Kadangi daiktų internetas (IoT) sukelia revoliuciją pramonės šakose, jo integravimas su kovos su pinigų plovimu (AML) sprendimais suteikia ir didelių galimybių, ir unikalių iššūkių. Daiktų internetas gali pakeisti AML sistemas, pagerindamas duomenų rinkimą, stebėjimą realiuoju laiku ir nuspėjamąsias analizės galimybes, padėdamas organizacijoms veiksmingiau aptikti finansinius nusikaltimus ir užkirsti jiems kelią.
Tačiau daiktų interneto integravimas su AML sprendimais taip pat kelia sudėtingų problemų, susijusių su duomenų saugumu, atitikimu reikalavimams ir veiklos mastelio keitimu. Šiame straipsnyje nagrinėjami pagrindiniai IoT technologijos sujungimo su AML sistemomis iššūkiai ir galimybės.
Galimybės integruoti daiktų internetą su kovos su pinigų plovimu sprendimais
1. Patobulintas KYC ir klientų profiliavimo duomenų rinkimas
„IoT“ įrenginiai gali rinkti didelius duomenis apie naudotojų veiklą, vietas ir elgesį realiuoju laiku, suteikdami turtingesnį kontekstą „Pažink savo klientą“ (KYC) procesams. Analizuodamos duomenis iš prie daiktų interneto prijungtų įrenginių, pvz., nešiojamų, išmaniųjų telefonų ar išmaniųjų namų įrenginių, finansų institucijos gali geriau suprasti klientų elgesį ir aptikti neįprastus ar įtartinus modelius, kurie gali rodyti nesąžiningą veiklą. Patobulintas klientų profiliavimas leidžia tiksliau įvertinti riziką ir sustiprinti AML atitikties pastangas.
2. Stebėjimas realiuoju laiku ir greitas įtartinų operacijų aptikimas
IoT gali padėti kovos su pinigų plovimu sistemoms nuolat stebėti sandorius ir elgesio modelius. Pavyzdžiui, daiktų internetą palaikančios POS (pardavimo vietos) sistemos, bankomatai ir mobiliosios piniginės gali perduoti operacijų duomenis realiuoju laiku, todėl lengviau aptikti nukrypimus nuo įprastos elgsenos. Šis nuolatinis duomenų srautas padeda greičiau reaguoti į įtartiną veiklą, todėl finansų institucijos gali greičiau nei bet kada anksčiau nustatyti ir blokuoti nesąžiningus sandorius.
3. Patobulinta sukčiavimo prevencija naudojant nuspėjamąją analizę
Daiktų interneto integracija gali padėti nuspėjamajai analizei, o tai leidžia kovos su pinigų plovimu sistemoms numatyti galimą riziką analizuojant daiktų interneto įrenginių tendencijas ir modelius. Suteikdamos IoT duomenis į mašininio mokymosi modelius, institucijos gali numatyti pinigų plovimo bandymus ir užkirsti jiems kelią, kol jie nepadidėjo. Daiktų interneto duomenys gali suteikti modeliams realaus laiko elgesio analizę, sumažinti klaidingų teigiamų rezultatų skaičių ir pagerinti sukčiavimo aptikimo tikslumą.
4. Sustiprintas tapatybės tikrinimas ir geografinės vietos sekimas
IoT įrenginiai su biometriniu autentifikavimu, GPS ir vietos stebėjimu gali sustiprinti tapatybės tikrinimo priemones. Pavyzdžiui, išmanieji įrenginiai gali autentifikuoti vartotojo tapatybę pagal vietos šablonus arba biometrinę informaciją, o tai naudinga atliekant tarpvalstybinius sandorius, kai yra didelė tapatybės sukčiavimo rizika. Geografinės vietos duomenų integravimas su AML sprendimais padidina vartotojų tapatybės autentiškumą ir apriboja nesąžiningą prieigą prie jautrių finansinių sistemų.
IoT integravimo su pinigų plovimo prevencijos sprendimais iššūkiai
1. Duomenų saugumo ir privatumo problemos
Didžiausias iššūkis įtraukiant daiktų internetą į AML sistemas yra duomenų saugumo ir privatumo užtikrinimas. „IoT“ įrenginiai renka daugybę neskelbtinos informacijos, kuri, jei nėra tinkamai apsaugota, gali būti pažeidžiama kibernetinių atakų. Norint apsaugoti daiktų interneto duomenis, reikalingas tvirtas šifravimas, saugus duomenų saugojimas ir griežtos prieigos kontrolės priemonės. Be to, finansų įstaigos turi laikytis sudėtingų privatumo taisyklių, pvz., BDAR, kuris įpareigoja griežtai tvarkyti asmens duomenis, todėl procesas tampa sudėtingesnis.
2. Teisės aktų laikymasis ir duomenų valdymas
Dėl daiktų interneto duomenų naudojimo AML sprendimuose kyla klausimų dėl teisės aktų laikymosi ir duomenų valdymo. AML atitikties sistemos jau yra sudėtingos, o daiktų interneto integravimas prideda dar vieną reguliavimo tikrinimo lygmenį, nes iš daiktų interneto įrenginių surinkti duomenys turi atitikti griežtas saugojimo, prieigos ir naudojimo gaires. Reguliavimo institucijos gali nustatyti papildomus IoT duomenų naudojimo reikalavimus, todėl reikia naujos politikos ir gairių. Plėtoti tarptautinius reguliavimo standartus atitinkančius IoT-AML sprendimus yra labai svarbu, tačiau reguliavimo aplinka kinta ir kelia nuolatinių iššūkių.
3. Mastelio keitimas ir duomenų apimties valdymas
IoT įrenginiai generuoja didžiulius duomenų kiekius, o šio antplūdžio valdymas yra nelengva AML sistemų užduotis. Tradicinės AML sistemos gali būti neįrengtos tvarkyti daiktų interneto duomenų mastą, greitį ir įvairovę, todėl gali atsirasti informacijos apdorojimo ir analizės neveiksmingumas. Finansų įstaigos turi investuoti į keičiamo dydžio infrastruktūrą ir pažangius duomenų apdorojimo įrankius, kad užtikrintų, jog jų AML sprendimai galėtų apdoroti didelį daiktų interneto sugeneruotų duomenų kiekį nepakenkiant sistemos veikimui ar tikslumui.
4. Sąveikos ir technologijų integravimo problemos
Integruoti daiktų interneto įrenginius su esamomis kovos su pinigų plovimu sistemomis gali būti techniškai sudėtinga dėl sąveikumo problemų. Finansų įstaigos naudoja įvairias AML technologijas ir ne visos jos suderinamos su daiktų interneto platformomis. Norint užtikrinti sklandų integravimą, dažnai reikia pasirinktinių sprendimų, kurie gali būti brangūs ir atimti daug laiko. Be to, daiktų interneto įrenginiai veikia pagal įvairius ryšio protokolus, o tai gali dar labiau apsunkinti daiktų interneto ir AML sistemų integravimą ir dalijimąsi duomenimis.
Sėkmingo daiktų interneto ir kovos su pinigų plovimu integravimo geriausia praktika
Siekdamos išspręsti šiuos iššūkius ir visapusiškai išnaudoti daiktų interneto teikiamas galimybes AML, organizacijos gali taikyti šią geriausią praktiką:
- Investuokite į išplėstinius duomenų saugos protokolus: Įdiekite visišką šifravimą, duomenų anonimiškumą ir daugiasluoksnį autentifikavimą, kad apsaugotumėte daiktų interneto duomenis AML sistemose.
- Sukurkite aiškią duomenų valdymo sistemą: Nustatykite aiškias IoT duomenų naudojimo, saugojimo ir bendrinimo gaires, kad būtų laikomasi privatumo taisyklių. Šioje sistemoje taip pat turėtų būti atsižvelgta į duomenų prieigos ir naudojimo politiką.
- Priimkite keičiamo dydžio debesų infrastruktūrą: Debesis pagrįstų AML sprendimų diegimas gali padėti organizacijoms valdyti didelius duomenų kiekius ir pagerinti apdorojimo galimybes. Mastelio keitimo infrastruktūra leidžia įstaigoms tvarkyti svyruojančius duomenų apkrovimus be našumo problemų.
- Suteikite pirmenybę sąveikos standartams: Finansų įstaigos turėtų priimti daiktų interneto įrenginius ir AML sistemas, kurios palaiko bendrus sąveikumo standartus, kad supaprastintų duomenų integravimą ir sumažintų suderinamumo problemas.
- Nuolatinis mokymas ir stebėjimas: Užtikrinkite, kad komandos būtų apmokytos apie naujausias daiktų interneto technologijas, AML atitikties taisykles ir duomenų valdymo praktiką. Reguliarus auditas ir stebėjimas gali padėti nustatyti pažeidžiamumą ir aktyviai pašalinti atitikties spragas.
Išvada
IoT integravimas su AML sprendimais suteikia didžiulį potencialą pagerinti AML atitiktį ir finansinių nusikaltimų aptikimą. Duomenų rinkimas realiuoju laiku, nuspėjamoji analizė ir sustiprintas tapatybės tikrinimas, kurį siūlo IoT, gali pakeisti finansų įstaigų požiūrį į AML. Tačiau iššūkiai – nuo duomenų privatumo ir atitikties reikalavimams iki mastelio ir sąveikumo – yra dideli ir reikalauja kruopštaus planavimo.
Naudodamos tiksliai apibrėžtą duomenų valdymo sistemą, tvirtus saugos protokolus ir keičiamo dydžio infrastruktūrą, finansų įstaigos gali pasinaudoti daiktų interneto teikiamais pranašumais, kartu spręsdamos atitikties ir duomenų valdymo sudėtingumą. Tobulėjant daiktų interneto technologijoms ir AML praktikai, pasinaudojusios šiomis galimybėmis ir įveikusios iššūkius, organizacijos galės sukurti saugesnę ir labiau reikalavimus atitinkančią finansinę aplinką.