セキュリティで保護されたテクノロジで BFSI を強化することは未来です
公開: 2020-11-07Mckinsey のレポートによると、BFSI でのテクノロジの採用により、運用コストを 30 ～ 40% 削減できます。
ワークフローの自動化を備えた API 主導の検証テクノロジーは、規制のニーズに従ってリアルタイムで個人を検証するのに役立ち、チームは付加価値にもっと集中できるようになります
BFSI、特に銀行のダイナミックな規制環境は、常にリスク管理チームを悩ませてきました。
BFSI 部門は通常、「シームレスでデジタル化された顧客のオンボーディング」の概念に苦労してきました。これは、高額の罰金が科せられる可能性のある詐欺や規制の失敗を恐れているからです。
パンデミック後、BFSI セクターでのデジタル化の採用は、採用の増加傾向が見られますが、業界の遅れた行動と、金融商品の複雑さ、高リスク、および規制の性質を考えると、これは起こらなかった可能性があります。 Mckinsey によると、BFSI にテクノロジーを採用すると、運用コストを 30 ～ 40% 削減できます。
ある意味で、BFSI のテクノロジーは、コンプライアンスに準拠し、コストに優しく、リスクのない顧客中心の旅を設計するのに役立っています。 BFSI の銀行、保険、証券、および金融サービスのセグメントには、さまざまな種類のテクノロジのさまざまなユース ケースがあります。 たとえば、信用のためにボットによって回答されたクエリ。
コンプライアンスを簡素化するテクノロジー
BFSI、特に銀行のダイナミックな規制環境は、常にリスク管理チームを悩ませてきました。 技術革新は、トランザクションの監視を改善し、誤検知を減らし、外出先でのリスクを軽減するための鍵です。 自動化によって既存のプロセスを合理化することで、オンボーディング活動を円滑にし、新たな成長の道を切り開くことができます。 ワークフローの自動化を備えた API 主導の検証テクノロジは、規制のニーズに従ってリアルタイムで個人を検証するのに役立ち、チームが付加価値にもっと集中できるようにします。 これらのプロセスは、AuthBridge などのレグテックの助けを借りて簡単に統合および変更して、詐欺のリスクを軽減し、コストを制御し、プロセスの効率を向上させることができます。
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非接触でペーパーレスの旅でオンラインKYCを促進するテクノロジー
RBI 準拠のビデオ KYC または VCIP は、KYC の再形成におけるテクノロジーの役割を考慮して、今年初めに導入されました。 多くの国がすでにデジタル KYC における AI の力を模索しており、インドはスイートに従う準備ができています。 多くの金融機関は、申請プロセスを最大限にデジタル化して、手動の労力を減らし、詳細が間違っている場合のサポートコールを削減しようとしています。
- ID番号、名前、住所、およびその他の詳細のAPIベースの検証を備えたPoIおよびPoAクラブからのOCRベースのデータ抽出により、アプリケーションプロセスの最初の段階で不正が検出され、非正規のリードの評価にリソースが浪費されなくなります。
- AIを利用した顔認識により、本人と申請者が同一人物であるかどうかを確認できます
- ビデオベースのインタラクションは、REエグゼクティブがいつでもどこでも顧客検証を実行して、その人物が本人であることを確認できる、ライブネス検出を検証するためのエグゼクティブコネクトに取って代わります。
これらすべてを組み合わせて、AI/ML プログラム モデルを介して自動的に監査、アプリケーション、およびビデオ インタラクションを行うことができ、顧客は快適な自宅からほぼ 10 倍速くオンボーディングできます。
保険における保険金詐欺の前に死を捕まえる技術
銀行がビデオKYCテクノロジーを使用して物理的な申請と検証プロセスを削減しているのに対し、保険会社はこのテクノロジーを使用して、死んだ/死にかけている人々の名前で保険契約を結ぶなどの一般的な詐欺を検出しています. 保険申請書はかなり前にデジタル化されましたが、発行前の検証プロセスでは、書類を収集し、物理的な署名を取得し、顧客の写真をクリックするために、依然として役員による物理的な接続が必要でした.
しかし、幹部が腐敗し、詐欺の道具になったらどうなるでしょうか? VBIP は最近 IRDA によって導入され、ドキュメントの収集と検証のプロセスを簡素化するだけでなく、ジェスチャーベースの生体検知と顔認識を備えた AI を利用した生体チェック、それに続く遠隔健康診断用のビデオ PD は、間違いなく次の目的に役立ちます。政策訴訟の前に死に取り組み、詐欺の問題の芽を摘んでいます。
信用引受業務を簡素化するテクノロジー
シン ファイル クレジットのクライアントは、ローンの債務不履行のリスクが高いため、常に金融機関の懸念の原因となってきました。 代替データ ソース上に構築された AI/ML を活用したデータ モデルは、この難問の解決に役立ちます。 ローン申請者候補の 360 度のプロファイルを作成し、承認/却下の意思決定をよりスマートかつ迅速に行うのに役立ちます。 分析エンジンは、家賃の支払い、請求書の支払い、心理測定分析、雇用履歴などの膨大な量の非構造化データと構造化データを分析することにより、信用部門の効率を高めるのに役立ちます。
結論として、AI、クラウド、ブロックチェーン、RPA などのテクノロジーは、金融セクターにとってかけがえのないものになっています。 今日の金融、評判、コンプライアンス違反、なりすまし詐欺のリスクを軽減することで、真にカスタマー エクスペリエンスを形作っています。 しかし、この変更にはデータ プライバシーの責任が伴います。 デジタル ワークフローが進化するにつれて、GDPR、IT ACT 2000 などのデータ プライバシー フレームワークへの準拠は、BFSI の利益のためにテクノロジーを使用するという議論を強化する上で重要な役割を果たします。