Learn how Aseel reduced onboarding time by more than 87% using Mozn’s FOCAL Platform
Request Demo.svg)
تعتبر مهمة التحقق من جميع المعاملات يدوياً أمراً صعباً للغاية وغير عملي، نظراً للحجم الهائل للعمليات وتزايد أعداد الشركات. بالإضافة إلى ذلك، يمثل اكتشاف مخططات غسل الأموال تحدياً كبيراً بسبب الأساليب المتطورة التي يستخدمها المجرمون. بالنظر إلى هذا السيناريو، تعتبر الشركات في مختلف القطاعات، بما في ذلك شركات التكنولوجيا المالية، والبنوك، وشركات التأمين، وتجار العملات المشفرة، ومنصات الألعاب، ومزودو الخدمات المالية الآخرين، عُرضة لخطر غسل الأموال.
بناءً على هذا الواقع، يُعد استكشاف الطرق الكفيلة بتحسين فعالية وكفاءة قواعد وعمليات مكافحة غسل الأموال ضرورةً حتمية.
إن قواعد مراقبة معاملات مكافحة غسل الأموال معايير محددة مسبقًا تستخدمها المؤسسات المالية للكشف عن المعاملات المشبوهة وضمان الامتثال للوائح مكافحة غسيل الأموال. تتمثل مهمتها في المراجعة المستمرة لمعاملات العملاء بهدف اكتشاف الأنماط غير العادية التي قد تشير إلى نشاط غير قانوني.
تتضمن هذه القواعد تحديد المبالغ المحددة أو تكرار المعاملات، وإنشاء ملفات تعريف أساسية للعملاء لتحديد الانحرافات عن السلوك العادي. وتتألف من عنصرين رئيسيين:
1. العتبات والمحفزات: تتضمن تحديد مبالغ معاملات محددة أو تكرارها، حيث يتم إطلاق التنبيهات عند تجاوز هذه الحدود. ويساعد ذلك في تحديد الأنماط غير العادية أو المشبوهة.
2. ملفات تعريف العملاء: تشمل إنشاء ملفات تعريف أساسية للعملاء بناءً على سلوك معاملاتهم المعتاد وموقعهم والقطاع الذي يعملون به، ويمكن أن تشير أي انحرافات عن هذه الملفات الشخصية إلى مخاطر محتملة.
تعتبر قواعد مراقبة المعاملات في مكافحة غسل الأموال من العناصر الحيوية في بنية القطاع المالي، ويعود ذلك إلى عدة أسباب مهمة:
1. الكشف عن الأنشطة غير المشروعة: توفر هذه القواعد إطارًا للكشف عن المعاملات المشبوهة التي تشير إلى غسيل الأموال وتمويل الإرهاب والجرائم المالية الأخرى، مما يساعد في وقفها والتحقيق فيها.
2. ضمان الامتثال القانوني: يلتزم القطاع المالي بالامتثال للوائح مكافحة غسل الأموال، وتسهم قواعد مراقبة المعاملات في ضمان هذا الامتثال من خلال مراقبة وتحليل المعاملات وتوثيق الإجراءات.
3. إدارة المخاطر: تعمل القواعد على تحديد وتقييم المخاطر المالية والقانونية المرتبطة بالمعاملات غير المشروعة، وتساعد في اتخاذ التدابير اللازمة للحد من هذه المخاطر وحماية المؤسسات المالية.
4. بناء الثقة والشفافية: يعكس الالتزام بمكافحة غسل الأموال والامتثال للقواعد المراقبة المهنية والمسؤولية الاجتماعية، مما يساعد في بناء الثقة بين العملاء والجهات الرقابية والمجتمع بشكل عام.
تُعَدّ أنظمة مراقبة المعاملات في مكافحة غسل الأموال أدوات أساسية في مجال الامتثال المالي، حيث تساهم في تعزيز الكفاءة والفعالية في اكتشاف ومنع الجرائم المالية والأنشطة غير القانونية. تمتاز هذه الأنظمة بمجموعة من الميزات المتطورة التي تُسهّل الرصد والتحليل واتخاذ الإجراءات الضرورية، وتشمل:
1. التنبيهات الآلية: تقوم بتوليد تنبيهات فورية في حال رصد أي نمط غير عادي أو نشاط مشبوه، مما يتيح للمؤسسات استجابة سريعة لتلك الحالات.
2. المراقبة في الوقت الفعلي: تتيح للمؤسسات مراقبة المعاملات بشكل مستمر وفوري، مما يُمكّنها من اكتشاف الأنشطة المشبوهة والتدخل فيها على الفور.
3. الخوارزميات القائمة على القواعد: تستخدم خوارزميات معقدة ومحددة مسبقًا لتحليل المعاملات وتحديد أي أنماط مشبوهة قد تشير إلى غسيل الأموال.
4. إدارة الحالات: توفر وظائف شاملة لإدارة الحالات، مما يُسهّل عملية التحقيق والتفاعل مع المعاملات المُبلَغ عنها بشكل منظّم وفعّال.
5. التكامل مع إجراءات اعرف عميلك: يُمكّن التكامل مع عمليات "اعرف عميلك" من تحسين فهم المؤسسات لملفات تعريف العملاء وتعزيز دقة عمليات المراقبة.
6. إعداد التقارير: توفر قدرات توليد التقارير التي تساعد المؤسسات في تلبية متطلبات التقارير الرسمية وإظهار الامتثال التنظيمي بشكل فعّال وشافٍ.
تُعَدُّ إرشادات مكافحة غسل الأموال أساسية للمؤسسات المالية في تحقيق مراقبة فعّالة للمعاملات، حيث تُوفِّر هذه الإرشادات إطاراً موجّهاً يُسهِّل التعامل مع التحديات المتزايدة في هذا السياق. وإليكم بعض الإرشادات الرئيسية وأمثلة توضيحية:
- ينبغي على المؤسسات إجراء فحص دقيق للعملاء والتحقق من هويتهم ونشاطاتهم المالية باستخدام إجراءات اعرف عميلك.
- مثال: عندما يشارك العميل عادةً في معاملات أقل من 500 دولار، ويبدأ فجأة معاملة بقيمة 7000 دولار دون تقديم تفسير واضح، فإن هذا الانحراف الكبير عن سلوكه المعتاد قد يؤدي إلى مراجعة شاملة في إطار عملية "اعرف عميلك".
- تقديم قواعد وحدود للمعاملات لاكتشاف الأنشطة غير الاعتيادية بسرعة، مع استخدام تقنية الإبلاغ عن الأنشطة المشبوهة.
- مثال: عندما يقوم العميل عادةً بإجراء معاملات صغيرة متسقة تتراوح من 50 دولارًا إلى 200 دولار في شهر معين. تتضمن هذه المعاملات عمليات شراء روتينية ودفع الفواتير. ومع ذلك، يشير نظام مراقبة المعاملات إلى مشكلة محتملة عندما يشارك هذا العميل في سلسلة من المعاملات السريعة، تصل قيمة كل منها إلى 4900 دولار، أي أقل بقليل من حد الإبلاغ البالغ 5000 دولار.
وتقوم المؤسسة المالية بإجراء تحقيق في هذه المعاملات لتحديد السبب وراء التغيير المفاجئ في السلوك. قد يتضمن ذلك التواصل مع العميل للحصول على توضيح أو إجراء مراجعة أكثر تعمقًا لنشاط حسابه.
- يتعين على المؤسسات الحفاظ على سجلات دقيقة لمعاملات العملاء لتمكين عمليات التدقيق والمراقبة.
- مثال: بدأ أحد العملاء معاملة كبيرة بشكل غير عادي بقيمة 15000 دولار. ولضمان الامتثال والشفافية، يحتفظ البنك بنسخة من وثيقة هوية العميل ويطلب توضيحًا للمعاملة الجوهرية.
- تحديث نماذج المراقبة باستمرار وتوجيهها لاكتشاف الأنماط الجديدة لغسيل الأموال والجرائم المالية.
- مثال: في سيناريو عملي، فكر في مؤسسة مالية تقوم بتحديث خوارزمية مراقبة المعاملات الخاصة بها بانتظام للبقاء في صدارة أنماط غسيل الأموال الناشئة. لنفترض أن المؤسسة لاحظت ارتفاعًا في معاملات العملة الرقمية المرتبطة بالأنشطة غير المشروعة.
واستجابة لذلك، يقومون بتعديل نموذج المراقبة الخاص بهم، مما يعزز قدرتها على تحديد مثل هذه المعاملات والإبلاغ عنها. ومن خلال القيام بذلك، تضمن المؤسسة أن يظل النموذج قابلاً للتكيف وفعالاً في الوقت الفعلي.
يساهم تطبيق هذه الممارسات بشكل كبير في إنشاء إطار عمل فعال ومتطور لمراقبة المعاملات ومكافحة غسيل الأموال بشكل فعال واستباقي.
تبني نهجًا مبنيًا على المخاطر لتصميم قواعد مراقبة المعاملات، مع توجيه الاهتمام نحو سلوك العميل وسجل المعاملات والموقع.
يجب مراجعة وتحديث قواعد مراقبة المعاملات بانتظام لتكون متوافقة مع التطورات التنظيمية والتقنيات المالية الجديدة.
تطبيق قواعد معاملات تستند إلى سيناريوهات واقعية للكشف عن أنماط غسيل الأموال والسلوكيات غير العادية.
تعيين حدود معاملات واضحة واكتشاف الانحرافات عن سلوك العميل العادي، وإطلاق التنبيهات لإجراءات تحقيق إضافية.
دمج ممارسات العناية الواجبة للعملاء في قواعد مراقبة المعاملات بتحديث ملفات تعريف العملاء والتحقق المنتظم.
تعزيز التعاون بين الإدارات لخلق فهم شامل لمخاطر مكافحة غسل الأموال.
الحفاظ على وثائق مفصلة لعمليات المراقبة والنتائج لإجراء التدقيق الداخلي والخارجي.
توفير التدريب المنتظم للموظفين المشاركين في مراقبة المعاملات للبقاء على اطلاع بأحدث التطورات واللوائح وتحديثات النظام.
لإنشاء قواعد فعالة لمكافحة غسل الأموال، يتعين عليك أخذ العديد من العوامل في الاعتبار ودراسة حالات بشكل استراتيجي. سنوضح القواعد مع بعض حالات الاستخدام المحتملة:
تقتضي القاعدة تنفيذ العناية الواجبة المعززة للعملاء ذوي المخاطر العالية، مثل الأشخاص السياسيين المعرضين للمخاطر (PEPs). على سبيل المثال، يمكن تطبيق التدقيق المعزز عند التعامل مع عملاء يشغلون مناصب حكومية عليا.
يمكن أن تحدث مثل هذه القواعد تنبيهات في حالة تلقي البنك سلسلة من المعاملات النقدية الكبيرة في وقت قصير. على سبيل المثال، عندما يقوم أحد العملاء بإيداعات نقدية متعددة بقيمة 9000 دولار لكل منها خلال إطار زمني قصير، مما قد يشير إلى الهيكلة لتجنب متطلبات إعداد التقارير.
الاعتبارات الإضافية تشمل:
تتطلب هذه القاعدة تحديث المعاملات لتشمل الكيانات الخاضعة للعقوبات بانتظام. على سبيل المثال، يمكن تطبيق تحقق العقوبات لمنع المعاملات التي تشمل أفرادًا أو كيانات مدرجة في قوائم العقوبات الدولية.
تتضمن هذه القاعدة التحقق من هوية العملاء وطلب الوثائق الإضافية عند الحاجة. يُطلب التحقق من هوية العملاء من خلال مصادر موثوقة، مع القدرة على تقديم فحوصات إضافية في حالة الشكوك.
تستند هذه القاعدة إلى تنفيذ نظام لتسجيل المخاطر بناءً على عوامل مختلفة، مثل حجم المعاملات أو نوع الصناعة.
تحتاج هذه القاعدة إلى منع عمليات الاختراق، تستخدم القواعد للكشف عن:
تهدف هذه القاعدة إلى إقامة اتصالات فعالة بين الإدارات حول مخاطر مكافحة غسل الأموال.
تعد أتمتة العمليات واستخدام منصات التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي من الأدوات الحيوية في جهود مكافحة غسل الأموال وتعزيز الامتثال. تقدم منصة فوكال إمكانيات استثنائية لتحليل البيانات بشكل سريع ودقيق، مما يمكن المؤسسات المالية من اكتشاف الأنماط غير المعتادة والمشتبه بها في المعاملات.
بفضل قدرة منصة فوكال على معالجة كميات كبيرة من البيانات بسرعة، يمكن للذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي التعرف على السلوكيات الغير عادية والمشبوهة، مما يسهل اكتشاف محاولات غسل الأموال والتحقق من الامتثال للتشريعات والقواعد المالية. بالإضافة إلى ذلك، توفر المنصة إمكانيات التنبؤ بالمخاطر وتحديد العمليات المرتبطة بالجرائم المالية بشكل أكثر فعالية، مما يعزز قدرة المؤسسات على اتخاذ إجراءات استباقية لمكافحة الجرائم المالية والامتثال بشكل أفضل للتشريعات واللوائح المالية.
Copyright ©2023 FOCAL By Mozn.