Transaction Monitoring

A detecção transparente e efetiva dos crimes financeiros é uma realidade.  As firmas-membro da KPMG estão provocando a disrupção e transformando o futuro do Transaction Monitoring.

O desafio atual para os bancos é uma combinação de regulamentações e legislação sempre em crescimento e em transformação, o que cria um ambiente regulatório complexo para ser cumprido, e no qual atuar.  Entender mal o que seja compliance não é uma opção.

O ajuste dos sistemas de Transaction Monitoring (“TM”) é uma tarefa complexa, intensificada pelas crescentes expectativas dos agentes reguladores.  As instituições financeiras muitas vezes realizam o ajuste periodicamente, contando com testes simplistas 'acima e abaixo da linha'.  Sistemas ineficientes resultam na produção de grandes quantidades de alertas.  Os bancos revisam, no mundo inteiro, milhões de alertas de monitoramentos de crimes financeiros por mês, com quase 95% dos alertas levantados sendo 'não-suspeitos'. Processos atuais de revisão de alertas frequentemente contam com vastas equipes de funcionários, muitas vezes espalhadas por localizações geográficas extremamente diferentes.  Muitos profissionais de compliance entrevistados esperam ver aumentos adicionais no número de funcionários nesse ano, para manter os seus níveis atuais de compliance. 

Face à crescente regulamentação em transformação, às quantidades crescentes de transações, e à identificação de novas tipologias de lavagem de dinheiro, a KPMG desenvolveu soluções que visam tanto a otimização de sistemas quanto os processos de revisão de alertas.  A meta é aumentar a qualidade do monitoramento de sistemas de triagem e obter uma revisão mais rápida, mais precisa e mais consistente de alertas, auxiliando as instituições financeiras a atenderem as suas obrigações de Transaction Monitoring, incluindo maior qualidade, a um custo reduzido. 

A revisão e o ajuste fino dos sistemas de monitoramento podem resultar em uma produção de alertas em menor quantidade, mas de melhor qualidade, que podem ser revisados mais facilmente, sejam realizados por humanos ou pela utilização de um classificador de alerta de Transaction Monitoring. 

• A otimização de ajustes automatizados conta com a utilização de aprendizagem automática para rodar milhares de cenários 'e se', para determinar o estado mais adequado referente à segmentação de clientes, aos cenários, às regras e aos parâmetros.
• Essas recomendações podem ser revisadas por operadores humanos qualificados para determinar se os ajustes ao sistema de Transaction Monitoring pode ser efetuado em linha com o próprio apetite por risco dos clientes.
• A ferramenta de otimização de ajustes automatizada também pode ser utilizada para modelar as mudanças comerciais para determinar um impacto nos atuais cenários de monitoramento.  Esse insight possibilitará decisões embasadas em informações sobre mudanças comerciais e sobre requisitos de recursos para gerir as altas de alertas. 

O Classificador de Alertas de Transaction Monitoring automatiza a tomada-de-decisão de revisão de alertas, no primeiro nível da revisão.

• Ao utilizar técnicas avançadas de aprendizagem automática, a ferramenta automatiza a identificação de alertas que provavelmente irão requerer investigação (auto aumento de escala) e de alertas que são não-suspeitos (autofechamento), permitindo com que os analistas foquem na atividade de alto risco.
• Cada decisão de revisão de alertas tem um nível de confiança, a qual é apoiada por um racional de decisão humana de fácil compreensão.  Os clientes podem, portanto, adaptar a utilização para impor as taxas de cobertura e de precisão que respaldam o seu apetite por risco.
• A utilização de aprendizagem automática supervisionada garante que a ferramenta seja transparente e possa ser revista de forma independente pelos auditores e pelos agentes reguladores. 

As informações e a análise lógica da administração oferecem insights sobre o desempenho do sistema, a qualidade dos dados e insights adicionais que possam embasar com informações os controles de crimes financeiros.

• Os pacotes de análise lógica podem ser desenvolvidos para oferecer insights sobre a atividade de pagamento e indicar áreas de risco dentro do comportamento de transações.
• Painéis de controle customizáveis e visualmente ricos apresentam à administração informações de uma maneira que destaca os principais insights e possibilita as decisões orientadas a dados. 

A KPMG tem um profundo conhecimento combinado especializado em Serviços Financeiros, em Transaction Monitoring e em tecnologia, contando com alguns dos melhores profissionais de Ciência dos Dados em todo o mundo, para criar soluções tecnológicas avançadas para os sistemas de Transaction Monitoring.  A experiência de trabalhar com os clientes ao redor do mundo ajudou a garantir que as soluções tecnológicas da KPMG sejam desenvolvidas a um ritmo que reflete o apetite por risco do agente regulador, ao mesmo tempo que endereça os desafios do cliente. 

• A segmentação de clientes baseada nos riscos pode ser mais precisa e mais alinhada com a abordagem baseada nos riscos dos clientes. 
• A eficácia e a eficiência - A IA testa milhares de cenários diferentes "e se", fornecendo recomendações para o ajuste mais adequado da segmentação de clientes, regras, cenários e parâmetros.  O sistema otimizado diminui as taxas de alertas ‘não-suspeitos’.
• Redução de custos - Sistemas otimizados de Transaction Monitoring provavelmente produzem menos alertas de 'qualidade ruim', os quais requerem uma morosa revisão manual.  A revisão automatizada N1 minimiza o requisito de uma revisão humana com a aprovação de duas pessoas, dependente do apetite por riscos.
• Compliance regulatório - A detecção automatizada dos alertas ‘Suspeitos’ possibilitam um aumento em escala mais rápido de casos de alto risco para compliance.  Os testes de sistemas documentados, transparentes e auditáveis e os processos de revisão de alertas demonstram o compliance regulatório.
• Cheio de insights - As informações e a análise lógica da Administração identificam conexões, padrões e comportamento para fornecer insights reais.