数字化入职培训以提高合规性并简化运营 

核心观点与解决方案

该研报探讨了全球投资银行为解决KYC/AML（了解你的客户/反洗钱）和AMS（不良媒体筛查）流程中存在的效率与合规性问题，采用数字化解决方案优化客户入职流程。核心观点在于通过自动化文档处理和背景检查，降低人工错误风险，提升合规性，并改善客户体验。

问题背景与挑战

客户为全球性投资银行，面临以下挑战：

• KYC/AML手动流程耗时且劳动密集，导致运营成本增加。
• 大量背景检查和AMS存在数据录入错误的高风险。
• 需要减少人工数据提取时间以加速入职流程，同时降低人为错误带来的风险。

解决方案与实施

SoftServe通过结合AI和云技术，构建了包含智能文档处理（IDP）和AMS的自动化解决方案：

• IDP功能：
  • 处理多种文档（如W9表格、年报、身份证件）。
  • 利用定制化处理器和Google Document AI，对年报等多页文档进行分类和内容提取。
  • 通过REST API与银行内部系统集成，自动传输处理结果。
• AMS功能：
  • 使用Google Custom Search和Google Cloud NLP筛选客户负面新闻。
  • 对内容按犯罪相关类别进行分类和负面分析评分。

实施效果与数据

解决方案显著提升了运营效率和合规性：

• 文档处理时间减少60%。
• 数据收集准确性提高。
• AMS时间缩短50%。
• 非合规风险得到有效缓解。

总结与展望

SoftServe通过云服务、预训练解析器、定制ML模型和高成熟度数据提取工具，为银行提供了高效、定制化的文档处理解决方案。该案例验证了数字化技术在提升金融行业合规性和客户体验方面的价值，为其他企业提供了可借鉴的实践路径。