采用基于风险的 KYC 合规方法进行客户准入

普华永道的研究报告显示，近 48% 由于 KYC 流程缓慢或效率低下，许多银行失去了客户。

与此同时，监管机构正在加大审查力度，并对违规行为处以罚款。这就造成了一个关键的悖论：加快客户准入流程可能会增加违规风险，而实施严格审查则可能导致客户流失。

静态验证模型已无法维持这种平衡。因此，采用基于风险的方法已成为一项战略要求。 

全球正朝着基于风险的 KYC 准入模式转变

监管预期 客户入职 已经发生了根本性的演变。自从金融行动特别工作组将基于风险的方法（RBA）确立为反洗钱/反恐融资框架的基础以来，世界各地的司法管辖区都相应地调整了其法律和监管指导。

如今，监管机构要求企业采取适度尽职调查，这意味着核查级别必须与客户的风险状况相匹配。一刀切的客户准入模式已不再符合合规标准；事实上，它直接违背了现代反洗钱法规的核心原则。

关键监管驱动因素

• 金融行动特别工作组制定了全球反洗钱/反恐融资标准，要求各司法管辖区采用基于风险的反洗钱/反恐融资策略。 客户尽职调查 （CDD）。
• 英国金融行为监管局 (FCA) 执行严格的客户准入和反洗钱控制措施，尤其重视客户风险评估。
• 欧洲银行管理局提供有关数字身份、反洗钱合规和风险敏感型验证的指导方针。
• 金融犯罪执法网络通过其客户尽职调查 (CDD) 规则明确要求金融机构采取基于风险的方法，避免一刀切的方法。

为什么基于风险的 KYC 至关重要

监管政策的这一转变明确表明，基于风险的KYC（了解你的客户）流程是许多地区监管机构的共同期望。客户注册是增长、合规和用户体验三者交汇的关键环节。 

未能使新员工入职流程与风险等级相匹配的组织将面临以下问题：

• 监管处罚
• 操作限制
• 声誉受损

为了保持合规性和竞争力，银行和金融科技公司必须设计能够根据客户风险动态调整验证强度的客户准入系统。

这一趋势也受到以下因素增加的影响： 合成身份欺诈 此外，企业还面临着客户对更便捷、更高效的注册流程日益增长的需求。如今，企业面临的挑战是如何在满足监管要求和提升速度之间取得平衡，既要遵守规定，又要避免造成不必要的延误。

这包括降低低风险用户访问平台所需的最低步骤以及移动优先验证，可以在不损害合规控制的情况下减少用户流失。

为什么传统KYC模式无法在数字生态系统中生存

过去使用的KYC模型并非为应对海量数字化获客和快速变化的风险模式而设计。它们大多采用固定、标准化的验证模型，对所有客户应用相同的审核流程，而忽略了风险差异。这种方法不仅会给低风险客户带来不必要的麻烦，而且在高风险情况下也无效。

此外，过度依赖单纯的 文件验证 人工审核会阻碍系统扩展，并降低决策速度。此类系统也难以识别利用人工智能实施的欺诈行为，例如深度伪造和合成身份，这些行为已经绕过了传统的控制措施。合成身份欺诈造成的损失已超过…… 的美元35亿元 2023 年，生成式人工智能又增加了新的冒充和文档篡改技术，而静态检查可能会忽略这些技术。

结果表现为流失客户数量增加和在线营销效果不佳。 符合KYC 程序。

企业在 KYC 风险评估中面临的常见挑战

尽管合规基础设施建设力度加大，许多机构在实施准确的KYC风险评估方面仍然存在效率低下的问题。主要问题在于验证流程与实时客户风险之间缺乏匹配。

一些主要的运营问题包括：

• 低风险申请人面临不必要的审查，而高风险申请人却没有受到足够的审查。
• 对客户一视同仁会导致客户注册流程效率低下且速度缓慢。
• 数据源分散会降低风险评估的可见性和准确性。
• 误报和人工审核会降低入职速度并增加运营成本。
• 缺乏实时风险评分，限制了自适应决策。

因此，目前的系统无法动态调节验证级别，企业也没有机会在合规效率和成功的风险管理之间找到平衡。

基于风险的 KYC 合规所需的基础架构

动态风险评分模型实时评估客户风险，以便企业区分低风险客户和潜在高风险客户。对于高风险客户，企业会通过更深入的审核来评估其风险。 加强尽职调查通过分级验证降低风险较低客户的摩擦，以平衡合规性和体验。

基于风险的 KYC 应用的关键要求是需要一个无需代码的流程构建器，合规团队可以使用该构建器根据要求来协调验证工作流程。

关键组件包括生物识别、文档验证和行为分析，从而在身份、活动和意图方面提供多层保障。收集生物识别、行为和文档数据还必须遵守数据隐私法律，包括 《通用数据保护条例》（GDPR） 以及 CCPA，其中敏感信息应安全地保存、处理和交换，尤其是在跨境环境下进行注册时。

在客户注册之后，持续监控可以检测异常情况，支持实时交易筛选、定期 KYC 更新以及针对更新后的制裁名单和 PEP 名单进行自动检查，从而确保客户在整个生命周期内持续合规。

实施持续的基于风险的控制措施将提高在线 KYC 效率，最大限度地减少人工审核，实现操作自动化，降低成本，并支持安全、合规和可扩展的操作。

为了监测成效，组织可以根据平均注册时间、误报率降低、每次验证成本以及用户放弃率等指标来衡量成功，从而不断优化基于风险的策略。 KYC流程.

智能自动化如何支持基于风险的 KYC 合规性

对于拥有传统系统或多个数据源的组织而言，实施基于人工智能的验证可能颇具挑战性。然而，Shufti 等公司提供的 API 优先架构能够轻松与现有系统集成，且不会影响其运行能力。全球覆盖范围也便于跨境运营，无需再寻找其他供应商。

具备合规流程的自动化系统可以减少团队的人工审核工作量，并降低运营成本。通过更智能的验证，企业可以加快客户注册流程，减少客户流失，从而改善客户体验并提升收入。同时，自动化工作流程也支持 了解你的客户 合规，以便定期满足监管要求。

实施基于风险的自动化 KYC 可以扩大运营规模，通过开拓新市场和客户群体实现增长和扩张。

为什么 Shufti 能助力未来基于风险的客户准入？

静态的入职审核会给低风险客户造成不必要的延误，并且对于高风险客户需要更深入审查的地方也存在漏洞。

舒夫提 该系统支持基于风险的入职流程，通过调整验证深度以适应风险信号，并将文档和生物识别检查与可配置的工作流程相结合，并通过单一 API 实现。其无需编写代码的 Journey Builder 工具允许合规团队根据风险敞口修改验证工作流程。

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