Plataforma de Risco de PLD Baseada em IA para BaaS

O modelo de Banking-as-a-Service (BaaS) permitiu que as fintechs oferecessem serviços financeiros inovadores ao aproveitar a infraestrutura bancária estabelecida. No entanto, esse crescimento atraiu um escrutínio regulatório sem precedentes, especialmente na conformidade de Prevenção à Lavagem de Dinheiro (PLD). Com a lavagem de dinheiro global estimada em US$ 2 trilhões anuais pela ONU, os bancos patrocinadores e seus parceiros fintech enfrentam uma pressão crescente para combater os crimes financeiros, ao mesmo tempo em que continuam a promover a inovação.

O modelo BaaS deu autonomia para as fintechs inovarem, mas esse crescimento traz desafios de conformidade ainda maiores. Os bancos patrocinadores enfrentam a difícil tarefa de supervisionar os riscos de PLD de seus parceiros fintech, que podem variar muito dependendo dos diferentes produtos, serviços, clientes e regiões geográficas. A não conformidade pode resultar em graves repercussões jurídicas, penalidades financeiras e danos à reputação. Isso fica evidente com o aumento de ações regulatórias e termos de compromisso enfrentados pelos bancos patrocinadores, muitos dos quais relacionados à falha em seguir as rígidas regulamentações de PLD e normas correlatas.

Esse cenário em evolução exige soluções de PLD de última geração que equilibrem a inovação das fintechs com salvaguardas robustas de conformidade. A Plataforma de Risco de PLD Baseada em IA da Oscilar é uma solução inovadora projetada para alinhar a agilidade das fintechs com o rigor regulatório do sistema bancário tradicional. Ao aproveitar uma estrutura de conformidade totalmente integrada e tecnologia de IA de ponta, a Oscilar redefine a conformidade de PLD, permitindo que bancos patrocinadores e fintechs combatam crimes financeiros de forma eficaz e conjunta, enquanto continuam a liderar a inovação.

Os crescentes desafios de conformidade no BaaS

O rápido crescimento do modelo BaaS gerou preocupações regulatórias sobre possíveis riscos sistêmicos e vulnerabilidades de conformidade. À medida que o ecossistema de fintechs se expande, cada nova parceria aumenta o escrutínio, exigindo uma gestão de risco diligente por parte dos bancos patrocinadores para mitigar penalidades regulatórias por falharem na supervisão adequada de seus parceiros fintech.

Fatores que impulsionam o escrutínio regulatório

1. Crescimento exponencial: O crescimento explosivo do mercado de BaaS aumentou as preocupações sobre os riscos associados a essas parcerias complexas, levando os reguladores a monitorar possíveis instabilidades.

2. Riscos inerentes de conformidade das fintechs: O modelo das fintechs apresenta desafios inerentes de conformidade para os bancos patrocinadores, que devem garantir uma supervisão abrangente de provedores intermediários em organizações distintas.

3. Falhas bancárias: Colapsos bancários recentes intensificaram o foco regulatório na conformidade do BaaS, impulsionando a demanda por medidas robustas de prevenção a fraudes e regulamentações mais rígidas de PLD/KYC.

4. Falhas de fintechs de alto perfil: O colapso de fintechs proeminentes associadas a bancos expôs riscos sistêmicos, aumentou as preocupações com prejuízos aos consumidores e colocou em evidência a supervisão bancária inadequada, estimulando os reguladores a buscarem medidas preventivas.

5. Cenário de conformidade em evolução: Os bancos patrocinadores enfrentam dificuldades para gerenciar riscos de conformidade em diversas parcerias com fintechs, lidando com desafios como vulnerabilidades na abertura de contas, falta de transparência em práticas de empréstimo, falhas na segurança de dados e diferentes padrões de PLD entre jurisdições.

Para encontrar um equilíbrio entre inovação e sustentabilidade, programas completos de conformidade baseados em risco são essenciais. Os bancos patrocinadores devem supervisionar ativamente suas parcerias com fintechs para mitigar riscos e evitar penalidades regulatórias.

O dilema da fragmentação

• Ferramentas e dados de conformidade isolados: A dependência de múltiplos provedores de tecnologia, detecção de fraudes e conformidade gera sistemas fragmentados, onde dados críticos ficam isolados em diferentes plataformas, prejudicando a automação e a eficiência operacional.

• Lacunas de visibilidade: Essa fragmentação cria lacunas substanciais de visibilidade para os bancos, impedindo que tenham uma visão abrangente de sua exposição ao risco em todo o portfólio de fintechs, o que dificulta uma supervisão e gestão de riscos eficazes.

Limitações das soluções atuais de PLD

Apesar da disponibilidade de soluções de PLD, os bancos patrocinadores continuam a enfrentar desafios significativos:

• Barreiras na confiabilidade dos dados: A falta de governança e integridade robusta de dados por parte de muitos fornecedores dificulta a colaboração entre bancos e fintechs, apresentando riscos significativos de conformidade e segurança de dados.

• Visibilidade restrita: A visibilidade limitada sobre as atividades das fintechs parceiras prejudica a gestão de riscos e a resolução rápida de problemas, exigindo recursos, ferramentas e conhecimentos substanciais para uma supervisão contínua.

• Complexidades de integração: Construir um programa moderno de conformidade baseado em risco exige a integração de múltiplos sistemas, incluindo plataformas bancárias centrais, monitoramento de PLD em lote, IDV em tempo real, EDD, investigações, coleta de evidências, relatórios, governança e auditoria. As equipes de conformidade ficam sobrecarregadas com o gerenciamento de alertas em vez de focar na mitigação proativa de riscos.

• Soluções rígidas: Soluções de conformidade padronizadas não atendem ao complexo cenário das fintechs. Os bancos precisam de ferramentas flexíveis que permitam a detecção de vários padrões de risco e ofereçam recursos de modelagem, investigação e relatórios em formato de autoatendimento.

• Automação insuficiente: Os bancos patrocinadores precisam de sistemas de dados consolidados que forneçam insights imediatos para uma gestão de risco proativa. Apesar da automação de processos, as equipes de PLD ainda têm dificuldades para compreender os riscos dos clientes, o comportamento esperado, a origem dos casos e criar relatórios detalhados para o envio de comunicações de atividades suspeitas (SARs).

As soluções atuais abordam os problemas de forma reativa em vez de proativa, o que costuma resultar em estruturas de conformidade complexas e pesadas. Além disso, a dependência de processos manuais introduz novos riscos de erros e atrasos.

Existe uma solução? Construindo uma estrutura de conformidade fundamental, não apenas remendando ferramentas

A Oscilar desenvolveu uma Plataforma de Risco de PLD Baseada em IA para enfrentar os desafios de conformidade e detecção de fraudes do setor financeiro. Esta plataforma inovadora consolida várias fontes de dados e emprega semântica de PLD para oferecer uma visão holística das interações dos clientes e do monitoramento de riscos ao longo de suas transações financeiras. Ao combinar cenários tradicionais de PLD com inteligência artificial generativa e aprendizado de máquina, a Oscilar aprimora a detecção de riscos em tempo real e simplifica todo o processo de investigação. A plataforma harmoniza a conformidade regulatória, a tecnologia avançada e a profunda compreensão semântica, permitindo que as instituições financeiras naveguem pelas complexidades da conformidade de PLD com precisão e clareza incomparáveis.

A plataforma de risco de PLD baseada em IA da Oscilar foi projetada para preencher as lacunas nas estruturas de conformidade atuais. Ela equipa tanto fintechs quanto bancos patrocinadores com:

1. Visibilidade e controle de AMLOps: Plataforma unificada para supervisão abrangente de conformidade

   O Painel de Controle de Missão da Oscilar centraliza os dados de PLD, fornecendo uma visão abrangente dos riscos de conformidade e permitindo a gestão holística de programas de combate a crimes financeiros. Os principais recursos incluem:

   • Monitoramento unificado de tipologia de PLD: Acompanhe as tipologias de PLD em várias fintechs ou produtos em uma única visão consolidada.

   • Monitoramento da saúde do programa de fintechs: Avalie a saúde e a eficácia dos programas de fintechs, garantindo conformidade e eficiência operacional.

     Análise de desempenho de regras e tendências de PLD: Obtenha insights sobre a eficácia das regras e tendências emergentes de PLD para ajustes proativos e otimização de estratégias.

     
     

A Gestão de Casos Baseada em IA da Oscilar oferece uma visão de 360 graus do risco do cliente, capacitando as equipes de conformidade com:

• Cartões de caso detalhados: Acesse cartões de caso completos que incluem insights incorporados, histórico e conexões entre casos, alertas, entidades e dispositivos para obter um histórico completo de cada ocorrência.

• Relatórios e gestão de tarefas automatizados: Gere descrições detalhadas e concisas de atividades suspeitas (SAR) ou análises de risco em segundos, e simplifique a gestão de casos com tarefas automatizadas, como atribuição, priorização, escalonamento, revisões de controle de qualidade e acompanhamentos.

• Conformidade colaborativa e ações inteligentes: Facilite a colaboração e a comunicação simplificada para lidar com Relatórios de Atividades Incomuns (UAR), Relatórios de Atividades Suspeitas (SAR) e auditorias de conformidade, ao mesmo tempo que aumenta a eficiência operacional com ações inteligentes, como uploads de documentos, notas geradas por IA, listas inteligentes e links diretos para ferramentas de pesquisa ou dados.

  
  

  

  
  
  

1. Oscilar AI, um copiloto de PLD focado em IA generativa: Liderando investigações e conformidade avançadas de PLD

O copiloto de PLD da Oscilar, o núcleo de sua plataforma, aumenta significativamente a eficiência e a eficácia das equipes de conformidade ao fornecer inteligência em tempo real, insights profundos e compreensão contextual. Ele simplifica a priorização de alertas, investigações e relatórios por meio de:

• Insights baseados em IA: Entenda os gatilhos dos casos, aprovações e recusas com resumos de casos por IA, e acesse insights sobre entidades, relacionamentos, análise de transações, tipologias de lavagem de dinheiro e indicadores de risco por meio de uma interface intuitiva em linguagem natural.

• Processos automatizados de SAR: Acelere o processo de envio de relatórios de atividades suspeitas (SAR) com informações de casos preenchidas automaticamente, descrições detalhadas geradas por IA e envio eletrônico em um clique.

• Testes de cenários em linguagem natural e criação de processos: Crie, teste e refine tipologias de PLD usando linguagem natural, e simplifique a criação de processos complexos, perfis comportamentais e regras de PLD de forma integrada para tomada de decisões em tempo real.

  
  

1. Aproveitando o aprendizado de máquina aplicado para detecção e investigação aprimoradas de PLD:

A Oscilar utiliza aprendizado de máquina aplicado para realizar vigilância contínua sobre entidades e suas atividades transacionais, melhorando a precisão da detecção, otimizando o uso de recursos e reduzindo falsos positivos por meio de:

• Priorização inteligente de alertas: Aproveite o aprendizado de máquina e a análise de Big Data para identificar riscos de PLD únicos e priorizar alertas essenciais, minimizando falsos positivos.

• Análise avançada: Utilize análises gráficas para mapeamento de conexões de entidades, identificação de pontos de comprometimento e esclarecimento de fluxos complexos de dinheiro.

• IA explicável e justa: Garanta a explicabilidade, justiça e governança da IA por meio de controles rigorosos e supervisão humana.

1. Processos transparentes de PLD e testes de cenários para conformidade eficiente:

A Oscilar simplifica a conformidade de PLD com configuração intuitiva, integração versátil de dados e uma abordagem abrangente para tomadas de decisão por meio de:

• Integração de dados e tipologias flexíveis: Permita o uso de diversos tipos de dados e forneça regras personalizáveis e prontas para uso com base nas tipologias de PLD padrão do setor.

• Criação de regras sem código e desenvolvimento personalizado: Permita a criação, teste e implantação de novas regras de decisão de PLD em poucos minutos usando uma interface sem código e em linguagem natural, facilitando a construção de regras e modelos sob medida diretamente nos processos de decisão.

• Análises abrangentes e alta integridade de dados: Ofereça análises integradas para avaliar o desempenho das decisões de PLD e garanta a manutenção dos mais altos padrões de integridade e governança de dados para colaborações seguras e em conformidade.

  
  

A Plataforma de Risco de PLD Baseada em IA da Oscilar representa uma mudança de paradigma na conformidade de PLD, abordando os desafios em constante evolução enfrentados por fintechs e bancos patrocinadores no ecossistema BaaS. Ao aproveitar a IA, o aprendizado de máquina e as análises avançadas, a Oscilar capacita as instituições financeiras a navegar pelas complexidades da conformidade com eficiência, precisão e insights sem precedentes.

Com sua plataforma unificada para supervisão abrangente, gestão de casos baseada em IA, recursos avançados de detecção e investigação, processos transparentes e testes de cenários, a Oscilar define um novo padrão em conformidade de PLD. À medida que as pressões regulatórias aumentam e os crimes financeiros se tornam cada vez mais sofisticados, a abordagem inovadora da Oscilar fornece as ferramentas necessárias para ficar à frente e manter uma estrutura de conformidade robusta.

Ao adotar a Plataforma de Risco de PLD Baseada em IA da Oscilar, fintechs e bancos patrocinadores podem navegar com confiança pelos desafios de hoje e aproveitar as oportunidades de amanhã, seguros de que têm um aliado poderoso no combate aos crimes financeiros.

Próximos passos: Como começar a usar a plataforma de BaaS da Oscilar

Pronto para revolucionar sua tomada de decisões com IA de ponta? Dê o primeiro passo para aprimorar suas operações de conformidade de PLD e detecção de fraudes.

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