Neobănci, inteligență artificială și KYC

Inteligența artificială schimbă peisajul neobancar, iar învățarea automată este pregătită să vă îmbunătățească procesul de verificare a identității, să vă stimuleze rata de conversie și să vă accelereze ROI-ul.

În sistemul bancar tradițional, o instituție financiară ar încerca să prevină infracțiunile financiare și activitățile ilegale, cum ar fi finanțarea terorismului, prin punerea în aplicare a unor practici care să respecte cerințele KYC. Aceste măsuri de conformitate KYC ar include verificarea fizică a unui potențial client înainte ca acesta să aibă acces la serviciile de zi cu zi, de la deschiderea de conturi bancare sau de un cont curent până la achiziționarea de noi carduri de debit sau de credit. În domeniul serviciilor financiare, este în continuare necesară verificarea identității potențialilor clienți, dar, odată cu creșterea băncii digitale la nivel mondial, operatorii caută soluții mai inovatoare pentru a finaliza măsurile de precauție sporită (EDD), de precauție privind clientela (CDD) și alte măsuri de conformitate.

Aplicarea inteligenței artificiale (AI) sub forma învățării automate promite să fie transformatoare pentru multe sectoare, iar neobancarea nu face excepție. Analizând volume uriașe de date digitale, motoarele de decizie automatizate pot recunoaște tipare și pot îmbunătăți progresiv viteza și acuratețea proceselor. Acest tip de învățare automată este deja utilizat cu mare succes de neobanci, atât pentru a îmbunătăți prevenirea fraudei, cât și pentru a oferi o experiență mai bună utilizatorilor.

Neobancile utilizează din ce în ce mai mult verificarea identității (IDV) pentru procesul de cunoaștere a clientului (KYC), cerut de autoritățile de reglementare pentru a preveni spălarea banilor. Cele mai bune sisteme IDV compară datele biometrice live dintr-un selfie cu datele biometrice stocate pentru a autentifica sesiunile clienților. Prin încorporarea algoritmilor de învățare automată programați să identifice tipare în acest tip de soluție IDV automatizată, datele colectate pot fi utilizate pentru a ajusta și îmbunătăți acuratețea procesului decizional în timp.

Deoarece învățarea automată face predicții pe baza experienței anterioare, noutatea este un potențial punct mort pentru această tehnologie. Prin urmare, cu cât setul de date este mai mare și mai actual, cu atât este mai mic riscul ca un motor de decizie automatizat să facă o greșeală. Pentru verificarea identității, de exemplu, accesul la un set de date care include numeroase date biometrice pentru o gamă largă de etnii și vârste este important pentru a reduce la minimum potențialele prejudecăți. În plus, compararea încrucișată a sesiunilor de verificare pe baza dispozitivului, a rețelei și a comportamentului clientului poate oferi o bogăție și o varietate mai mare a datelor pe care un motor de decizie le utilizează pentru a învăța și a-și îmbunătăți procesul decizional.