RegTech 银行解决方案 ： 雷达报告

报告 RegTech银行解决方案：雷达报告 在银行业监管和合规要求快速演变的背景下，将监管科技（RegTech）整合已成为金融机构的必要之举。随着监管机构加强监督和执法措施，银行面临着导航复杂规则、报告义务和风险管理流程的艰巨任务。 我们的报告提供了对超过67项RegTech解决方案特征的精心筛选分析，涵盖variousdomains包括反洗钱（AML）、了解你的客户（KYC）、欺诈检测、网络安全、监管报告等领域。 在Hexaware，我们认识到领先于合规曲线的重要性。我们的RegTech雷达报告是一份全面的资源，提供了有关全球领先金融机构采用的最新技术解决方案的重要见解。这份报告指导首席合规官（CCOs）、首席风险官（CROs）以及其他银行业关键决策者，使他们能够就自身的合规策略做出知情决策，并在组织内部推动创新。 RegTechFeaturesRadar报告解决了银行专业人士面临的一些最紧迫的问题： •如何确保您的合规计划与不断变化的监管环境保持同步？ •您是否忽视了能够显著提升风险管理和报告能力的关键RegTech解决方案？ •您如何利用RegTech在银行业务中获得竞争优势并使您的机构与众不同 ？ TheRegTech解决方案雷达报告是用于创意会议、功能优先级排序和战略规划的重要工具。它赋能银行专业人士做出关于RegTech投资的明智决策，确保其合规计划保持坚实、高效，并与行业最佳实践保持一致。 在Hexaware，我们相信以人为本的创新力量。我们在开发RegTechFeaturesRadar报告的过程中采用了与领域专家、行业领导者和最终用户紧密合作的方法，确保我们的见解基于实际经验并考虑了实用因素。 在不断变化的监管环境中，走在趋势前沿不仅是一种选择——而是一种必要。《RegTech特性雷达报告》犹如一座强大的指南针，引领金融机构穿越合规的复杂性，并赋能其在降低风险和保持监管卓越的前提下拥抱创新。 驾驭分散式金融(DeFi)和新兴技术的崛起 随着银行采用新兴技术如人工智能（AI）、区块链和去中心化金融（DeFi），新的安全风险将随之出现。例如，针对AI系统的对抗性攻击、智能合约中的漏洞以及去中心化网络的安全挑战都需要得到解决，以确保这些技术的安全实施和运行。银行将需要开发专门的监管科技解决方案，建立行业标准，并与监管机构合作，以应对这一迅速演变的环境，同时确保消费者保护和金融稳定。 网络攻击和高级持续威胁(APT) 随着银行越来越多地拥抱数字生态系统并整合第三方平台，其攻击面不断扩大，使其更容易受到高级网络攻击和持久性威胁（APT）的影响。网络犯罪分子和国家赞助的行动者将继续开发更为先进的技术手段，如无文件恶意软件、零日漏洞利用以及供应链攻击，以针对银行的数字基础设施和客户数据。 保持数字生态系统的法规合规性 随着金融产品和服务日益融入数字生态系统和平台，银行将在确保这些多元环境下的合规性方面面临重大挑战。随着数字触点的普及以及某些互动环节从银行直接控制中解脱出来，保持监督并遵守规定将变得更加复杂。银行必须开发robust的监管科技解决方案和策略，以管理这些动态数字生态系统中的风险和合规要求。 功能 这些要求对于确保透明度、风险管理以及合规性至关重要。为了全面了解银行在监管报告方面的地位，需要对银行的报告流程、数据管理和合规框架进行全面分析。例如，与消费者保护法律和法规（如《真实贷款法》（TILA）、《公平信用报告法》（FCRA）和《平等信用机会法》（ECOA ））遵守情况相关的报告。 风险管理和控制 银行预计将继续维持严格的风险管理框架，包括全面的控制措施和定期监控，以减轻财务风险、运营风险和网络安全风险。这涉及对内部流程进行持续评估、严格执行合规检查，并采用先进的网络安全措施来保护敏感的客户数据和金融资产。合规性也是至关重要的 ，银行需要密切关注金融法规的变化，并确保所有操作都符合这些法律要求。 数据源和集成 有效的数据集成对于银行遵守巴塞尔委员会银行业监管委员会（BaselCommitteeonBankingSupervision）提出的风险数据聚合与报告（RiskDataAggregationandReporting,RDAR）原则至关重要，这有助于全面的风险报告和管理。数据集成支持关键的报告功能，如资本充足性评估、压力测试、风险暴露计算以及合规监控。 全局视图 在银行业，全球视角涉及理解并导航不同的监管环境和市场条件，以有效服务国际客户。银行必须根据其运营地理区域适应巴塞尔III监管框架，并遵守美国的外国账户税收合规法（FATCA）以及欧盟的一般数据保护条例（GDPR）。这种全球视角有助于为外籍人士 、跨国公司和跨境交易设计相应的服务。 技术 银行领域的技术投资侧重于提升运营效率和客户服务。人工智能（AI）和机器学习（ML）等技术被用于预测分析、个性化客户互动以及欺诈检测 。区块链技术被应用于提高金融交易和记录的安全性和效率。云计算则促 进了银行运营的可扩展性和韧性。 为此报告收集的所有功能分布在多个维度上： 戒指：采用级别 这些环代表了美国银行在监管报告各个方面采用或成熟度的水平。离中心越近的环，表示该实践或能力在整个银行业界被更广泛地采用和确立。 为了更好地理解，我们还根据其采用和成熟程度将功能划分为三个不同的领域： 必须: 这个区域突出显示了美国银行在监管报告中广泛采用和确立的基本构建块和核心实践。这些是银行必须满足的最基本要求，以符合监管预期并保持合规性。 行业：监管报告领域 这些领域代表了涵盖美国银行监管报告landscape的关键领域或区域 ，涵盖了监管报告中通常涉及的要求、流程和考虑因素。 打火机: 这个区域突出显示了更为先进的实践、流程或能力，这些并非普遍采用，但正在美国银行中逐渐受到重视。这些领域反映了行业通过改进方法、技术或方法来增强并简化监管报告的努力。 如此结构化的雷达图提供了银行监管报告景观的全面视角，突出显示了银行可以根据自身特定需求、目标和监管要求考虑或优先考虑的基础实践、进步领域以及创新领域。 差异化因素: 这个区域突出显示了在美国银行业监管报告领域内仍相对新颖或采用有限的前沿或新兴实践、技术或方法。这些领域代表着未来可能发生的变革性变化或进步。 涉及企业在环境保护、社会责任和治理实践方面的行为，这些行为影响公司的运营和品牌声誉。 关注数据的恰当处理、加工及报告以满足监管标准，确保准确性和透明度 。 财务和一般监管报告 管理各行业的法律和法规遵守以避免法律处罚并维护商业诚信。 风险分析 利用数据分析工具预测和管理组织内的潜在风险 环境、社会与治理监管数据和信息管理 税务合规 确保遵守所有税收法规，并正确计算，报告和按时缴纳税款 网络身份和隐私 专注于在线保护个人和商业信息，防止未经授权的访问和泄露 金融犯罪 非金融监管报告 涉及防范非法活动 出于财务动机，例如欺诈，洗钱和内幕交易 涉及与财务数据无关的报告义务，通常侧重于运营或定性披露。 Musts 调灯 微分器 监管数据和信息管理 •自动数据验证•数据沿袭和可追溯性•数据质量保证•数据聚合和集成 •智能文档管理和提取•持续的数据监督 •对话式AI和自然语言(NL)接口 •安全多方计算 风险分析 •微段数据存储库•分析平台•数据可视化平台•上下文解释机制 •ML驱动的风险分析•预测性风险分析•风险解决框架 •自动化的风险优先级和缓解措施 •剩余风险识别 框架 Financial&General监管机构✲告 •客户信息✲告•交易详情✲告•财务✲表•自动化合规性✲告 •用于创建一个智能框架 ✲告 •自动验证和验证框架 •自动资本分配•自动进行风险监控 •作为一个服务 非金融监管机构✲告 •职前审查标准•法律合规性•风险暴露•平衡计分卡•CSR✲告 •监管情✲ •主动✲告•道德和负责任的业务 ✲告 Musts 调灯 微分器 金融犯罪 •身份盗窃保护•反洗钱(防止贪污和资助恐怖主义)•欺诈预防(内部和 外部) •反贿赂和反腐败•内幕交易责任和强制执行•防伪•打击非法现金兑换(哈瓦拉) •反冲•反市场操纵和媒体筛选 •反人口贩运融资 （血钱，毒品) •受信任的数字身份评分和数据认证 税务合规 •自动预扣税和汇款•实时税务✲告和 电子发票 •建立税收生态系统不断变化的世界•通过提供权利来优化税收 产品 •跨境数字纳税义务 •对话式虚拟税务助理•全面的审计线索 Musts 调灯 微分器 网络身份和隐私 •联合身份•数据的匿名化•安全的API集成 •自我主权身份(SSI)和分散的身份管理•动态访问控制 机制 •识别深度假货 •同态加密•量子安全加密 Environmental,Social&Governance(ESG) •供应链的ESG监控管理(涉及客户和供应商)•ESG✲告和披露 •通过碳足迹进行道德借贷披露•员工幸福感指数•自动化的公司治理律师 •介绍可持续和环境友好型产品 •实时社会绩效指数 监管✲告合规性 监管✲告涉及分析、管理和提交监管数据以证明符合监管规定。高效的监管✲告有助于金融机构更有效地识别和管理风险，并采取适当的措施来降低这些风险。监管之所以重要，是因为它通过限制银行从事可能导致系统性危机的活动来促进金融稳定。此外，监管还有助于确保银行能够成为企业和家庭可靠的信贷来源。 银行面临在遵守监管规定方面的重要挑战，其中一个关键问题是广泛使用最终用户计算（EUC）工具。业务用户经常依赖MicrosoftExcel和其他本地应用程序进行决策，这可能导致流程分散化，并引起监管机构的担忧。 银行需要应对相关的合规要求，例如与联邦和州法律相关的隐私、安全以及行政规定，并确保在发生安全事件时采取适当的风险缓解和控制流程。 Hexaware的EUC修复框架提供了一种全面的解决方案，平衡了业务用户和监管合规性之间的需求。该框架允许业务用户保持他们所重视的简单性和灵活性，同时集中决策以满足监管标准。它整合了一系列量身定制的工具、产品和平台，旨在处理复杂性并为用户提供无缝体验。银行可以使用此框架高效地应对业务复杂性，识别和分类关键的EUC组件，解决安全问题，并确保修复后的EUC准确反映原始数据，从而在不牺牲效率的情况下实现合规性。 生成式AI可以通过转变对法规的理解方式、评估其影响以及实施所需变更来帮助克服这些挑战。 银行业和金融服务等行业对数据隐私和安全有严格的监管要求。私有大语言模型（PrivateLLMs）可以赋予银行竞争优势，使它们能够在保持对数据和知识产权控制的同时利用先进的AI技术。这可能导致创新解决方案、更好的决策制定以及改进的客户体验。 开放式银行业务 开放银行是指通过API共享金融数据和服务与第三方的合作。这些第三方通常提供技术、服务或应用程序，通过利用共享的金融信息来增强客户的银行业务体验。借助开放银行，银行可以作为平台，将其庞大的客户基础连接到各种金融服务提供商，如保险公司、商户、贷款人等。这使客户能够访问其核心银行业产品以及由其他提供商创建的各种广泛的附加金融工具或功能。最终，开放银行旨在在金融机构与外部服务之间创建安全高效的的信息流动，并始终优先考虑客户的需求。 持续监督 自疫情以来，银行对监控和分析交易的需求显著上升。机器驱动的监督变得前所未有的重要，但在银行的每一个领域部署机器可能会极其昂贵。一种更明智的方法是专注于关键业务事件及其相关交易，并将机器学习应用于最具影响力的领域。 最佳的投资回✲来自于采用一种强调首先深入了解业务需求、然后利用技术来支持这些需求、最后在最有益的地方实施自动化的方法，并且让人工智能在运营中扮演核心角色。为了筛选出无关数据并快速最大化价值，银行正在引入AIOps（人工智能运维），专注于业务成果。 慧世科技的AI/ML模型促进了向AIOps的转型，帮助银行成为预测型组织。通过以业务为导向的方法实施AIOps，