Cách nền tảng AML dựa trên AI của Oscilar đang định hình lại tuân thủ trong ngân hàng hiện đại

Ngành dịch vụ tài chính đang đối mặt với một thách thức ngày càng gia tăng: rửa tiền chiếm khoảng 2-5% GDP toàn cầu, tương đương khoảng $2 nghìn tỷ đô la Mỹ trong hoạt động bất hợp pháp hàng năm. Đối với các fintech và ngân hàng tài trợ, thực tế này đã làm tăng áp lực quy định, buộc các tổ chức phải cân bằng giữa đổi mới nhanh chóng và tuân thủ nghiêm ngặt. Các hệ thống Chống Rửa Tiền truyền thống gặp khó khăn trong việc bắt kịp các mối đe dọa ngày càng tinh vi, tạo ra một khoảng trống quan trọng mà Oscilar đang giải quyết.

Khủng hoảng Tuân thủ Thúc đẩy Đổi mới

Các nhà cung cấp Dịch vụ Ngân hàng như một Dịch vụ (BaaS) (Banking-as-a-Service) đứng ở vị trí đặc biệt mong manh. Họ phải đồng thời đáp ứng các tiêu chuẩn tuân thủ nghiêm ngặt của ngân hàng truyền thống trong khi phù hợp với yêu cầu về tốc độ ra thị trường của các đối tác fintech. Các quy trình AML thủ công không còn đủ khả năng nữa. Các tổ chức cần các hệ thống thông minh, thích ứng được có khả năng phát hiện các mẫu đáng ngờ trong thời gian thực mà không gây ra tắc nghẽn hoạt động.

Đây chính là nơi nền tảng Quản lý Rủi ro AML dựa trên AI của Oscilar bước vào. Ra mắt tại Hội nghị Thượng đỉnh ACAMS, nền tảng này tận dụng AI sinh tạo, học máy và phân tích nâng cao để cách mạng hóa cách các tổ chức tài chính tiếp cận tuân thủ.

Các Năng lực Chính Định hình Lại Hoạt động AML

Nền tảng của Oscilar giới thiệu một số tính năng đột phá giúp phân biệt nó với các giải pháp AML truyền thống:

Oscilar AI Co-Pilot: Trợ lý AI sinh tạo này tự động tạo ra các tóm tắt vụ việc, báo cáo hoạt động đáng ngờ (SAR) và đề xuất điều tra. Các nhóm AML giờ đây có thể hoàn thành các phân tích trước đây mất hàng giờ chỉ trong vài phút, thúc đẩy quá trình ra quyết định nhanh hơn mà không làm giảm độ chính xác.

Bảng điều khiển Mission Control: Một trung tâm chỉ huy thống nhất dành cho ngân hàng tài trợ và fintech, công cụ này tổng hợp cảnh báo, điều tra và báo cáo vào một không gian làm việc hợp tác duy nhất. Tầm nhìn theo thời gian thực giúp phản ứng nhanh hơn và phối hợp tốt hơn giữa các tổ chức.

Hệ thống Cảnh báo Thông minh: Các mô hình học máy ưu tiên cảnh báo, thực hiện phân tích liên kết và xác định các mẫu giao dịch đáng ngờ với các quy trình công bằng tích hợp và khả năng kiểm tra. Phương pháp Human-In-The-Loop đảm bảo các đề xuất của AI vẫn minh bạch và có thể truy xuất nguồn gốc để tuân thủ các yêu cầu quy định.

Cấu hình Tuân thủ Không mã hóa: Oscilar cho phép các chuyên gia tuân thủ phát triển, thử nghiệm và triển khai các quy tắc AML tùy chỉnh bằng giao diện ngôn ngữ tự nhiên—loại bỏ nhu cầu về kỹ năng lập trình kỹ thuật và phổ cập việc tạo quy tắc cho các tổ chức tài chính.

Ảnh hưởng Thực tế và Việc Áp dụng Sớm

Các tổ chức tài chính sử dụng nền tảng của Oscilar đã triển khai nó cho việc onboarding khách hàng, giám sát giao dịch, khả năng nhìn thấy tuân thủ và báo cáo quy định. Eric Wright, Giám đốc Điều hành tại CC Bank, nhấn mạnh tiềm năng biến đổi: “Các khả năng mở rộng của Oscilar có thể là một bước ngoặt lớn cho hoạt động tuân thủ. Những đổi mới này hứa hẹn mang lại những hiểu biết và giám sát mà trước đây không thể tưởng tượng nổi.”

Tại sao Điều này Quan trọng Hiện nay

Sự hội tụ của sự tiến bộ quy định, sự phát triển của fintech và tiến bộ công nghệ tạo ra một thời điểm đặc biệt cho đổi mới trong tuân thủ. Nền tảng của Oscilar giải quyết chính xác các điểm đau đã hạn chế các tổ chức tài chính: nhu cầu về tốc độ mà không làm giảm độ chính xác, yêu cầu về minh bạch trong quyết định tự động, và sự cần thiết của sự hợp tác liền mạch giữa các bên liên quan trong hệ sinh thái tài chính.

Bằng cách tích hợp AI sinh tạo và học máy vào quy trình AML, Oscilar giúp các tổ chức giảm thiểu cảnh báo sai, giảm chi phí vận hành và củng cố vị thế rủi ro cùng lúc. Đối với các fintech muốn mở rộng quy mô một cách có trách nhiệm và các ngân hàng tài trợ quản lý mạng lưới đối tác ngày càng mở rộng, đây là một bước tiến ý nghĩa trong việc giải quyết tuân thủ quy mô lớn.