Nedávná zpráva zveřejněná Hongkongský měnový úřad (HKMA) nastínil různé případové studie a postřehy bankovních institucí, které zavedly různé technologie ke zlepšení celkové účinnosti a efektivity svých požadavků v oblasti boje proti praní peněz a financování terorismu.

Zpráva HKMA identifikuje klíčové příležitosti, které poskytuje regulační technologie nebo Regtech, které mohou transformovat nebo zlepšit praní peněz a související (boj proti financování terorismu) úsilí CFT.

Zpráva HMKA celkově konstatuje, že přijetí řešení Regtech pro AML / CFT je „obecně vyspělejší než v některých jiných rizikových disciplínách“. Současně však HKMA zastává názor, že pro banky existují významné příležitosti k dalšímu přijímání řešení v AML / CFT a k objevování nových řešení. HKMA říká, že si udrží Regtech jako klíčové zaměření ve svém programu dohledu AML / CFT do roku 2021.

Po uzavření AML / CFT Regtech Forum v listopadu 2019 HKMA potvrdila, že s ním spolupracovala Deloitte za účelem sledování pokroku dosaženého různými bankovními skupinami.

Zpráva konstatuje, že 80% „urychlovacích bank“ (bank v počáteční fázi adopčního cyklu) nyní buď využívá, nebo hodlá využívat řešení AML / CFT Regtech. Dalších 77% „aktivních“ bank (těch, které hledají využití strojového učení) nyní používá software Regtech nebo provádí důkazy o koncepčních testech nebo má v dohledné budoucnosti definitivní plány.

Zpráva HKMA konstatuje, že případové studie a postřehy bankovních institucí implementovaly různé technologie ke zlepšení úsilí a pokynů v oblasti boje proti praní peněz a financování terorismu.

• Banka A při vyšetřování využil síťovou analýzu a netradiční datové prvky, jako jsou IP adresy, s cílem identifikovat „sítě vztahů mezi zákazníky“
• Banka B využil RPA (robotická automatizace procesů) k prověřování jmen a „nepříznivým vyhledáváním médií pro recenze profilů korespondenčního bankovnictví“
• Banka C využil RPA v rámci procesů sledování výstrah při sledování transakcí, jako je načítání dat a různé analytické úkoly
• Banka D implementovalo zprostředkující datové úložiště, které sdružuje KYC, transakční a obchodní data, „což umožňuje specialistům AML / CFT provádět proaktivní kontroly datové analýzy přímým stahováním datových výpisů z úložiště“
• Banka E využilo strojové učení pro skrínink názvů, aby se snížil počet manuálních kontrol výstrah o 35% v několika různých jurisdikcích
• Banka F využila síťovou analýzu pro vyšetřování podvodů a praní špinavých peněz a „umožnila jí identifikovat další společnosti spojené se známou nezákonnou činností“

Zpráva HKMA také poskytuje pokyny poskytovatelům bankovních služeb, kteří mají zájem o další zlepšování svých plánů přijetí AML / CFT Regtech, rozdělených do pěti kategorií:

• Začínáme – „společné počáteční otázky; možné způsoby, jak začít; osvědčené postupy “
• Připravenost na data a procesy – „klíčové přípravné kroky týkající se dat, procesů a využití síťové analýzy“
• Vztahy s dodavateli třetích stran – „jak identifikovat a vyhodnotit potenciální poskytovatele Regtech v rychle se rozvíjející oblasti“
• Lidé, talent a kultura – „nezbytné znalosti, dovednosti a zkušenosti v implementačních týmech a často nepochopená role datových vědců“
• Metriky a ukazatele výkonu – „jak vypadá úspěch“

Šéf HKMA Arthur Yuen okomentoval zprávu:

“Tato zpráva je poprvé, kdy sdílíme komplexní a praktické praktické zkušenosti z bank, které skutečně zavedly AML / CFT Regtech.”

Zpráva naznačuje, že případové studie ukazují potřebu zapojení zúčastněných stran včetně adopčních týmů při sledování a měření úspěchu.

HKMA požádala banky, aby zvážily získání referencí ze samotné zprávy s cílem informovat nebo řídit jejich přístup k využívání Regtech v jejich požadavcích na AML / CFT.

HKMA hlásí, že v roce 2020 již dokončila práci s deseti jednotlivými bankami na vybudování „společné sady základních požadavků na data, analytiku, poskytování informací, spolupráci a dovednosti a odborné znalosti“, která by měla být základem pro „tematickou práci“ „Později v tomto roce.

Hongkongský měnový úřad AML: CFT Regtech leden 2021