為什麼金融機構在合規中實施技術猶豫不決？

已發表: 2021-04-23

金融合規一直是一個困難的話題——幾十年來，銀行和金融部門一直依靠手工工作。

然而，隨著企業在其工作流程中採用數字技術的次數比以往任何時候都多，幾乎所有行業都發生了重大轉變。這也導致金融部門的方法發生變化，以求跟上步伐。

他們中的許多人引入了各種創新的應用程序和解決方案，通過使其更加無縫和有效來增強銀行體驗，但這主要是在面向客戶的一端。

同時，在後端，許多流程仍然過時，這往往給員工帶來麻煩。

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不投資技術的原因

對於仍然使用更傳統方法（通常涉及數據輸入等手動流程）運營的企業來說，他們要從新的 IT 服務和技術中獲益要困難得多——金融公司也不例外。

大多數金融機構都不願意這樣做，因為改變他們的整個基礎設施不僅成本高昂，而且需要大量的時間和廣泛的計劃來實施和持續的支持。

金融機構嚴重依賴客戶的信任和支持，許多組織認為，考慮到糟糕的數字化轉型項目的影響，對基礎設施進行全面變革實在是太大了。

只有 23% 的金融機構認為自己擁有比競爭對手更好的數字能力，而整個企業的這一比例為 35%。

金融公司對採用數字化轉型猶豫不決，這導致人們對實施數字化轉型的興趣增加，但實施的現實仍然是一個問題。雖然 54% 的人積極制定了數字化轉型戰略，但只有 14% 的人真正實施了該戰略。

大多數員工都是技術領域的新手，這是所有企業都必須解決的技術採用的一個共同方面。聘請專家、培訓現有員工以及消除遺留軟件的中斷是一個耗時且昂貴的過程。

此外，由於現有的財務合規系統或手動流程，以及員工對當前流程的熟悉，這些支出對許多人來說似乎是不必要的。

大多數組織不想在合規管理過程中冒險，因為這會使公司的風險管理技術處於危險之中。

為了跟上社會疏離的規範，銀行和金融機構被迫加快其數字計劃。

仍然不願轉向數字平台的組織不得不面對幾個後果。

網絡安全尤其如此。例如，考慮到令人不安的現實，三分之二的金融服務公司在 2020 年期間遭受了網絡攻擊，只有不到一半的公司報告說自大流行開始以來攻擊有所增加。

網絡攻擊可能（並且經常）對所有企業造成毀滅性打擊，更不用說擁有大量非常敏感數據的金融行業的企業了。鑑於大流行，出於合規和安全目的保護這些信息已成為許多金融公司進一步關注的焦點，並促使許多人採用新的解決方案來保護自己。

儘管總體上在合規技術和數字化轉型方面落後，但超過五分之一 (21%) 的金融公司將製定數字化轉型戰略列為他們的首要業務。

儘管存在所有這些擔憂，但金融機構往往發現自己還沒有準備好支持所需的技術基礎設施，以確保其運營在需要的程度上完全數字化。

當然，不投資他們所需的安全功能和合規性所需的數字計劃的主要原因僅僅是因為對許多人來說，感知收益不值得投資——通常沒有充分考慮網絡攻擊可能造成的不利影響。

對於 Kaseya 調查中 77% 的 MSP 受訪者，10% 到 20% 的客戶在調查前的 12 個月內至少經歷過一次網絡攻擊。這反映了大流行發生之前的事態，這本身導致了去年安全事件的大量增加。

減少人工合規管理的負面影響；財務合規的自動化工作流程通常被引入系統，作為提高效率和可靠性的一種方式。

隨著金融科技的迅猛發展，出現了專門針對監管問題的細分市場。

很快，這個市場的份額隨著欺詐率的增加和更複雜（和復雜）的法規而擴大。 RegTech 市場已成為新興合規技術的溫床。

2019 年，監管技術行業 (RegTech) 價值 50 億美元。到 2026 年，這一數字預計將達到驚人的 330 億美元，成為全球增長最快的科技行業之一。

RegTech 是一項旨在幫助公司簡化複雜的合規要求和基於監管的活動的技術。它帶來了可靠、高效和更快的合規流程。

與監管科技一樣，金融科技市場的投資每年都在以數十億的速度增長。它使用創新技術來破壞已有數十年曆史的金融體系，以至於 88% 的現有機構認為他們將失去部分業務給金融科技公司。

55% 的金融科技代表表示，管理和文化上的差異是金融科技初創企業融入傳統公司的最大障礙。

由於金融科技公司的出現，金融、銀行、客戶服務、醫療保健等行業受到了積極影響。

在合規性中使用技術可以增強人們的能力並減少手動流程造成的不准確性。流程的整體工作流程得到加速並產生更高質量的輸出。除了提高生產力外，它還提高了透明度，因為每個交易和工作流程都可以被監控並具有審計跟踪。

通過使用現代機器學習算法，可以從需求到政策建立清晰的聯繫，映射實施水平並為合規人員提供更好的培訓。區塊鏈技術的不變性功能用於第三方盡職調查和交易監控。

機器人流程自動化 (RPA) 用於自動化重複性工作並使它們更快、更高效。大數據和雲計算用於存儲任何公司產生的所有數據。

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使用雲服務不僅可靠，而且可以更快地訪問信息並更容易擴展安全協議。

此外，可以分析這些數據以產生監管檢查和合規失敗的模式，這反過來將有助於預測工作流程中何時何地可能發生監管事故。這有助於組織準備他們的風險管理策略。

隨著網絡攻擊的增加，金融公司正在採取行動，通過機器學習技術改進風險管理協議和入侵檢測系統。

在線驗證的引入帶來了對在線客戶數據保護的關注。在任何時間點，都有大量來自在線交易等來源的數據在傳輸過程中產生，需要藉助此類技術來保護這些數據。

隨著金融業慢慢走向數字化；提出更好的數據保護策略和技術變得越來越有必要。

技術，尤其是人工智能形式的技術，正在幫助實現這一目標。機器學習被用於監控在線交易的合規性。最後，無論在合規性和投資成本方面使用技術帶來的所有風險，組織都表現出更新其技術採用的傾向，以確保財務方面的必要合規性——但他們必須現在採用，而不是以後採用。

這篇客座文章是由 PiChain 的聯合創始人兼首席執行官 Shub Nandi 帶給你的。 他在構建和銷售用於財務和監管合規管理的軟件方面擁有十多年的經驗。 在 PiChain，Shub 以他獨特的商業理解和技術敏銳性結合了組織領導力。