为什么金融机构在合规中实施技术犹豫不决？

已发表: 2021-04-23

金融合规一直是一个困难的话题——几十年来，银行和金融部门一直依靠手工工作。

然而，随着企业在其工作流程中采用数字技术的次数比以往任何时候都多，几乎所有行业都发生了重大转变。这也导致金融部门的方法发生变化，以求跟上步伐。

他们中的许多人引入了各种创新的应用程序和解决方案，通过使其更加无缝和有效来增强银行体验，但这主要是在面向客户的一端。

同时，在后端，许多流程仍然过时，这往往给员工带来麻烦。

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不投资技术的原因

对于仍然使用更传统方法（通常涉及数据输入等手动流程）运营的企业来说，他们要从新的 IT 服务和技术中获益要困难得多——金融公司也不例外。

大多数金融机构都不愿意这样做，因为改变他们的整个基础设施不仅成本高昂，而且需要大量的时间和广泛的计划来实施和持续的支持。

金融机构严重依赖客户的信任和支持，许多组织认为，考虑到糟糕的数字化转型项目的影响，对基础设施进行全面变革实在是太大了。

只有 23% 的金融机构认为自己拥有比竞争对手更好的数字能力，而整个企业的这一比例为 35%。

金融公司对采用数字化转型犹豫不决，这导致人们对实施数字化转型的兴趣增加，但实施的现实仍然是一个问题。虽然 54% 的人积极制定了数字化转型战略，但只有 14% 的人真正实施了该战略。

大多数员工都是技术领域的新手，这是所有企业都必须解决的技术采用的一个共同方面。聘请专家、培训现有员工以及消除遗留软件的中断是一个耗时且昂贵的过程。

此外，由于现有的财务合规系统或手动流程，以及员工对当前流程的熟悉，这些支出对许多人来说似乎是不必要的。

大多数组织不想在合规管理过程中冒险，因为这会使公司的风险管理技术处于危险之中。

为了跟上社会疏离的规范，银行和金融机构被迫加快其数字计划。

仍然不愿转向数字平台的组织不得不面对几个后果。

网络安全尤其如此。例如，考虑到令人不安的现实，三分之二的金融服务公司在 2020 年期间遭受了网络攻击，只有不到一半的公司报告说自大流行开始以来攻击有所增加。

网络攻击可能（并且经常）对所有企业造成毁灭性打击，更不用说拥有大量非常敏感数据的金融行业的企业了。鉴于大流行，出于合规和安全目的保护这些信息已成为许多金融公司进一步关注的焦点，并促使许多人采用新的解决方案来保护自己。

尽管总体上在合规技术和数字化转型方面落后，但超过五分之一 (21%) 的金融公司将制定数字化转型战略列为他们的首要业务。

尽管存在所有这些担忧，但金融机构往往发现自己还没有准备好支持所需的技术基础设施，以确保其运营在需要的程度上完全数字化。

当然，不投资他们所需的安全功能和合规性所需的数字计划的主要原因仅仅是因为对许多人来说，感知收益不值得投资——通常没有充分考虑网络攻击可能造成的不利影响。

对于 Kaseya 调查中 77% 的 MSP 受访者，10% 到 20% 的客户在调查前的 12 个月内至少经历过一次网络攻击。这反映了大流行发生之前的事态，这本身导致了去年安全事件的大量增加。

减少人工合规管理的负面影响；财务合规的自动化工作流程通常被引入系统，作为提高效率和可靠性的一种方式。

随着金融科技的迅猛发展，出现了专门针对监管问题的细分市场。

很快，这个市场的份额随着欺诈率的增加和更复杂（和复杂）的法规而扩大。 RegTech 市场已成为新兴合规技术的温床。

2019 年，监管技术行业 (RegTech) 价值 50 亿美元。到 2026 年，这一数字预计将达到惊人的 330 亿美元，成为全球增长最快的科技行业之一。

RegTech 是一项旨在帮助公司简化复杂的合规要求和基于监管的活动的技术。它带来了可靠、高效和更快的合规流程。

与监管科技一样，金融科技市场的投资每年都在以数十亿的速度增长。它使用创新技术来破坏已有数十年历史的金融体系，以至于 88% 的现有机构认为他们将失去部分业务给金融科技公司。

55% 的金融科技代表表示，管理和文化上的差异是金融科技初创企业融入传统公司的最大障碍。

由于金融科技公司的出现，金融、银行、客户服务、医疗保健等行业受到了积极影响。

在合规性中使用技术可以增强人们的能力并减少手动流程造成的不准确性。流程的整体工作流程得到加速并产生更高质量的输出。除了提高生产力外，它还提高了透明度，因为每个交易和工作流程都可以被监控并具有审计跟踪。

通过使用现代机器学习算法，可以从需求到政策建立清晰的联系，映射实施水平并为合规人员提供更好的培训。区块链技术的不变性功能用于第三方尽职调查和交易监控。

机器人流程自动化 (RPA) 用于自动化重复性工作并使它们更快、更高效。大数据和云计算用于存储任何公司产生的所有数据。

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使用云服务不仅可靠，而且可以更快地访问信息并更容易扩展安全协议。

此外，可以分析这些数据以产生监管检查和合规失败的模式，这反过来将有助于预测工作流程中何时何地可能发生监管事故。这有助于组织准备他们的风险管理策略。

随着网络攻击的增加，金融公司正在采取行动，通过机器学习技术改进风险管理协议和入侵检测系统。

在线验证的引入带来了对在线客户数据保护的关注。在任何时间点，都有大量来自在线交易等来源的数据在传输过程中产生，需要借助此类技术来保护这些数据。

随着金融业慢慢走向数字化；提出更好的数据保护策略和技术变得越来越有必要。

技术，尤其是人工智能形式的技术，正在帮助实现这一目标。机器学习被用于监控在线交易的合规性。最后，无论在合规性和投资成本方面使用技术带来的所有风险，组织都表现出更新其技术采用的倾向，以确保财务方面的必要合规性——但他们必须现在采用，而不是以后采用。

这篇客座文章是由 PiChain 的联合创始人兼首席执行官 Shub Nandi 带给你的。 他在构建和销售用于财务和监管合规管理的软件方面拥有十多年的经验。 在 PiChain，Shub 以他独特的商业理解和技术敏锐性结合了组织领导力。