Los bancos procesan 50.000 nuevas solicitudes de clientes cada semana. Cada solicitud debe ser verificada contra bases de datos gubernamentales. El personal debe verificar los números de Seguridad Social, direcciones y fechas de nacimiento a mano. La mayoría de los bancos todavía hacen este trabajo manualmente. El proceso toma días y cuesta millones. Los bancos estadounidenses gastan , de acuerdo con un estudio de 2024. la Ley PATRIOT de EE.UU. requiere que los bancos verifiquen a cada cliente a través de los controles de Conocer a su cliente y Anti-Lavado de Dinero.Los bancos gastan más dinero cada año, pero todavía tienen retrocesos, clientes enojados y multas gubernamentales. 61 mil millones de dólares al año en cumplimiento Las nuevas reglas hacen las cosas más difíciles.Los reguladores actualizaron los requisitos en 2024 y quieren reacciones más rápidas.Los bancos ahora se enfrentan a plazos más estrictos mientras manejan más solicitudes que antes.El viejo sistema manual no puede seguir adelante. El personal pasa horas comprobando la información del cliente que llega de diferentes lugares. Los formularios en línea carecen de detalles. Las solicitudes telefónicas tienen tipos. Los documentos de la sucursal se presentan incorrectamente. Los equipos de cumplimiento trabajan horas extras para revisar cada caso. Los clientes esperan semanas para la aprobación de la cuenta. Los empleados cansados pierden señales de advertencia importantes. Vijayalakshmi Alice Singavarapu se enfrentó a estos problemas todos los días como ingeniera de datos en un gran banco. Ella gestionó el Programa de Identificación del Cliente que procesaba alrededor de 13 millones de registros de clientes cada año. Sabía cómo construir sistemas que manejaran enormes cantidades de información.Vio que la verificación del cliente podía funcionar más rápido y mejor con la automatización.En lugar de aceptar revisiones manuales lentas, reconstruyó todo el sistema. Building Automated Verification Systems Creación de sistemas automatizados de verificación Creó su solución utilizando servidores de Amazon EC2 que podían manejar miles de registros de clientes a la vez. Su sistema extrajo datos de clientes de muchas fuentes, fijó inconsistencias, y lo hizo todo a través de cheques que compararon los detalles con bases de datos gubernamentales e internas. Estableció computadoras AWS EC2 para tareas de procesamiento de lotes. El sistema podía manejar toda la base de datos de clientes del banco mientras ejecutaba cheques que llevarían semanas al personal humano para completar. Ella escribió programas basados en reglas que encontraron problemas en la información del cliente. El sistema capturó números de Seguridad Social equivocados, fechas de nacimiento incorrectas, direcciones malas y números de documentos falsos. Su sistema automatizado colocó todos los registros de clientes en tres grupos. Las buenas cuentas que pasaron todos los cheques fueron directamente a la aprobación. Los registros con pequeños problemas fueron a una lista de revisión para la atención del personal. Los registros malos que fracasaron los cheques fueron marcados inmediatamente para la investigación. También construyó informes que mostraron a los agentes de cumplimiento exactamente lo que el sistema encontró.Los informes enumeraron problemas de datos, tasas de éxito y cuentas que necesitaban trabajo de seguimiento. Esto dio a los equipos de negocios registros claros para auditorías gubernamentales y les ayudó a identificar patrones en los problemas de la aplicación. "El sistema que construimos cambió todo en cuanto a la verificación del cliente", dice Vijayalakshmi Alice Singavarapu. "Los equipos de cumplimiento dejaron de pasar todo el día revisando casos de rutina y podían trabajar en situaciones complejas que necesitaban juicio humano". Su automatización gestionó tareas básicas de verificación que solían ocupar la mayor parte del tiempo del personal de cumplimiento.Su sistema procesó aplicaciones normales en minutos en lugar de días mientras marcaba casos verdaderamente sospechosos para una revisión inmediata. Improving Accuracy While Cutting Costs Mejorar la precisión mientras se reducen los costes Su Programa de Identificación del Cliente proporcionó resultados más allá de las ganancias de velocidad. Procesamiento más rápido significó que los clientes obtuvieron aprobaciones de cuentas en horas en lugar de semanas. Trabajó con agentes de cumplimiento, investigadores de fraudes, equipos de datos y personal de seguridad para asegurarse de que su sistema cumpliera con las necesidades técnicas y reglamentarias. Su sistema resolvió el mayor problema de conformidad del sector bancario. Mantuvo los estándares regulatorios mientras procesaba las solicitudes lo suficientemente rápido como para satisfacer a los clientes. Ella demostró que la automatización podría mejorar la calidad de la conformidad en lugar de dañarla. El trabajo mostró cómo las habilidades de ingeniería de datos podrían abordar problemas regulatorios complejos al tiempo que mejoraban el servicio al cliente y la eficiencia operativa.El trabajo en equipo entre el personal técnico y el personal de conformidad se convirtió en un modelo para otros proyectos de tecnología regulatoria. "Cuando procesas 13 millones de registros de clientes, necesitas consistencia", explica Vijayalakshmi Alice Singavarapu. "Los sistemas automatizados no cometen errores por estar cansados, no pierden detalles importantes y tratan cada aplicación de la misma manera". El éxito vino de su enfoque técnico combinado con una cuidadosa colaboración entre diferentes departamentos bancarios.Su sistema manejó enormes volúmenes de datos manteniendo la precisión y la documentación que requieren los reguladores. Changing How Banks Handle Compliance Cambiar la forma en que los bancos manejan el cumplimiento Su Programa de Identificación del Cliente muestra cambios que ocurren en los servicios financieros.Los bancos que todavía utilizan procesos de cumplimiento manual se enfrentan a una presión creciente de los reguladores y los clientes que desean un servicio más rápido. Los métodos que utilizó se están convirtiendo en herramientas estándar para el trabajo de conformidad moderno. El procesamiento de lotes basado en la nube, la validación basada en reglas y la clasificación automatizada ahora aparecen en los sistemas de conformidad en los bancos de todo el país. El enfoque de trabajo en equipo que adoptó con el personal de cumplimiento se ha convertido en el estándar para proyectos de tecnología regulatoria exitosos.Los bancos que aseguran que los sistemas automatizados cumplen tanto con los objetivos de rendimiento técnico como con los requisitos regulatorios obtienen mejores resultados de cumplimiento al tiempo que mejoran las medidas operativas. Sus métodos de verificación de clientes ahora se han extendido a otras áreas de cumplimiento, incluyendo el seguimiento de transacciones y la notificación regulatoria.Los bancos que adoptan estos enfoques automatizados obtienen ventajas a través de un procesamiento más rápido, costes más bajos y una mayor conformidad regulatoria. Los bancos que abrazan enfoques de ingeniería de datos a los desafíos de cumplimiento convierten los requisitos regulatorios en ventajas competitivas que mejoran tanto los resultados regulatorios como la satisfacción del cliente. Los datos de la industria muestran un incremento de los costes de cumplimiento para el 98% de las instituciones financieras en 2023 Proyectos como Vijayalakshmi representan un cambio en la forma en que los bancos manejan el trabajo de cumplimiento.Las instituciones inteligentes utilizan la experiencia técnica para transformar el cumplimiento de una carga costosa en una ventaja competitiva.

This story contains new, firsthand information uncovered by the writer.

Este audio es producido en el idioma original de la historia!

Cómo la computación en la nube está revolucionando la verificación del cliente en el sector bancario

About Author

COMENTARIOS

ETIQUETAS

ESTE ARTÍCULO FUE PRESENTADO EN

Related Stories

Las capas invisibles: por qué las entrevistas con los usuarios son un activo irremplazable

Creación de productos criptográficos centrados en el usuario: la importancia de los comentarios de los clientes

Navegando por las aguas: desarrollo de aplicaciones RAG de nivel de producción con lagos de datos

Crecimiento de las criptomonedas: creación de perfiles de usuarios eficaces

Las capas invisibles: por qué las entrevistas con los usuarios son un activo irremplazable

Creación de productos criptográficos centrados en el usuario: la importancia de los comentarios de los clientes

Navegando por las aguas: desarrollo de aplicaciones RAG de nivel de producción con lagos de datos

Crecimiento de las criptomonedas: creación de perfiles de usuarios eficaces

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps