Betrugsbekämpfung bleibt ein wichtiger Aspekt für Unternehmen, insbesondere im Finanzsektor. Die Bedeutung von Betrugsbekämpfung in Organisationen hat in den letzten Jahren zugenommen, da digitale Interaktionen mit Finanzdienstleistern zunehmen. Glücklicherweise gibt es viele Anbieter, die Lösungen zur Betrugsprävention entwickelt haben, um Verluste und Reputationsverluste zu vermeiden. Die Umsetzung von regulatorischem Druck und Kundenkontenschutz-Erwartungen sind hierbei von großer Bedeutung.
Hier sind unsere drei wichtigsten Takeaways aus unseren Podcast-Folgen:
- Identity Verification ist eine wichtige Rolle beim Onboarding und anderen Transaktionen und Technologien wie biometrische Gesichtserkennung und Aliveness Detection sind bereits weit fortgeschritten.
- Workflow-Unterstützung, Speicherung von Daten und Dokumenten und Machine Learning können dabei eine Rolle spielen, um den Aufwand für Kunden zu minimieren und die Datenqualität zu gewährleisten.
- Konsistenz, Geschwindigkeit und Kosten spielen bei der Auswahl von Lösungen zur Betrugsbekämpfung eine wichtige Rolle. Gut automatisierte Prozesse führen in der Regel zu höherer Konsistenz und dazu auch zur Senkung von Risiken.
RegTech-Lösungen sind immer mehr gefragt, da Organisationen sich für diese Lösungen entscheiden, um den Fokus auf Konsistenz und Compliance zu legen. Es gibt viele Anbieter und es bleibt abzuwarten, wie sich der Anwendungsfall weiterentwickeln wird. Aber sicher können wir sagen, dass Betrugssicherheit und Compliance ein wichtiger Faktor bleiben wird, um Fairness und Schutz von Investoren und Verbrauchern in der Finanzwelt zu gewährleisten.
Eine gute Lösung zur Betrugsbekämpfung sollte individuelle Risikomodelle beinhalten und passgenau für das Geschäftsmodell einer Organisation angepasst sein. Big Data und Netzwerkanalysen sind hier relevant und Machine Learning könnte das Alert Handling erleichtern. Eine Hauptaufgabe von Compliance-Funktionen besteht darin, den Überblick über rechtliche und regulatorische Veränderungen zu behalten.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass KYC und Ausrichtung an praxisbezogenen Use Cases der richtige Ansatz sind, um den Markt zu strukturieren und zu durchdringen. KYC und Client Management sowie Third-Party Risk Management sind wichtige Use Cases für die Finanzdienstleistungsbranche. Automatisierte Lösungen sind entscheidend, um den Aufwand für Kunden gleichzeitig zu minimieren und die Datenqualität zu gewährleisten. Workflow-Unterstützung, Speicherung von Daten und Dokumenten sowie Machine Learning können hierbei eine Rolle spielen.
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