Banki łączą technologie przeciwdziałania nadużyciom, lecz pomijają procedury

Aż 86% instytucji finansowych nie identyfikuje pełnego zakresu powiązań między oszustwami a praniem pieniędzy, mimo że 71% z nich integruje technologie służące do ich cyfrowego monitorowania. Z opublikowanego raportu Datos Insights oraz firmy SAS wynika, że przeszkodą w ochronie transakcji są głównie silosy organizacyjne oraz odrębne procedury w strukturach bankowych. Sytuację komplikuje szybki rozwój płatności w czasie rzeczywistym oraz oszustw wykorzystujących sztuczną inteligencję i technologię deepfake.

Technologia wyprzedza procedury i zarządzanie

Badanie zaprezentowane w raporcie pod tytułem Fraud and AML Convergence: Closing the Speed Gap wskazuje wyraźną rozbieżność w tempie cyfryzacji poszczególnych obszarów bankowości. Podczas gdy 72% instytucji finansowych korzysta ze wspólnej infrastruktury do analizy nadużyć oraz prania pieniędzy, jedynie 1% decyduje się na pełne połączenie danych, modeli analitycznych i zasad zarządzania. Dodatkowo tylko 13% organizacji wdraża zmiany w zakresie polityk wewnętrznych i struktur zarządczych, a 87% badanych przyznaje, że tworzony przez nie obraz ryzyka klienta zawiera istotne luki.

Serpil Hall, doradczyni ds. oszustw i AML w Datos Insights, zaznacza, że zespoły odpowiedzialne za wykrywanie oszustw i przeciwdziałanie praniu pieniędzy mogą analizować różne aspekty tego samego zagrożenia, nie dostrzegając wzajemnych powiązań. Ekspertka dodaje, że technologia pomaga niwelować te luki, ale sama w sobie nie rozwiązuje problemu, a największe postępy osiągają instytucje łączące nie tylko dane, lecz także procesy zarządzania sprawami, prowadzenia postępowań wyjaśniających i wymiany informacji, co pozwala szybciej podejmować działania.

Silosy organizacyjne i opóźnienia w analityce transakcyjnej

Wśród najważniejszych barier w integracji obu systemów 88% respondentów wymienia wewnętrzne podziały organizacyjne oraz odrębne ścieżki raportowania. Ograniczenia technologiczne stanowią przeszkodę dla 73% podmiotów, natomiast 70% zmaga się z wyzwaniami w obszarze zarządzania danymi. Dodatkowo 64% badanych podnosi problem przestarzałych systemów informatycznych, a 63% zwraca uwagę na wysoki odsetek fałszywych alarmów.

Wyraźna różnica występuje również w czasie reakcji, ponieważ wykrywanie oszustw odbywa się w ciągu milisekund, podczas gdy monitoring AML jest realizowany zazwyczaj po transakcji, w ramach nocnych analiz zbiorczych. Wprawdzie 73% instytucji wymienia dane podczas prowadzonych postępowań wyjaśniających, to w przypadku automatycznego monitorowania odsetek ten spada do 17%. Ograniczenia te generują bezpośrednie koszty operacyjne, gdzie 81% instytucji wskazuje na powielanie alertów i spraw, a 71% ponosi wyższe wydatki z uwagi na utrzymywanie odrębnych zespołów i rozwiązań.

Model FRAML jako odpowiedź na cyberzagrożenia

Konieczność zbliżenia obszarów oszustw i AML, określana jako koncepcja FRAML, wynika między innymi z rosnącej aktywności przestępczej wykorzystującej sztuczną inteligencję, fałszywe materiały wizualne typu deepfake, sieci słupów finansowych oraz płatności w czasie rzeczywistym. Stu Bradley, wiceprezes ds. rozwiązań z zakresu ryzyka, oszustw i zgodności w SAS, podkreśla, że połączenie systemów przeciwdziałania przestępczości finansowej to przede wszystkim kwestia zarządzania ryzykiem, a nie wyłącznie spełniania wymogów regulacyjnych.

Ekspert zauważa, że organy nadzorcze będą w coraz większym stopniu oczekiwać zapobiegania nielegalnym działaniom przed praniem pieniędzy, co wymaga wspólnej strategii i wczesnej wymiany danych. Autorzy opracowania zalecają wdrażanie zmian etapami, rozpoczynając od obszarów o najwyższym ryzyku i tworzenia wspólnego środowiska do prowadzenia postępowań wyjaśniających bez konieczności natychmiastowej wymiany całego ekosystemu informatycznego.