金融機関がコンプライアンスへのテクノロジーの導入をためらうのはなぜですか?

金融におけるコンプライアンスは、常に難しいトピックでした。銀行および金融部門は、数十年にわたって手作業に支えられてきました。

しかし、企業がこれまで以上に業務プロセスにデジタル テクノロジーを採用するようになったことで、ほぼすべての業界で大きな変化が生じています。 これは、金融セクターのアプローチにも変化をもたらし、後れを取らないように努めています。

それらの多くは、さまざまな革新的なアプリケーションとソリューションを導入して、銀行の経験をよりシームレスで効果的にすることで強化していますが、これは主に顧客向けのものです.

一方、バックエンドでは、多くのプロセスがまだ時代遅れであり、従業員にとって面倒なことがよくあります。

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テクノロジーに投資しない理由

通常はデータ入力などの手動プロセスを含む従来の方法を使用して運営している企業にとって、新しい IT サービスやテクノロジのメリットを享受することは非常に困難です。金融会社も例外ではありません。

ほとんどの金融機関は、インフラストラクチャ全体を変更するのは費用がかかるだけでなく、実装と継続的なサポートのために多くの時間と広範な計画を必要とするため、そうすることに消極的です。

金融機関は顧客の信頼とサポートに大きく依存しており、多くの組織は、不十分なデジタル トランスフォーメーション プロジェクトの影響を考えると、インフラストラクチャの抜本的な変更は単に大きすぎると感じています。

競合他社よりも優れたデジタル機能を備えていると考えている金融機関はわずか 23% であるのに対し、企業全体では 35% です。

金融機関がデジタル トランスフォーメーションの採用を躊躇しているため、追いつくために今すぐ実装への関心が高まっていますが、実装の現実は依然として問題です。 54% がデジタル トランスフォーメーションの戦略を積極的に策定していますが、実際にそれを実行しているのは 14% にすぎません。

ほとんどの従業員はテクノロジー分野の初心者であり、すべての企業が対処しなければならないテクノロジー採用の共通の側面です。 専門家の雇用、既存の従業員のトレーニング、レガシー ソフトウェアの削除による混乱は、時間と費用のかかるプロセスです。

さらに、財務におけるコンプライアンスのための既存のシステムまたは手動プロセスと、従業員が現在のプロセスに精通しているため、これらの支出は多くの人にとって不必要に思えます。

ほとんどの組織は、企業のリスク管理手法が危険にさらされるため、コンプライアンス管理プロセスにリスクを冒したくありません。

現在のシナリオ

銀行や金融機関は、ソーシャル ディスタンスの規範を守りながら、デジタル計画を加速することを余儀なくされています。

デジタル プラットフォームへの移行に消極的であった組織は、いくつかの結果に直面しなければなりませんでした。

これは特にサイバーセキュリティに当てはまります。 たとえば、金融サービス企業の 3 分の 2 が 2020 年にサイバー攻撃を受けており、半数弱がパンデミックの開始以来攻撃が増加していると報告しているという不快な現実を考えてみてください。

サイバー攻撃は、膨大な量の非常に機密性の高いデータを所有する金融業界の企業はもちろん、すべての企業に壊滅的な打撃を与える可能性があります (そして、しばしばそうなります)。 コンプライアンスとセキュリティを目的としたこの情報の保護は、パンデミックに照らして多くの金融会社にとってさらに脚光を浴びており、多くの人が自分自身を保護するための新しいソリューションを採用するよう促しています.

コンプライアンス テクノロジーとデジタル トランスフォーメーション全般で後れを取っているにもかかわらず、金融機関の 5 分の 1 以上 (21%) が、デジタル トランスフォーメーション戦略の開発をビジネスの最優先事項として挙げています。

これらすべての懸念にもかかわらず、金融機関は、業務を必要な範囲で完全にデジタル化するために必要な技術インフラストラクチャをサポートする準備ができていないことがよくあります。

もちろん、必要なセキュリティ機能とコンプライアンスに必要なデジタル イニシアチブに投資しない主な理由は、単純に、多くの場合、サイバー攻撃が引き起こす可能性のある悪影響を十分に考慮せずに、認識された利益が投資に値しないからです。

Kaseya の調査で MSP の回答者の 77% について、顧客の 10 ～ 20% が調査前の 12 か月以内に少なくとも 1 回のサイバー攻撃を経験しています。 これは、パンデミックが発生する前の状況を反映しており、それ自体が昨年のセキュリティ インシデントの大幅な増加につながっています。

テクノロジーはどのようにコンプライアンスを容易にしますか?

手作業によるコンプライアンス管理の悪影響を軽減するため。 財務におけるコンプライアンスの自動ワークフローは、効率と信頼性を向上させる方法としてシステムに導入されることがよくあります。

金融テクノロジーの急激な台頭に伴い、特に規制の問題を対象とするニッチなセグメントが出現しました。

まもなく、この市場のシェアは、詐欺率の増加とより洗練された (そして複雑な) 規制によって拡大しました。 RegTech 市場は、新たなコンプライアンス技術の温床となっています。

規制技術産業 (RegTech) は、2019 年に 50 億ドルの価値がありました。2026 年までに、この数字は驚異的な 330 億ドルに達すると予想されており、世界で最も急速に成長している技術セクターの 1 つです。

RegTech は、企業が高度なコンプライアンス義務と規制に基づく活動を合理化するのを支援するために開発された技術です。 これにより、信頼性が高く、効率的で、迅速なコンプライアンス プロセスが実現します。

RegTech と同様に、FinTech 市場への投資は毎年数十億単位で増加しています。 革新的なテクノロジーを使用して、数十年前の金融システムを混乱させているため、現在の金融機関の 88% は、フィンテック企業にビジネスの一部を失うと考えています。

経営陣と文化の違いが、FinTech ビジネスの新興企業を伝統的な企業に統合する際の最大の障壁であると、FinTech 担当者の 55% が述べています。

金融、銀行、顧客サービス、ヘルスケアなどは、FinTech 企業の出現によりプラスの影響を受けた業界です。

新しいテクノロジーで前進する

コンプライアンスにテクノロジーを使用することで、人々に力を与え、手作業による不正確さを減らします。 プロセスの全体的なワークフローが高速化され、より高品質の出力が生成されます。 生産性の向上とは別に、すべてのトランザクションとワークフローを監視でき、監査証跡があるため、透明性も促進されます。

最新の機械学習アルゴリズムを使用することで、要件からポリシーへの明確なリンクを描画し、実装レベルをマッピングして、コンプライアンス スタッフにより良いトレーニングを提供できます。 ブロックチェーン技術の不変性機能は、第三者のデューデリジェンスとトランザクションの監視に使用されます。

ロボティック プロセス オートメーション (RPA) は、繰り返しの作業を自動化し、より迅速かつ効率的にするために使用されます。 ビッグ データとクラウド コンピューティングは、あらゆる企業が生成するすべてのデータ ストレージに使用されています。

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クラウド サービスを使用すると、信頼性が高くなるだけでなく、情報へのアクセスが高速になり、セキュリティ プロトコルのスケーリングが容易になります。

さらに、これらのデータを分析して、規制チェックとコンプライアンス違反のパターンを生成することができます。これは、ワークフローでいつ、どこで規制上の問題が発生する可能性があるかを予測するのに役立ちます。 これは、組織がリスク管理戦略を準備するのに役立ちます。

サイバー攻撃の増加に伴い、金融機関は機械学習技術を通じてリスク管理プロトコルと侵入検知システムを改善することで対策を講じています。

オンライン検証の導入により、オンラインの顧客データの保護に焦点が当てられました。 このような技術の助けを借りて保護する必要があるオンライン取引などのソースから、いつでも転送中に大量のデータが生成されます。

結論

金融業界はゆっくりとデジタル化に向かっています。 より優れたデータ保護ポリシーと技術を考案することがますます必要になっています。

テクノロジー、特に人工知能の形で、この原因に役立っています。 機械学習は、オンライン取引のコンプライアンスを監視するために使用されています。 最後に、コンプライアンスにテクノロジーを使用することに伴うすべてのリスクと投資コストに関係なく、組織はテクノロジーの採用を最新のものにして、財務に必要なコンプライアンスを確保する傾向を示しています。

このゲスト投稿は、PiChain の共同創設者兼 CEO である Shub Nandi によって提供されました。 彼は、財務および規制コンプライアンス管理用のソフトウェアの構築と販売において 10 年以上の経験を持っています。 PiChain では、Shub はビジネスの理解と技術的な洞察力の独自の組み合わせで組織のリーダーシップを発揮しています。