh sai
Đây là nơi việc quét tên tạo ra các lỗi phổ biến nhất. Có hàng nghìn người tên là "Mehmet Yılmaz"; "Mehmet Yılmaz" trong danh sách trừng phạt và khách hàng của bạn không nhất thiết phải là cùng một người. Điều này được gọi là kết quả dương tính giả. Nhân viên tuân thủ phải xác nhận sự trùng khớp bằng các thông tin nhận dạng bổ sung như ngày sinh, quốc tịch, số căn cước, v.v. Cả hai sai lầm đều nghiêm trọng: tuyên bố khách hàng vô tội bị xử phạt và bỏ lỡ trận đấu thực sự. Vì thế, quyết định là ở mỗi người.
Lưu ý: "Người mẫu phù hợp" không có nghĩa là "người đó là người duy nhất". Việc khai báo một khách hàng bị xử phạt nhầm không chỉ gây tổn hại nghiêm trọng cho người đó mà còn khiến ngân hàng gặp rủi ro pháp lý. Trận đấu luôn được xác nhận bằng các số nhận dạng bổ sung.
Bốn mẫu có thể sao chép
1) Đánh giá trước mẫu quy trình:
Vai trò của bạn: Trợ lý cho nhà phân tích AML, người CHUẨN BỊ đánh giá. Kết án. Chuỗi giao dịch ẩn danh: [6 khoản tiền gửi riêng biệt 9.800 TL trong 10 ngày, các máy ATM khác nhau]. Nhiệm vụ: Chuỗi hoạt động rửa tiền này có thể giống với những mô hình rửa tiền nào đã biết (cấu trúc, ra vào nhanh chóng, v.v.)? Thuộc tính mọi điểm tương đồng với dữ liệu; không đưa ra "bản án đáng ngờ"; Liệt kê các câu hỏi để xem xét.
2) Danh sách kiểm tra xác nhận trùng tên:
Tên khách hàng khớp với danh sách thực thi/PEP. Liệt kê các thông tin nhận dạng bổ sung và các bước mà nhân viên tuân thủ cần kiểm tra để loại trừ TRẬN ĐẤU SAI. Đừng phán xét; Chỉ tạo bộ câu hỏi xác nhận. (Ví dụ: ngày sinh, quốc tịch, số CMND, trùng địa chỉ.)
3) Tóm tắt hồ sơ khách hàng (xem xét KYC):
Vai trò của bạn: Trợ lý tóm tắt tệp KYC. Thêm thông tin mới DỰA TRÊN các ghi chú tệp ẩn danh mà tôi đã cung cấp cho bạn. Nhiệm vụ: đưa ra một bản tóm tắt có trật tự, trung lập về đánh giá rủi ro của khách hàng; đánh dấu bất kỳ điểm nào mơ hồ hoặc thiếu là "[yêu cầu xác nhận]". Nhân viên tuân thủ sẽ đưa ra quyết định về mức độ rủi ro.
4) Bản thảo văn bản STR:
Vai trò của bạn: trợ lý DỰ THẢO báo cáo giao dịch đáng ngờ. Chỉ dựa trên những phát hiện đã được xác minh, không thêm suy đoán. Giải thích bằng ngôn ngữ thực tế, trung lập tại sao giao dịch được coi là đáng ngờ. Quyết định thông báo cuối cùng và chữ ký thuộc về người có thẩm quyền tuân thủ; Đây là một bản dự thảo. Kết quả: [ghi chú giao dịch và quan sát đã được xác minh]
Dấu nhắc yếu / Dấu nhắc mạnh
Dấu nhắc yếu:
Quyết định xem khách hàng này có nghi ngờ hay không, tôi có cần thực hiện STR không? Nếu tên trùng với danh sách thì xem xét xử phạt trực tiếp.
Nó đòi hỏi sự phán xét pháp lý từ mô hình, bỏ qua sự không phù hợp và không thiết lập dấu vết kiểm tra.
Lời nhắc mạnh mẽ:
Vai trò của bạn: trợ lý sàng lọc trước và soạn thảo cho nhà phân tích tuân thủ chứ không phải người ra quyết định. Phân loại các mô hình giao dịch tương tự với các rủi ro đã biết; Kết nối từng mục với dữ liệu. Hãy coi tên phù hợp là một "ứng cử viên" và tạo các câu hỏi xác nhận bằng các mã nhận dạng bổ sung. Việc cung cấp và chữ ký STR thuộc về nhân viên tuân thủ được ủy quyền. Đánh dấu những điều không chắc chắn.
Yêu cầu mạnh mẽ đặt người sơ tuyển vào vị trí dự thảo, tính đến sự không phù hợp và giao quyền quyết định cho quan chức.
ba trường hợp nhỏ
Trường hợp 1 - Cấu hình được ghi lại. Mô hình chỉ ra 7 khoản tiền gửi trong khoảng 9.500-9.900 TL vào tài khoản từ các chi nhánh khác nhau trong 8 ngày; tất cả đều ở ngay dưới ngưỡng báo cáo. Nhà phân tích xem xét nó và nhận thấy rằng nó không tương thích với hoạt động đã khai báo của khách hàng và nhân viên tuân thủ được ủy quyền sẽ xác minh và phê duyệt dự thảo STR. Mô hình đã được thẩm định trước, quyết định được đưa ra một cách nhân đạo.
Trường hợp 2 - Trận đấu không chính xác sẽ bị loại. Việc sàng lọc sẽ khớp một khách hàng có tên trong danh sách xử phạt. Cán bộ tuân thủ so sánh ngày sinh và quốc tịch: chúng không khớp. Đây là một sự không phù hợp; Hồ sơ được khấu trừ mà không gây bất kỳ tổn hại nào cho khách hàng. Nếu nó được tự động đánh dấu là "bị xử phạt", một người vô tội sẽ bị tổn hại nghiêm trọng.
Trường hợp 3 - Nguy cơ tự động hóa quá mức. Một nhóm đề xuất tự động chuyển đổi tất cả các cảnh báo do mô hình tạo ra thành STR mà không cần xem xét chúng. Điều này bị từ chối: không chỉ hầu hết các cảnh báo đều có kết quả dương tính giả mà cả luồng thông báo không có dấu vết kiểm tra, không chính đáng cũng không thể bảo vệ được cả trước MASAK và trước pháp luật. Quá trình này được xây dựng lại với sự đánh giá của con người và quá trình kiểm tra.
Tại sao quá trình kiểm tra lại là xương sống của AML
Trong AML, điều quan trọng là phải đưa ra thông báo để có thể cho biết lý do tại sao bạn đưa ra thông báo đó (hoặc tại sao bạn không thực hiện thông báo đó). Nhiều năm sau, khi kiểm toán viên đến, anh ta nói "bạn đã thấy cảnh báo này, tại sao bạn không làm STR?" anh ấy có thể hỏi; Câu trả lời của bạn phải được ghi lại và chứng minh. Đó là lý do tại sao mỗi bước trong quy trình AML đều để lại dấu vết:
- Bản ghi cảnh báo: Quy tắc/mô hình nào đã đánh dấu hành động nào, với điểm số nào.
- Hồ sơ đánh giá: Nhà phân tích đã xem xét những gì, anh ta đã thu thập thêm thông tin gì, có liên hệ với khách hàng không?
- Giải thích cho quyết định: STR đã/không được thực hiện và tại sao; ai đã phê duyệt nó?
AI có thể nhanh chóng tạo ra bản nháp của những hồ sơ này; nhưng tính chính xác và đầy đủ của hồ sơ là trách nhiệm của nhân viên tuân thủ. Tình trạng “Chúng tôi đã đưa ra quyết định nhưng không viết ra lý do tại sao chúng tôi đưa ra quyết định đó” là quan điểm khó chấp nhận nhất trong AML.
Mẹo: Một quy trình kiểm tra tốt dựa trên ghi chú được đưa ra tại thời điểm đưa ra quyết định, chứ không phải dựa trên giả định "Tôi sẽ nhớ nó sau". Thời gian trôi qua xóa đi những chi tiết; Ghi lại lý do đồng thời với quyết định. Điều này rất quan trọng cho cả pháp luật và tự bảo vệ.
Những lỗi thường gặp
- Làm cho mô hình chiếm ưu thế. Chuyển cảnh báo sang STR tự động; STR là quyết định mang tính pháp lý, thuộc về người tuân thủ.
- Bỏ qua trận đấu sai. Coi khách hàng là bị xử phạt mà không xác nhận sự giống nhau về tên.
- Tiết lộ sự nghi ngờ cho khách hàng. Nói "Có nghi ngờ về việc rửa tiền chống lại bạn" (bật mí); Nó bị cấm trong hầu hết các luật.
- Không để lại dấu vết kiểm toán. Không ghi lại lý do căn bản cho việc cảnh báo, xem xét và ra quyết định.
- Bỏ qua người hưởng lợi thực sự. Hoàn thành KYC mà không cần xác minh chủ sở hữu thực sự của quỹ.
Lưu ý: Sự thiếu sót trong lĩnh vực AML/KYC có thể được phát hiện trong cuộc kiểm toán những năm sau đó và có thể khiến ngân hàng bị phạt hành chính nặng. Vì vậy, mọi quyết định đều phải được lập luận, ghi chép và được sự chấp thuận của con người; “Hệ thống bị lỗi” không phải là một cái cớ.
Tóm lại
KYC nhận dạng khách hàng và nguồn tiền, AML giám sát các giao dịch và xác định nghi phạm; Thông báo được gửi tới MASAK thông qua STR. AI là công cụ sàng lọc trước mạnh mẽ trong việc giám sát, sàng lọc và tóm tắt trường hợp giao dịch, nhưng STR và phán quyết thực thi lại thuộc về nhân viên tuân thủ được ủy quyền. Các kết quả trùng khớp sai được loại bỏ bằng các số nhận dạng bổ sung, dấu vết kiểm tra được duy trì ở mỗi bước, không tiết lộ nghi ngờ cho khách hàng. Trong một câu: AI nêu bật nghi phạm; Người có thẩm quyền đưa ra thông báo và quyết định tuân thủ.
Nhiệm vụ ứng dụng
Xác định một chuỗi giao dịch ẩn danh (chẳng hạn như nhiều khoản tiền gửi dưới ngưỡng) và đánh giá trước mẫu với mẫu 1. Sau đó, tạo kịch bản khớp tên và tạo danh sách kiểm tra xác nhận với mẫu thứ 2 và ghi lại quyết định của bạn khi ngày sinh/quốc tịch không khớp. Cuối cùng, tạo bản nháp STR với mẫu thứ 4 và kiểm tra xem có suy đoán hay không; Lưu ý ai là người có quyết định cuối cùng.
danh sách kiểm tra
- [ ] Tôi coi lời cảnh báo như một lời cảnh báo phủ đầu; Tôi không chuyển đổi nó thành STR tự động.
- [ ] Tôi đã xác nhận sự trùng khớp của tên bằng các mã định danh bổ sung (kiểm tra sự không trùng khớp).
- [ ] Trong KYC, tôi quan sát người thụ hưởng thực sự và nguồn tiền.
- [ ] Tôi đã không tiết lộ sự nghi ngờ cho khách hàng (cấm tiết lộ).
- [ ] Tôi đã ghi lại lý do cơ bản và quá trình kiểm tra của từng bước.
- [ ] Tôi đã giao lại điều khoản STR/tuân thủ cho người có thẩm quyền.