ポイント: 不正検出を自動化することは、金融機関が広範囲にわたる金融犯罪と戦うために重要です。Control-M SaaSは、金融データの処理と分析の効率を高めるためのスケーラブルなプラットフォームを提供し、不正是正コストを大幅に削減します。
- 手動プロセスはコンプライアンスを妨げ、コストを増加させます。
- Control-M SaaSは不正是正コストを最大42%削減できます。
金融詐欺は、テロや麻薬密売などの大規模な犯罪活動を支えるためのマネーロンダリングを含む、さまざまな違法行為をカバーするトピックです。これは広範囲にわたる問題であり、費用もかかります。デロイトのマネーロンダリング対策準備調査報告書2020によると、マネーロンダリングは毎年世界のGDPの2〜5パーセントを占めており、驚くべきことに8000億ドルから2兆ドルに達します。
その驚くべき評価にもかかわらず、多くの金融機関はこの問題に対処する準備ができておらず、規制の制裁だけでなく、財務的に影響を与える評判の損傷にもつながります。
デロイトの調査によると、回答者の80パーセントが手動プロセスを、74パーセントが不十分または不適切なデータを、マネーロンダリング規制に準拠する際の主要な5つの運用上の課題として挙げています。それにもかかわらず、手動プロセスは依然として広く行われており、マッキンゼー & カンパニーが調査した銀行のうち最大85パーセントが、金融犯罪のコンプライアンスとマネーロンダリング対策がまだその方法で行われていると認めました。
それは非常に高すぎます。特に今、すべてのデータを理解し、ワークフローを効率化するのに役立つツールが存在する時期です。不正検出プロセスを進化させるのにこれ以上の良い時期はありません。
先手を打つ
詐欺を特定し防止するには、異常な行動やパターンのために取引や金融活動を監視する必要があります。物理的な銀行、ATM、モバイルデバイス、オンライン取引など、各々が独自の非常に複雑な方法論を持つ複数のソースからの膨大な金融データを抽出することは、潜在的な詐欺のために取引を赤旗を立てる能力をさらに複雑にします。
このプロセスを自動化することは、もはやオプションではなく、必要不可欠です。顧客のネットワークとリーチが拡大する中、ネットはこれまで以上に広く張られなければなりません。データを分析し、リアルタイムに近い形で洞察を返すことが求められます。悪いリードを追いかけるリソースを費やす代わりに、Control-Mによる金融の自動化は、質の高いシグナルをより早く特定し、検出と応答の時間を短縮し、不正の是正コストを最大42パーセント削減するのに役立ちます。
実際、PwCの最近のグローバル経済犯罪および詐欺調査2020によると、専任の詐欺プログラムで詐欺に先んじた企業は、後に詐欺に対処するために42パーセント少なく、プログラムを持っていなかった組織に対して17パーセント少なく支出しました。
Control-M SaaS
Control-M SaaSは、金融データをスケールで取り込み、保存し、処理し、分析することで不正検出処理を自動化する、適応可能で使いやすいサービスとしてのソフトウェア（SaaS）プラットフォームです。ワークフローを開発、スケジュール、管理、および監視することで、金融機関は不正をより早く検出し、健全なビジネス判断を下し、全体の規制遵守を維持できます。
結論
急成長するデジタルおよびグローバル経済の中で、詐欺は重要な影響を及ぼしており、PwCの調査の回答者の47パーセントが過去24ヶ月の間に何らかの詐欺を経験しており、損失は420億ドルに達しています。マネーロンダリングは最も高額な5つの中に含まれています。この脅威に対抗するために、金融機関は伝統的な手動プロセスを超えて進化し、詐欺的な犯罪活動に追いつき、先んじることができる新しいテクノロジーを採用する必要があります。Control-M SaaSは、マルチアプリケーション、マルチナショナルな金融データセットを自動化し、調整することで、詐欺検出能力を未来へと導く手助けができます。
Control-M SaaSに関する詳細は、次のリンクをご覧ください: bmc.com/control-m.
これらの投稿は私自身のものであり、BMCの立場、戦略、または意見を必ずしも代表するものではありません。