KYC实践：平衡法规，风险和客户经验：Ben Marsh

我们都知道 KYC（知道您的客户）是 一个 金融机构法规合规性的基石，发挥了至关重要的作用
最初的 客户在整个恋爱关系中登上并继续。 KYC植根于两个基本框架，分别是客户的尽职调查（CDD）和反洗钱（AML），是一个复杂的多层过程。独特的管辖权要求，客户实体的性质和所涉及的特定金融产品进一步扩大了它的复杂性，这使KYC不仅是监管的必要性，而且使每种客户互动都会发展的动态挑战。

KYC合规性的复杂性

各种因素推动了这种复杂性。一些国家，例如卢森堡，将其他文档标准置于全球规范之外。高风险的客户（包括政治上暴露的人（PEP）和参与重型现金交易的企业）提供了加强的尽职调查，包括披露有益的所有权，在某些情况下，在某些情况下提交了诸如护照之类的个人身份证明。对于高级管理人员和合规团队，与不合规的风险（包括财务和声誉）相关的风险非常重要。

保持合规性是昂贵的，尤其是当系统被孤立并且过程是手动时。许多金融机构依靠多个断开的技术平台来管理KYC活动，从数据存储库和交易监控到文档收集和筛选。这些系统通常不会通信，创造了一个零散的生态系统，该系统需要大量的手动努力来调和，增加操作风险和潜在的监管罚款。

KYC的核心组成部分专注于了解客户及其财务行为。客户尽职调查验证客户身份和位置，识别有益的所有者，审查帐户详细信息以及对不利媒体的筛选。增强的尽职调查对高风险的客户（例如PEP，现金密集型业务以及具有特定要求的司法管辖区（例如卢森堡）的客户）进行了额外审查。

AML努力集中在交易风险上，分析现金流量模式，资产类型（例如数字或替代资产）以及典型的交易行为。对不利媒体和制裁的监视也至关重要，涉及对实体所有者的背景调查以及与批准的实体或管辖权的关联。预测账户活动前进，预期的交易和资金运动，帮助机构评估未来的风险水平。

客户监控的监督和挑战

每个客户关系都由客户风险官员（通常是关系经理）监督，他们依靠多个利益相关者（包括副经理，合规团队和运营人员）来收集和验证KYC信息。由于数据通常存储在断开的系统中，因此没有统一的仪表板或警报以标记可疑活动或客户状态的变化。

因此，该过程效率低下且容易受到监督，增加了丢失关键信息的风险并引起了监管罚款。为了减轻这些风险，许多机构实施了涉及多个人类审核者的手动检查，以确保数据准确性和系统监控。

KYC挑战也超出了对客户的金融机构。内部团队通常由于孤立的系统而复制数据请求，并且收集必要的文档可能需要数周甚至数月。零售案例可以快速或在几周内完成。 更复杂的企业案例范围从一周到六个月不等。

AMLOC在高风险客户评论中的作用

高风险的客户（例如PEPS，现金繁重的企业和外国银行）受反洗钱运营委员会（AMLOCS）的额外审查。这些委员会评估了升高的风险概况，并在入职前确保合规性。 大多数AMLOC每月召集，审查标记的客户，尽管可能会要求临时会议进行紧急案件。

审查的范围包括评估资金来源，管辖权敞口和客户结构。尽管它们彻底，但涵盖了所有企业的毯子方法都可以使Amlocs覆盖，从而增加了运营成本，入职延误以及潜在的战略目标失误。这些效率低下可能会导致接受应该被拒绝的高风险客户。

正在进行的监视和自动化

KYC不是一次性活动。金融机构必须根据客户风险水平进行定期审核 – 通常每年针对高风险客户，每三年，每五年或通过对低风险客户的自动触发因素进行一次审查。一些机构正在采用基于事件的触发器和来自内部和外部数据源的预测分析来生成警报。这些警报有助于标记客户资料或可疑活动中的更改，使机构能够更有效地维护最新的风险评估。

正在进行的自动监控可大大降低成本和风险。触发器包括筛选结果，不良媒体警报，交易异常，所有权或相关派对信息的变化以及其他关键指标。通过实施这些系统，金融机构可以优先考虑资源来管理高风险的关系，降低运营成本并增强客户体验。

KYC的未来：一种基于风险的方法

大多数客户（80％至90％）属于中和低风险类别。利用预测分析和事件驱动的警报使机构可以简化合规性工作，减少不必要的客户外展，并专注于真正的高风险关系。这种基于风险的方法不仅可以提高监管合规性，而且可以促进客户生命周期的更快，更明智的决策，从而平衡监管需求与积极的客户体验。

展望未来，人工智能，机器学习和生物识别验证等先进技术的集成有望进一步彻底改变KYC流程。这些创新将使金融机构能够进行实时风险评估，自动执行常规任务，并对客户行为进行更深入的见解，从而增强安全性和效率。

随着景观的发展，对KYC的积极，数据驱动的方法对于旨在保持领先于新兴威胁，降低成本并建立更牢固，更受信任的客户关系的机构至关重要。