AI Tác Nhân và Tương Lai của Tuân Thủ Tội Phạm Tài chính tại H.Soa Kỳ

Tuân thủ tội phạm tài chính tại các ngân hàng và tổ chức tài chính Hoa Kỳ đang ở một điểm bước ngoặt. Trong nhiều thập kỷ, các tổ chức đã vật lộn với các mô hình hoạt động không bền vững: các đánh giá thủ công tốn nhiều nhân lực, tồn đọng cảnh báo, vô số dương tính giả và chi phí leo thang. Các chức năng tuân thủ tội phạm tài chính (FCC) như thẩm định gia tăng (EDD) và giám sát giao dịch (TM) vẫn phụ thuộc nặng nề vào lao động con người, ngay cả khi khối lượng giao dịch tăng lên và rủi ro trở nên phức tạp hơn. Tuy nhiên, động lực đang thay đổi. Các cơ quan quản lý như OCC và FinCEN đang khuyến khích mạnh mẽ các giải pháp dẫn dắt bởi AI, và các tổ chức nhận ra rằng họ phải sử dụng công nghệ hiện đại để giải quyết những vấn đề tồn đọng hàng thập kỷ.

Phát biểu tại Hội nghị ACAMS Assembly ở Las Vegas vào giữa tháng Chín, John K. Hurley, Thứ trưởng Bộ Tài chính phụ trách Khủng bố và Tình báo Tài chính, đã trình bày tầm nhìn của Bộ Tài chính về hiện đại hóa Đạo luật Bảo mật Ngân hàng (BSA) và hệ thống tuân thủ AML/CFT làm nền tảng cho nó. Thứ trưởng lưu ý về sự chuyển đổi mô hình sắp tới hướng tới các kết quả được hỗ trợ bởi công nghệ thay vì khối lượng thông tin, “…nếu chúng tôi đánh giá bạn dựa trên việc bạn cung cấp khách quan những gì khách hàng của chúng tôi cần tốt như thế nào, thay vì bạn tuân thủ chặt chẽ ý kiến chủ quan của một thanh tra viên đến đâu, điều đó sẽ cho phép bạn áp dụng kinh nghiệm và tài năng sáng tạo của mình để phát minh ra những giải pháp mới và tốt hơn.”

Sau hơn 25 năm xây dựng các chương trình AML và trừng phạt tại các ngân hàng, bao gồm JP Morgan, HSBC, Wachovia và Riggs, tiến hành các cuộc điều tra tham nhũng lớn, và thành lập các công ty tư vấn và regtech, tôi đã tham gia WorkFusion khoảng một năm trước khi tôi nhận ra rằng lời hứa của AI không còn là lý thuyết. Ngày nay, AI Tác Nhân đang được triển khai trong sản xuất và đang chuyển đổi cách các ngân hàng điều tra, báo cáo hoạt động đáng ngờ cũng như xác định và quản lý khách hàng rủi ro cao.

Xu hướng #1 – Cách AI Đang Định Hình Lại Sàng Lọc Trừng Phạt & Giám Sát Giao Dịch

Sàng lọc trừng phạt và giám sát giao dịch từ lâu đã bị ảnh hưởng bởi sự kém hiệu quả. Dương tính giả tiêu tốn nguồn lực khổng lồ, buộc các ngân hàng phải thuê ngoài hoặc mở rộng biên chế. AI Tác Nhân thay đổi cách tiếp cận này. Chúng không chỉ gắn cờ cảnh báo—chúng xử lý chúng như những nhà phân tích được đào tạo sẽ làm, ghi chép lại mọi quyết định cho lộ trình kiểm toán sẵn sàng cho nhà quản lý.

AI Tác Nhân xóa bỏ dương tính giả giống như một nhà phân tích, ngay lập tức xem xét các cảnh báo và chỉ chuyển tiếp những cái quan trọng. Sự chuyển đổi này loại bỏ tình trạng tồn đọng và cho phép các đội tuân thủ mở rộng quy mô mà không cần thêm nhân viên. Đối với các ngân hàng vừa và nhỏ, nhân công kỹ thuật số cung cấp một cách hiệu quả về chi phí để đáp ứng các yêu cầu quy định ngày càng tăng trong khi vẫn duy trì khả năng phục hồi hoạt động.

Vượt ra ngoài hiệu quả, AI Tác Nhân hiện đại hóa các cách tiếp cận lỗi thời. Tự động hóa quy trình bằng robot (RPA) kiểu cũ hoặc học máy chỉ mang lại những cải tiến gia tăng, nhưng nhân công kỹ thuật số cho phép giám sát thời gian thực và thực thi ngay lập tức các quy trình tuân thủ phức tạp. Ví dụ, AI Tác Nhân tích hợp với các công cụ sàng lọc trừng phạt, xử lý các cảnh báo tin tức bất lợi, và chuyển tiếp các trường hợp rủi ro cao—tất cả trong vòng vài giây.

Các phát triển mới nổi bao gồm giám sát vĩnh viễn, nơi AI liên tục đánh giá hồ sơ rủi ro khách hàng, tin tức tiêu cực và các sự kiện như thay đổi quyền sở hữu. Quản trị được củng cố thông qua AI có thể giải thích, đảm bảo mọi quyết định đều minh bạch và sẵn sàng cho nhà quản lý. Tất cả điều này chuyển các đội tuân thủ từ phản ứng sang chủ động.

Xu hướng #2 – Cân Bằng Hiệu Quả + Kỳ Vọng Quy Định

Chỉ hiệu quả là chưa đủ; các nhà quản lý yêu cầu quản trị. Hướng dẫn từ OCC, FinCEN, FDIC và Cục Dự trữ Liên bang nhấn mạnh tính minh bạch, khả năng kiểm toán và giám sát. Các tổ chức phải chứng minh không chỉ rằng các cảnh báo được giải quyết nhanh chóng, mà còn rằng các quyết định có thể giải thích được và nhất quán.

AI Tác Nhân có thể cung cấp cả hai. Lợi ích về hiệu quả rất ấn tượng—khách hàng báo cáo tăng gấp đôi thông lượng và loại bỏ tồn đọng cảnh báo. Đồng thời, mọi quyết định xử lý đều được ghi chép với các tường thuật chi tiết, cung cấp cho các nhà quản lý sự tin tưởng vào quy trình. Khả năng kép này giải quyết các hạn chế về nguồn lực mà nhiều ngân hàng phải đối mặt. Thay vì thuê hàng loạt nhà phân tích, các tổ chức có thể triển khai nhân công kỹ thuật số có thể mở rộng ngay lập tức trong khi vẫn duy trì sự nghiêm ngặt về tuân thủ.

Vai trò trong tuân thủ đang thay đổi. Các nhà phân tích không còn bị chôn vùi trong việc xem xét khối lượng; thay vào đó, họ giám sát các ngoại lệ, xác thực các trường hợp chuyển tiếp và tập trung vào rủi ro chiến lược. Sự tiến hóa này phù hợp với kỳ vọng của nhà quản lý: giám sát của con người vẫn là trung tâm, nhưng AI xử lý công việc lặp đi lặp lại.

Sự cân bằng rõ ràng: AI Tác Nhân cho phép các tổ chức đáp ứng yêu cầu quy định trong khi đạt được những lợi ích về hiệu quả mà trước đây không thể tưởng tượng được.

Xu hướng #3 – Cách AI Đang Thay Đổi Mô Hình Nhân Sự Truyền Thống

Các mô hình nhân sự trong tuân thủ tội phạm tài chính đang bị xáo trộn. Trước đây, các ngân hàng mở rộng đội ngũ tuân thủ để quản lý sự gia tăng cảnh báo, thường dựa vào nhà thầu hoặc lao động nước ngoài khi khối lượng tăng đột biến. Mô hình này tốn kém, không nhất quán và không bền vững.

AI đang thay đổi phương trình. Bằng cách tự động hóa các đánh giá Cấp 1 trên sàng lọc trừng phạt, tin tức bất lợi và giám sát giao dịch, AI Tác Nhân giải phóng các nhà phân tích con người để tập trung vào điều tra, tương tác quy định và các sáng kiến chiến lược.

Tác động đến con người là sâu sắc. Việc bàn giao truyền thống giữa các đội Cấp 1 và Cấp 2 đang biến mất. AI Tác Nhân đang thu gọn các tầng lớp, hợp lý hóa quyết định và định hình lại biểu đồ tổ chức. Kết quả? Một chức năng tuân thủ phẳng hơn, nhanh hơn, tập trung hơn—nơi con người dẫn dắt bằng phán đoán, không phải bằng giấy tờ.

Hãy xem xét một ngân hàng lớn tại Hoa Kỳ thử nghiệm nhân công kỹ thuật số: thay vì thuê 50 nhà phân tích mới để quản lý cảnh báo trừng phạt, ngân hàng đã triển khai AI Tác Nhân ngay lập tức xem xét mọi cảnh báo, chỉ chuyển tiếp những rủi ro thực sự. Nhân viên con người chuyển sang giám sát và quản lý trường hợp, cải thiện tinh thần và giảm tỷ lệ nghỉ việc.

Các đội lai—nhà phân tích con người làm việc cùng với nhân công kỹ thuật số—hiện đang xuất hiện trên khắp các tổ chức Hoa Kỳ. Mô hình này pha trộn hiệu quả với chuyên môn: AI xử lý quy mô, con người xử lý phán đoán. Kết quả là một chức năng tuân thủ kiên cường hơn, có khả năng thích ứng với sự giám sát quy định và yêu cầu hoạt động.

Tương Lai của Tuân Thủ Tội Phạm Tài Chính

AI Tác Nhân đang chuyển đổi tuân thủ tội phạm tài chính tại Hoa Kỳ bằng cách làm cho dương tính giả trở nên không liên quan, cân bằng hiệu quả với quản trị, và định hình lại các mô hình nhân sự. Các tổ chức chấp nhận những nhân công kỹ thuật số này không chỉ đạt được hiệu quả hoạt động mà còn có được sự tin tưởng từ quy định.

Tương lai của tuân thủ là lai—con người và AI Tác Nhân hợp tác để chống tội phạm tài chính hiệu quả hơn bao giờ hết.