Bankalar her hafta 50.000 yeni müşteri başvurusunu işler. Her başvuru hükümet veritabanlarına karşı kontrol edilmelidir. Personel sosyal güvenlik numaralarını, adreslerini ve doğum tarihlerini el ile doğrulamalıdır. Çoğu banka hala bu işi el ile yapar. ABD'li bankalar artık para harcıyor 2024’te yapılan bir araştırmaya göre, ABD PATRIOT Yasası, bankaların müşteri bilgilerini ve para yıkama önleme kontrollerini kullanarak her müşteriyi doğrulamalarını gerektirir. 61 milyar dolar her yıl uyumluluk Yeni kurallar işleri daha zorlaştırıyor. 2024'te düzenleyiciler gereksinimleri güncelleştirdi ve daha hızlı yanıtlar istiyor. Bankalar şimdi eskisinden daha fazla başvuru işlemekle birlikte daha sıkı tarihlerle karşı karşıya. Personel, farklı yerlerden gelen müşteri bilgileri kontrol etmek için saatler harcıyor. İnternet formları eksik detaylara sahiptir. Telefon uygulamaları yazdırma işlemi yapıyor. Bölüm belgeleri yanlış gönderiliyor. Uyumluluk ekipleri her davayı gözden geçirmek için fazla zaman harcıyor. Müşteriler hesap onayına haftalar bekliyor. Yorgun çalışanlar önemli uyarı işaretlerini kaçırıyor. Vijayalakshmi Alice Singavarapu, büyük bir bankada veri mühendisi olarak her gün bu sorunlarla karşı karşıya kaldı. Her yıl yaklaşık 13 milyon müşteri kayıtını işleyen Müşteri Kimlik Programını yönetti. Müşteri doğrulamasının otomatikleştirme ile daha hızlı ve daha iyi çalışabileceğini gördü. Yavaş manuel incelemeyi kabul etmek yerine, tüm sistemi yeniden inşa etti. Building Automated Verification Systems Otomatik doğrulama sistemleri oluşturmak Amazon EC2 sunucularını kullanarak çözümünü yarattı ve aynı anda binlerce müşteri kaydını işleyebildi.Sistem birçok kaynaktan müşteri verilerini çekti, uyumsuzlukları düzeltti ve her şeyi hükümet ve iç veri tabanlarına göre ayrıntıları karşılaştıran kontroller aracılığıyla gerçekleştirdi. AWS EC2 bilgisayarlarını batch işleme işleri için kurdu. Sistem, bankanın tüm müşteri veritabanını işleyebilirken, insan personelinin tamamlanması için haftalar süren kontroller yapabilir. Sistem, müşteri bilgilerinde sorunlar bulunan kural tabanlı programlar yazdı. Sistem yanlış sosyal güvenlik numaraları, yanlış doğum tarihleri, kötü adresler ve sahte belge numaraları yakaladı. Otomatik sistem, her müşteri kayıtlarını üç gruba ayırıyor. Tüm kontrolleri geçiren iyi hesaplar doğrudan onaylanmaya gitti. Küçük sorunlarla ilgili kayıtlar personelin dikkatini çekmek için bir inceleme listesine gitti. başarısız kontrollerin başarısız olduğu kötü kayıtlar soruşturma için hemen işaretlenmişti. Ayrıca, uyumluluk yetkililerine sistemin bulduğunu tam olarak gösteren raporlar oluşturdu. raporlar veri sorunlarını, başarı oranlarını ve takip çalışması gerektiren hesapları listeledi. “Yapdığımız sistem, müşteri doğrulama konusunda her şeyi değiştiriyor,” diyor Vijayalakshmi Alice Singavarapu. ” Uyumluluk ekipleri rutin durumları kontrol etmek için tüm gün harcamayı bıraktı ve insan yargısını gerektiren karmaşık durumlarda çalışabildi.” Otomasyon, uyumluluk personelinin zamanının çoğunu alabilen temel doğrulama görevlerini ele aldı.Sistem, günler yerine dakikalar içinde normal uygulamaları işlerken, derhal incelenmesi için gerçekten şüpheli vakaları işaretler. Improving Accuracy While Cutting Costs Maliyetleri azaltırken hassasiyet artırmak Müşteri Kimlik Programı sadece hız kazancının ötesinde sonuçlar sağladı.Hızlı işleme, müşterilerin haftalar yerine saatlerde hesap onaylarını aldığını gösterdi.Otomatik kontroller, manuel incelemelerden daha fazla sorun yakaladı, dolandırıcılık riski ve kural ihlalleri azaltdı. Sisteminin hem teknik hem de düzenleyici gereksinimleri karşılamasını sağlamak için uyumluluk yetkilileri, dolandırıcılık soruşturmacıları, veri ekipleri ve güvenlik personeli ile çalıştı. Sistemi bankacılıkta en büyük uyumluluk sorunu çözdü. uygulamaları müşteri memnuniyetini karşılamak için yeterince hızlı işlerken düzenleyici standartları sürdürdü. Otomasyonun uyumluluk kalitesini iyileştirebileceğini, zarar vermediğini kanıtladı. otomatik sistemler, işleme süresini önemli ölçüde kısaltırken, insan yorumcularından daha tutarlı doğrulama sağladı. Çalışma, veri mühendisliği becerilerinin karmaşık düzenleyici sorunlarla nasıl başa çıkabileceğini ve aynı zamanda müşteri hizmetlerini ve operasyonel verimliliğini nasıl geliştirdiğini gösterdi. “13 milyon müşteri kayıtlarını işlediğinizde, tutarlılığa ihtiyacınız var,” diyor Vijayalakshmi Alice Singavarapu. “Otomatik sistemler yorgunluktan hata yapmaz, önemli ayrıntıları kaçırmaz ve her uygulamayı aynı şekilde ele alır.” Başarı, farklı banka departmanları arasındaki dikkatli işbirliğiyle birleştirilen teknik yaklaşımından kaynaklanıyor.Sistem, düzenleyicilerin gerektirdiği doğruluğu ve belgeleri korurken büyük miktarda veri işlemektedir. Changing How Banks Handle Compliance Bankaların Uyumluluğu Nasıl Değiştiriyor Müşteri Kimlik Programı, finansal hizmetlerde meydana gelen değişiklikleri göstermektedir.Hatırlama işlemlerini hala kullanan bankalar, daha hızlı hizmet isteyen düzenleyici kurumlardan ve müşterilerden giderek artan baskıya maruz kalmaktadır. Kullanılan yöntemler, modern uyumluluk çalışmaları için standart araçlar haline geliyor. bulut tabanlı seri işleme, kural tabanlı doğrulama ve otomatik sıralama şimdi ülkenin her yerindeki bankalarda uyumluluk sistemlerinde görülüyor. AWS EC2 bilgisayarlarının kullanımı, bulut teknolojisinin bütçeleri kırmadan büyük müşteri veritabanlarını nasıl yönetebileceğini gösterdi. Uyumluluk personeli ile birlikte çalıştığı takım yaklaşımı, başarılı düzenleyici teknolojik projeler için standart haline gelmiştir. otomatik sistemlerin hem teknik performans hedefleri hem de düzenleyici gereksinimleri karşılamasını sağlayan bankalar, operasyonel önlemleri geliştirirken daha iyi uyumluluk sonuçları elde ederler. Müşteri doğrulama yöntemleri şimdi işlem izleme ve düzenleyici raporlama da dahil olmak üzere diğer uyumluluk alanlarına yayıldı.Bu otomatik yaklaşımları kullanan bankalar, daha hızlı işleme, daha düşük maliyetler ve daha güçlü düzenleyici uyumluluk yoluyla avantajlar kazanırlar. Veri mühendisliği yaklaşımlarını uyumluluk zorluklarına karşı kabul eden bankalar, düzenleyici gereksinimleri hem düzenleyici sonuçları hem de müşteri memnuniyetini iyileştiren rekabet avantajları haline getirir. Endüstri verileri, 2023 yılında finansal kurumların yüzde 98'inde uyumluluk masraflarının arttığını gösteriyor Vijayalakshmi gibi projeler, bankaların uyumluluk çalışmaları ile başa çıkma biçimindeki bir değişim anlamına gelir.Akıllı kurumlar, uyumluluğu pahalı bir yükten rekabet avantajına dönüştürmek için teknik uzmanlık kullanırlar.

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

Bu ses hikayenin orijinal dilinde üretilmiştir!

Cloud Computing, bankacılıkta müşteri doğrulamasını nasıl devrimlendiriyor

About Author

YORUMLAR

ETİKETLERİ ASIN

BU YAZI

Related Stories

Claude Sonnet 3.5 Sistem Bilgi Sızıntısı: Adli Analiz

Sulara Yelken Açmak: Data Lakes ile Üretim Sınıfında RAG Uygulamaları Geliştirme

Dijital Göçebeler Dinleyin: Tayland'ın Yeni DTV Vizesi Hakkında Bilmeniz Gerekenler

Floki'den Valhalla Hindistan'ın Sri Lanka Turuna Yardımcı Sponsor Olarak Katıldı

Claude Sonnet 3.5 Sistem Bilgi Sızıntısı: Adli Analiz

Sulara Yelken Açmak: Data Lakes ile Üretim Sınıfında RAG Uygulamaları Geliştirme

Dijital Göçebeler Dinleyin: Tayland'ın Yeni DTV Vizesi Hakkında Bilmeniz Gerekenler

Floki'den Valhalla Hindistan'ın Sri Lanka Turuna Yardımcı Sponsor Olarak Katıldı

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps