自动 KYC 验证的重要性

自动 KYC 验证指南,作者:ComplyCube。

人工智能 (AI) 在其短暂的生命周期内已经重塑了多个业务流程。对其功能的快速反应将使您在竞争中处于领先地位。同样的推理也适用于自动化 KYC 验证流程。了解您的客户或 KYC 自动化弥合了监管合规性和运营效率之间的巨大差距。 

本指南探讨了 KYC 自动化如何为业务基础设施提供动力,并通过简化的身份验证、客户尽职调查和反洗钱流程来实现监管遵守。

什么是了解您的客户?

了解客户 是企业用来了解客户是谁的一般流程。这涉及多个阶段的身份验证、客户尽职调查和持续监控,以确保客户不会给企业声誉带来风险。

身份验证流程

身份验证 (IDV) 可以通过不同的方式完成,但通常遵循文档和自拍照上传模式,以实现安全级别的身份保证。然后分析这些图像的相似性以及潜在的篡改情况。这个过程以前是由人类手动完成的,并且很容易出现精度错误。 

自动化 KYC 验证是通过身份验证系统实现的。

客户尽职调查 (CDD)

一旦公司确定用户的身份是真实的,它就可以开始对客户进行尽职调查。这一过程也是一项艰苦的手动完成过程,涉及根据一系列合作数据库(例如电信或信用局的数据库)检查用户的个人资料,以进一步明确用户的身份。 客户尽职调查 还可以为客户进行反洗钱 (AML) 风险评分,为企业提供足够的信息,以便对其用户做出明智的决策。

KYC 自动化中的客户尽职调查 (cdd) 是什么?尽职调查有 3 种类型:SDD、CDD 和 EDD。

持续的反洗钱监控

持续监控是对用户的持续尽职调查和审查。持续的 AML 监控描述了与 CDD 类似的流程,但不断实时审查客户。由于需要全天候分析大量数据,手动团队无法模仿此过程。此过程依赖于与各种数据库的牢固合作伙伴关系以及实现实时更新的技术。

鉴于欧盟理事会更新了其加密货币反洗钱法规,正在进行的尽职调查变得更加重要。所有加密货币交易结束 整个欧盟的 1,000 欧元必须通过加强尽职调查进行审查,使得对客户数据的持续监控比以往任何时候都更加重要。

KYC 策略通常用于满足监管合规性,但也与公司设定的基于风险的方法结合使用。这些流程对于机构监控、预防和推迟洗钱等金融犯罪至关重要。 

手动 KYC 的局限性

手动 KYC 流程无法随着现代公司处理的数量而扩展。手动处理上述任务缓慢、艰巨,并且充满人为错误。这会导致糟糕的客户体验,并聚合了自动化 KYC 验证已克服的自然限制。

人为错误

错误永远无法消除,尤其是在处理身份文件和支持图像的复杂验证时。 机器学习 (ML) 技术可以经过训练,输出精度远远高于人眼所能达到的精度。这使得企业能够出于更有效的目的雇用员工,例如与收入增长和公司扩张相关的举措。

报告、手动数据输入和监管检查中的人为错误极大地增加了合规团队所承受的误报数量。这会对净运营成本产生连锁反应,因为任务必须不必要地重复,从而导致效率降低。

客户体验差

也许更重要的是,手动 KYC 检查需要时间。虽然提高内部效率和降低运营成本应该是所有企业的首要任务,但冗长的客户获取流程可能会导致客户沮丧,并因注册失败而对您的业务造成严重损害。

客户体验至关重要,尤其是在市场竞争激烈且手动 KYC 流程一次可能需要数天的情况下。 KYC,因此,非即时的客户获取将限制增长并成为成功的瓶颈。 

手动 KYC 的局限性包括人为错误和糟糕的用户体验。

什么是自动 KYC 验证?

KYC 解决方案代表了处理、验证和监控客户数据方面的变革性飞跃。所采用的人工智能技术通过无缝和定制的身份验证工作流程增强了监管合规性并显着改善了客户的入职体验。这些与综合客户尽职调查和持续监控解决方案结合在一个全方位的平台中。 

有据可查的是,自动化 KYC 验证解决方案 显着简化企业的合规工作。这使得公司能够在运营时不必担心隐性参与金融犯罪,从而确保公司及其用户都有一个安全的环境。

自动身份验证

eKYC 解决方案由强大的人工智能引擎驱动,以无与伦比的速度和精度验证身份文件及其特定的安全功能。这一壮举甚至超出了训练有素的人眼的能力范围。这些先进的系统使用复杂的匹配算法来检查护照和驾驶执照等身份证件上多达 25 个数据点,并使用强大的面部识别技术来检查数千个自拍照像素以确保真实性。 

这些过程称为文档和生物识别验证,可显着减少客户注册所需的时间,并且可以 不到 60 秒就完成了。 提供 KYC 服务的公司通常提供一系列替代但类似的服务,可以根据公司的要求进行定制。有关可用的自动化 KYC 解决方案类型的更多信息,请浏览 ComplyCube 的列表 这里.

自动身份验证

简化客户尽职调查的强大工具

KYC 流程的自动化并不仅限于获取客户。客户尽职调查和持续监控被集成到同一解决方案中。这使得自动化 KYC 验证服务成为 KYC 和 AML 方法的综合工具。

客户尽职调查是指对客户进行风险评估和分析。这涉及进一步的 IDV 措施、根据多局数据库审查用户以及观察名单和不良媒体筛查。由于必须处理的数据量很大,这个过程对于企业来说非常耗时且成本高昂。自动化解决了这个问题。

  • 分析更多数据

  • 更快的确认

  • 精确的风险评分

当这个过程自动化时,就可以不遗余力地检查这些数据集。它可以减轻客户的不满并确保满足合规标准。然后,客户将被准确、迅速地归因于他们的风险评分,并且可以根据所需的监管框架来获取用户。

自动反洗钱监控

反洗钱监测 手动优化几乎是不可能的任务,需要大量资源。这是因为持续监控的正确应用需要检查不断增长的数据集量。

例如,哥伦比亚一家不起眼的报纸对一家初创新银行的客户进行了负面描述,指控其洗钱。传统的审查和尽职调查方法发现这一问题的机会很小,特别是如果这篇新闻文章没有出现在国家媒体上的话。

自动化的 AML 监控解决方案可以检测到这种情况。通过不断扫描全球新闻媒体的负面媒体报道,检测到任何负面媒体印象都会立即报告在用户的个人资料中。它可以检测外观并向合规官员提供所有相关数据,以做出明智、及时的决策。

自动化 KYC 依赖于人工智能驱动的持续 AML 监控。

自动化 KYC 验证的优势

无论所需的身份保证级别如何,验证客户都会自动为企业带来许多好处。

节省时间

了解您的客户自动化显着减少了审查用户文档和检查真实性所花费的时间。这意味着运营效率大幅提高,公司的人工错误也减少了。这些自动化流程的速度增强了客户体验,并使公司能够处理和接受更多的客户。

节约成本

减少花在日常任务上的时间意味着可以显着降低运营成本。自动化的 KYC 程序通过减少误报和重复任务的数量,使企业能够专注于对他们来说重要的事情。这意味着可以有更精简的公司文化,并且效率可以最大化。

自动化 KYC 还可以帮助企业避免因不合规而面临的潜在罚款。加密货币 KYC(及其不合规行为)就是一个很好的例子。 2023年, 加密货币及相关金融科技集团因违规被罚款 $58 亿 符合反洗钱法规。如果制定了充分的 KYC 和 AML 策略,许多罚款本可以减轻。

准确的结论

KYC 解决方案的精确性意味着数据准确性极高,从而提高了合规官员的数据分析能力。 eKYC 流程本质上支持安全、可塑和流动的信息。由于这些 AML 系统基于云并由领先的 SaaS 公司提供,因此合规官员可以轻松获取和提取数据,从而做出即时、准确的决策。

此外,用户数据遵守最严格和最增强的安全标准,包括 GDPR、CCPA 和数据保护法。 ComplyCube 对 18 岁以下用户的身份证图像和自拍照上传的自动编辑功能就是例证。

合规变得简单

法规,特别是金融科技行业的法规,瞬息万变。自动化和了解您的客户解决方案使遵守这些法规变得更加简单。例如, FATF 经常更新哪些国家被列入黑名单和灰名单 由于金融和地缘政治变动。自动化 KYC 解决方案能够及时对这些列表中的更新做出反应。

已经与 KYC 合作伙伴合作的加密货币公司将能够对此消息迅速做出反应,讨论现有提供商需要哪些解决方案。这样就可以在压力下轻松采取反动措施。

轻松集成

由于集成简单性是 KYC 自动化的核心,因此您无需更改现有技术堆栈即可促进 KYC 服务。工作流程通过强大的 API(应用程序编程接口)或 SDK(软件开发工具包)集成到您的网站中。这意味着它们可以根据您企业的品牌进行定制和设计。

将 KYC 解决方案嵌入到您当前的流程中至关重要。它有助于提供卓越的用户体验,提高品牌声誉,并让新客户对愉快、用户友好的体验感到满意。

自动化 KYC 如何提高您的业务效率。

自动 KYC 验证中的人工智能

将尖端人工智能和先进算法集成到自动化 KYC 验证流程中,是企业吸引客户和确保合规性转变背后的动力。这些先进技术简化了数据提取、文档验证和 KYC 流程的所有阶段,提高了反洗钱监管合规的效率。

面部识别技术等机器学习引擎可确保最大限度地减少错误,并减少重复任务或误报。人工智能还可以对深度数据源进行全天候监控,以确保用户的风险状况准确且实时更新。

如果没有先进的人工智能技术的发展,自动化的 KYC 流程就不可能实现。因此,处于人工智能开发前沿的公司必须遵守道德规范。由于这些系统正在处理有关种族、性别和许多其他敏感类别的敏感用户数据,因此道德人工智能开发对于确保消除潜在偏见至关重要。

我应该集成自动化 KYC 吗?

支持现代自动化 KYC 验证策略的系统正在为使用它们的企业带来巨大的投资回报率。这使他们在竞争中处于领先地位,因为运营效率、利润率和声誉都得到了优化。

KYC 的未来

采用手动 KYC 流程的企业将不具备与市场或竞争对手一起发展的运营可扩展性。 “了解您的客户”的监管要求正在扩展到比以往更多的行业;只有通过 KYC 自动化,业务规模才能满足用户的需求。

以Neobanking为例,2024年预计交易量为$6.37万亿,2028年将攀升至$10.44万亿。

Neobanking市场的用户数量预计将达到 到 2028 年,用户数量将达到 3.863 亿。

这些数字中描绘的不断增长的交易量突显了新银行等金融科技行业的发展轨迹,并强调了 KYC 策略同步发展的必要性。随着这些行业内用户群和交易的扩大,KYC 流程迫切需要采用自动化并提高可扩展性,以有效管理金融服务的需求。

为什么“了解你的客户”自动化对于新银行业的成功至关重要。

您的企业是否已采用自动化 KYC 验证?

包括新银行在内的金融科技行业的快速扩张,需要不断发展 KYC 策略,以适应不断增长的交易量和用户群,这凸显了自动化对于可扩展性和效率的重要性。由先进人工智能技术提供支持的自动化 KYC 验证可简化身份验证、客户尽职调查和持续监控,确保监管合规性,同时提高运营效率。

ComplyCube 的专有技术提供了一套全面的实用程序,使企业能够无限制地扩展。它们托管 220 多个区域、13,000 多个文档,典型的入职流程在 60 秒内成功完成,正在成为成长型公司的共同选择。

KYC 的未来在于拥抱技术进步,以满足金融服务行业日益增长的需求,确保安全、高效和可扩展的客户验证流程。如果您正在寻找新的 AML、KYC 和 IDV 合作伙伴, 今天就与我们的一位专家开始对话。

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