El papel del big data en KYC o Know Your Customer, está transformando el sector financiero al mejorar la diligencia debida del cliente, mejorar la precisión de la evaluación de riesgos y permitir una detección más proactiva de actividades fraudulentas.
Big data son grandes volúmenes de conjuntos de datos estructurados o no estructurados. Los conjuntos de datos se procesan con herramientas digitales o automatizadas y luego, utilizando un enfoque de análisis de big data, las instituciones pueden identificar patrones de datos complejos y extraer información valiosa de los conjuntos de datos. Las instituciones pueden realizar análisis estadísticos y pronósticos para realizar evaluaciones de riesgo de AML y tomar decisiones relevantes sobre la incorporación de clientes.
En entornos complejos o de big data, las instituciones financieras pueden utilizar varios lenguajes, técnicas, herramientas especiales y una combinación de ellos para desarrollar e implementar versiones eficientes y mejoradas de identificación, detección y verificación para el cumplimiento de AML/KYC. Las instituciones financieras pueden combinar diferentes técnicas para aprovechar los resultados de cumplimiento deseados y mejorar la cultura general de cumplimiento de KYC. La combinación de técnicas de coincidencia difusa ayuda a realizar búsquedas y exámenes KYC más precisos, y proporciona una solución a los grandes datos, incluidos conjuntos de datos y campos de datos más complejos.
Uso de técnicas avanzadas, como la computación en red o el análisis de datos en memoria, las instituciones pueden utilizar cualquier volumen o cantidad de grandes datos de clientes para realizar la evaluación de riesgos de los clientes y el análisis de perfiles. A veces, los datos se estructuran primero, seleccionando solo lo que se necesita para la evaluación de riesgos y el análisis del perfil del cliente.
Cada vez más, se está aplicando a tareas dentro de la analítica avanzada de datos, incluida la inteligencia artificial (IA). Por lo general, el web scraping proporciona una forma más fácil y menos costosa de obtener datos de los clientes para la evaluación de riesgos KYC y su uso posterior.
Las instituciones pueden realizar evaluaciones de riesgo KYC de los clientes en tiempo real en el momento en que un cliente crea una cuenta. Esto permite la identificación, evaluación e informes automatizados de riesgos KYC para el cliente.
El papel del Big Data en el KYC
El big data afecta al proceso de cumplimiento de KYC. Las autoridades reguladoras buscan evaluar y evaluar cada paso del proceso KYC, incluida la recopilación, el procesamiento y el almacenamiento de los datos de los clientes. Una de las principales razones de esto es realizar una evaluación en profundidad de la eficacia operativa del proceso KYC.
Para lograr el estado de cumplimiento de KYC, una institución debe desarrollar estrategias y controles de seguridad digital para proteger los datos de los clientes. El análisis debe demostrar cómo funciona cada estrategia de mitigación de riesgos KYC y su nivel de eficacia operativa. Aquí es donde entra en juego el big data y ayuda a proporcionar informes de riesgo precisos y predictivos sobre la probabilidad de que un ciberataque provoque la pérdida de datos de los clientes. El proceso consiste en recopilar todos los datos que la institución tiene y no tiene y analizar los datos mediante algoritmos estadísticos para buscar patrones de datos ocultos o complejos e identificar anomalías para detectar fraudes, violaciones de políticas KYC y otros incumplimientos normativos.
Existe una creciente necesidad entre las instituciones de utilizar la tecnología de big data y KYC para realizar una evaluación del comportamiento del cliente más rentable y en tiempo real en el momento de la incorporación y posteriormente. Por estas razones, se puede ver la tendencia al alza en el valor de mercado de las herramientas y software AML y KYC. En años anteriores, el mercado estaba valorado en más de 650 millones de dólares y 850 millones de dólares. Se puede proyectar que el mercado de herramientas AML/KYC y dsoftware alcance alrededor de $ 1.70 mil millones.
La recopilación avanzada de datos, el análisis y las tecnologías cognitivas, como la IA, el aprendizaje automático y la automatización, ya están ayudando a las instituciones a reducir los riesgos de incorporación de delincuentes y reducir los falsos positivos para mejorar el proceso de cumplimiento general y reducir el costo de cumplimiento Las soluciones de big data ayudan a:
- Filtrado de información negativa durante la realización de comprobaciones reforzadas de diligencia debida
- Identificar y reportar transacciones sospechosas con prontitud
- una mejor comprensión y aplicación en tiempo real de los requisitos reglamentarios
- Reducir el número de falsos positivos o falsas alertas rojas durante la identificación, el cribado, la verificación y el escrutinio y la supervisión de las transacciones financieras de los clientes.
- optimizar el proceso de evaluación de riesgos AML/KYC para evaluar los riesgos de LA/FT asociados con clientes potenciales o existentes
- Analizar los datos o transacciones agregados de los clientes, y segmentar todas las líneas de actividades comerciales, para garantizar el cumplimiento normativo.
Reflexiones finales
El big data desempeña un papel fundamental en la mejora de los procesos de cumplimiento de KYC y AML, lo que permite a las instituciones financieras extraer información valiosa de vastos conjuntos de datos. Con análisis avanzados y técnicas como la IA y el ML, las instituciones pueden identificar y reportar rápidamente actividades sospechosas, optimizar las evaluaciones de riesgos y reducir los falsos positivos. Las autoridades reguladoras examinan intensamente cada faceta del proceso KYC, haciendo hincapié en la importancia de un manejo seguro y eficaz de los datos.
La creciente dependencia de estas herramientas de datos avanzadas es evidente en el creciente valor de mercado del software AML/KYC, que se prevé que alcance más de 1.700 millones de dólares. A medida que las instituciones buscan evaluaciones del comportamiento de los clientes en tiempo real y procesos de incorporación optimizados, aprovechar el big data se vuelve primordial para el cumplimiento eficiente y la gestión de riesgos.
