銀行は毎週5万件の新規顧客申請を処理する。各申請は政府のデータベースに対してチェックする必要があります。社員は社会保障番号、住所、誕生日を手動で確認する必要があります。 アメリカの銀行は今、 2024年の研究によると、米国パトリオット法は、銀行が顧客を知り お金を洗浄防止チェックを通じてすべての顧客を検証することを要求しています。 コンプライアンスに毎年61億ドル 規制当局は2024年に要件を更新し、より迅速な対応を望んでいます。銀行は今、以前よりも多くの申請を処理しながら、より厳しい期限に直面しています。 従業員は、異なる場所から来る顧客情報をチェックするのに何時間も費やします。オンラインフォームには欠けている詳細があります。電話アプリケーションには書類が書かれています。部門の書類が間違って提出されます。コンプライアンスチームは各ケースをレビューするために超過時間に取り組んでいます。顧客はアカウント承認を数週間待ちます。疲労した従業員は重要な警告の兆候を見逃します。 Vijayalakshmi Alice Singavarapu は、大手銀行のデータエンジニアとして毎日これらの問題に直面し、毎年約1300万件の顧客レコードを処理する顧客識別プログラムを管理していました。 彼女は膨大な量の情報を処理するシステムを構築する方法を知っていました. 彼女は、顧客検証が自動化によってより速く、よりよく機能することを知っていました. ゆっくり手動のレビューを受け入れる代わりに、彼女はシステム全体を再構築しました. Building Automated Verification Systems 自動検証システムの構築 彼女のシステムは、多くのソースから顧客データを抽出し、不一致を修正し、政府と内部データベースとの詳細を比較するチェックをすべて実行しました。 彼女は、AWS EC2コンピュータをバッチ処理用にセットアップしました。このシステムは、銀行の顧客データベース全体を処理し、人事の完了に数週間かかるチェックを実行できます。彼女は、顧客情報に問題があるルールベースのプログラムを書きました。システムは、不一致のソーシャルセキュリティ番号、間違った生年月日、悪いアドレス、偽ドキュメント番号を捕獲しました。 彼女の自動化されたシステムは、すべての顧客のレコードを3つのグループに分けました。すべてのチェックを合格した良いアカウントは直ちに承認に移りました。小さな問題を抱えたレコードはスタッフの注意のためにレビューリストに移されました。 彼女はまた、コンプライアンス担当者にシステムが発見したことを正確に示すレポートを作成しました. レポートは、データの問題、成功率、フォローアップ作業が必要なアカウントをリストしました. これにより、ビジネスチームは政府の監査のための明確な記録を提供し、アプリケーションの問題におけるパターンを発見するのに役立ちました. 「私たちが構築したシステムは、顧客の検証に関するすべてを変えました」とVijayalakshmi Alice Singavarapu氏は述べています。「コンプライアンスチームは、日常的なケースをチェックするのに一日中費やしなくなり、人間の判断を必要とする複雑な状況に取り組むことができます。 彼女の自動化は、コンプライアンススタッフの時間の大半を占めていた基本的な検証タスクを処理し、通常のアプリケーションを数日ではなく数分で処理し、真に疑わしいケースを直ちに検証する。 Improving Accuracy While Cutting Costs コストを削減しながら精度を向上 彼女の顧客識別プログラムは、単に速度の向上を超える結果を提供しました。より迅速な処理は、顧客が数週間ではなく数時間でアカウント承認を得たことを意味しました。 彼女はコンプライアンス担当者、詐欺捜査官、データチーム、セキュリティスタッフと協力して、システムが技術的および規制的ニーズを満たしていることを確認しました。 彼女のシステムは、銀行業界最大のコンプライアンス問題を解決しました。規制基準を維持し、アプリケーションを迅速に処理し、顧客を満足させました。彼女は、自動化がコンプライアンスの品質を改善するのではなく損なうことができると証明しました。 この作業は、データエンジニアリングのスキルが複雑な規制上の問題に対処し、顧客サービスと運用効率を向上させることができる方法を示しました。 「1300万件の顧客レコードを処理するときには、一貫性が必要です」とVijayalakshmi Alice Singavarapu氏は説明します。 „自動化されたシステムは疲れを伴うミスを犯さず、重要な詳細を逃さず、すべてのアプリケーションを同じように扱います。 その成功は、彼女の技術的なアプローチと、さまざまな銀行部門間の慎重な協力に結びつき、彼女のシステムは、規制当局が要求する正確さと文書を維持しながら、膨大なデータ量を処理しました。 Changing How Banks Handle Compliance 銀行がコンプライアンスを扱う方法の変更 彼女の顧客識別プログラムは、金融サービスで起こっている変化を示しています. 手動コンプライアンスプロセスをまだ使用している銀行は、より迅速なサービスを求める規制当局や顧客からの圧力が増加に直面しています。 彼女が使用した方法は、現代のコンプライアンス作業のための標準的なツールとなっています。クラウドベースのバッチ処理、ルールベースの検証、および自動分類は、現在、全国の銀行のコンプライアンスシステムに使用されています。 コンプライアンススタッフとのチームワークのアプローチは、規制技術プロジェクトの成功の基準となり、自動システムが技術的パフォーマンス目標と規制要件の両方を満たすことを確実にする銀行は、運用措置を改善しながらより良いコンプライアンス結果を得る。 彼女の顧客検証方法は、取引の監視と規制報告を含む他のコンプライアンス分野に広がっています。これらの自動化されたアプローチを採用する銀行は、より迅速な処理、より低いコスト、より強力な規制のコンプライアンスを通じて利点を得ます。 コンプライアンス課題にデータエンジニアリングアプローチを採用する銀行は、規制要件を規制結果と顧客満足度の両方を向上させる競争上の利点に変える。 業界データによると、2023年には金融機関の98%のコンプライアンスコストが上昇した。 Vijayalakshmiのようなプロジェクトは、銀行がコンプライアンス業務に取り組む方法の転換を意味します。

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このオーディオは、ストーリーの元の言語で制作されています。

クラウドコンピューティングが銀行における顧客検証をどのように革命化しているか

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