Автоматизований процес перевірки клієнтів (KYC) використовує автоматизацію робочих процесів та OSINT для більш ефективної перевірки особи, допомагаючи фінансовим установам спростити процес онбордингу клієнтів та завчасно виявляти приховані ризики. За умови правильної інтеграції автоматизація перетворює комплаєнс із “слабкого місця” на конкурентну перевагу.
Фінансові установи та фінтех-компанії стикаються з дедалі більшим тиском — необхідністю швидко онбордити клієнтів, не пропускаючи прихованих ризиків. Традиційні ручні процеси Know Your Customer (KYC) більше не встигають за темпом цифрового онбордингу, глобальними джерелами даних і складними методами шахрайства. Саме тому все більше галузей, зокрема банки та фінтехвпроваджують автоматизовані KYC-перевірки, щоб відповідати очікуванням щодо кращого управління ризиками та дотримання вимог.
Автоматизований KYC використовує технології штучного інтелекту, біометрію, автоматизацію робочих процесів та розвідку з відкритих джерел (OSINT), щоб забезпечити швидші, точніші та підзвітні процеси управління ризиками та дотримання регуляцій.
У цій статті ви дізнаєтесь, як працює KYC-автоматизація, які виклики вона допомагає подолати та які перевірені стратегії дозволяють командам дотримуватись регуляторних вимог і виявляти ризики ще до того, як вони переростуть у регуляторну проблему.

Виклики традиційного KYC

Перш ніж говорити про те, як автоматизація може розв’язати типові проблеми KYC-процесів, важливо зрозуміти основні операційні труднощі традиційного (legacy) підходу. Старі KYC-підходи не були створені для роботи в режимі реального часу, з глобальними джерелами даних або сучасними методами шахрайства. Нижче наведено найбільш поширені слабкі місця традиційного підходу до Know Your Customer.

1. Ручна перевірка документів створює затримки

Більшість KYC-команд вручну переглядають посвідчення особи, та інші документи. Аналітики вручну переносять дані з документів у системи онбордингу, звіряють імена в різних базах та очікують затвердження.
Такий підхід:
● затримує онбординг на дні або навіть тижні; ● робить процес суб’єктивним та непослідовним — два аналітики часто приходять до різних висновків щодо однієї й тієї ж заявки.

2. Ручна робота потребує великих команд і постійного контролю

3. Legacy-системи створюють фрагментований скоринг ризиків

TІнформація про клієнтів розташована у різних системах: онбординг-платформах, CRM, інструментах санкційного скринінгу, email-історії, внутрішніх таблицях тощо.
Без інтеграції:

● оцінка ризику залежить від конкретного аналітика та набору доступних інструментів; ● один і той самий клієнт може отримати різні рівні ризику в різних системах — наприклад, “medium-risk” у одній платформі та “low-risk” у іншій. xt element

4. Традиційні KYC-процеси не масштабуються під цифровий онбординг

Традиційна модель Legacy KYCне розрахована на віддалену роборту. До прикладу банків, сьогодні цифрові клієнти очікують відкриття рахунку за хвилини, а не дні.
Коли кількість заявок різко зростає (нові продукти, вихід на нові ринки):
● ручні команди не встигають опрацьовувати всі заявки; ● накопичуються черги; ● падає задоволеність клієнтів; ● збільшується ризик пропуску підозрілих профілів.

Ці прогалини — саме те місце, де автоматизований KYC і OSINT-підсилена аналітика створюють максимальний ефект.

Порівняння: Традиційний (ручний) KYC vs. Автоматизований KYC

Основні компоненти автоматизованого KYC для банків

Щоб зрозуміти, як автоматизовані KYC-перевірки працюють на практиці, важливо розглянути ключові елементи системи. Кожен компонент виконує свою конкретну задачу: збір надійних даних, підтвердження особи, скринінг ризиків, визначення подальших дій та постійний моніторинг після схвалення клієнта.
У взаємодії ці елементи формують безшовний, підзвітний та масштабований процес, який не потребує збільшення кількості персоналу.

Захоплення та валідація документів

Клієнт завантажує ідентифікаційні або корпоративні документи, з яких системи OCR та ШІ автоматично зчитують основні дані (ПІБ, дата народження, адреса) і перевіряють їх на можливі підробки чи дублікати. Людський контроль залишається необхідним для виявлення складних випадків шахрайства.

Ідентифікація особи та біометрія

Фото або відео клієнта звіряється з документом за допомогою біометрії. Для корпоративних клієнтів додатково перевіряються реєстраційні дані та структура власності.

AML (Протидія відмиванню грошей) та санкційний скринінг

Дані автоматично звіряються зі світовими санкційними списками, базами політично значущих осіб (PEP) та негативними медіа. OSINT-платформи, такі як ShadowDragon Horizon™, доповнюють цей етап аналізом відкритих джерел — соціальних мереж, доменів, даркнет-ресурсів і злитих баз даних, щоб виявити приховані ризики.

Оцінювання ризику та підтримка прийняття рішень

Зібрана інформація аналізується у «risk engine», який формує ризиковий бал (низький, середній, високий) і пропонує рішення — схвалити, відхилити чи передати на ручну перевірку.

Безперервний моніторинг і сповіщення

Після схвалення клієнт залишається під автоматичним спостереженням: система реагує на появу нових санкцій, судових справ чи негативних згадок у ЗМІ.
Таким чином, автоматизований KYC із залученням OSINT робить перевірку клієнтів швидшою, прозорішою та ефективнішою, забезпечуючи баланс між технологічною автоматизацією та експертним контролем. Text element

8 переможних стратегій для автоматизованої KYC-перевірки

Автоматизація робить процес KYC-верифікації значно ефективнішим, але справжня перевага полягає у правильному використанні автоматизації для підвищення точності, зменшення ризиків і виявлення того, що статичні бази даних не здатні показати.
Ці стратегії демонструють, як перейти від базової автоматизації до розумного, аналітично керованого KYC, побудованого на інтелекті та даних.

1. Використовуйте підхід, заснований на ризиках (Risk-Based Approach)

Обробляйте кожного клієнта відповідно до його рівня ризику, а не за однаковими перевірками для всіх. Використовуйте заздалегідь визначені правила (галузь, географія, розмір транзакцій тощо) для автоматичного сегментування клієнтів:
● низькоризикові — проходять прискорений онбординг, ● високоризикові — направляються до розширеної перевірки (Enhanced Due Diligence) або ручного аналізу.
Такий підхід зменшує тиск на клієнтів, не послаблюючи контроль та комплаєнс.

2. Інтегруйте OSINT для збагачення даних про особу та виявлення шахрайства

Традиційні бази даних неаналізують публікацій онлайн. OSINT допомагає підтвердити:
● цифрові сліди, ● бізнес-зв’язки, ● псевдоніми, ● власність вебсайтів, ● судові справи, ● згадки у даркнет-форумах.
ShadowDragon Horizon™ автоматично виявляє та візуалізує:
● зв’язки між особами, ● викрадені або зламані облікові дані, ● приховані мережі шахраїв і shell-компаній.
Це суттєво ускладнює їхню діяльність і зменшує шанс залишитися невиявленими.

3. Використовуйте біометрію та перевірку “liveness” для посиленої автентифікації

Розпізнавання обличчя, голосова верифікація та тести на “liveness”, засновані на рухах, гарантують, що заявник фізично присутній, а не використовує дипфейки чи маски. Це забезпечує цілісність і справжність особи ще до початку онбордингу.

4. Автоматизуйте перевірку документів за допомогою AI та OCR

OCR сканує ID-картки, паспорти, ліцензії та корпоративні документи, після чого порівнює витягнуту інформацію з даними, поданими користувачем, і з зовнішніми глобальними базами. AI-моделі можуть виявляти підробки за секунди, знаходячи невідповідні шрифти чи повторно використані шаблони документів, тоді як вручну це зайняло б години.
Але AI не безпомилковий. Людський контроль все ще критично важливий для:
● перевірки складних і нестандартних випадків, ● інтерпретації контексту, ● уникнення сліпої залежності від автоматизації.

5. Увімкніть безперервний KYC через моніторинг і сповіщення

Моніторте профілі в режимі реального часу, а не очікуйте річних перевірок або вимог регулятора. Автоматизовані процеси сканують:
● оновлення санкційних списків, ● зміни в корпоративних реєстрах, ● негативні новини, ● OSINT-джерела, ● інші індикатори ризику.
Коли ризиковий статус змінюється (наприклад, нова кримінальна справа, негативний медіа-епізод або зміна власника), система генерує миттєве сповіщення, що запускає негайний перегляд.

6. Забезпечте відповідність регуляціям завдяки звітності, готовій до аудиту

Автоматизація повинна формувати повний аудитний слід, який містить:
● кожну виконану перевірку, ● використане джерело даних, ● присвоєний ризиковий бал, ● прийняте рішення (схвалення, відхилення, ескалація).
Такі звіти можна експортувати для:
● аудиторів, ● регуляторів, ● внутрішніх команд комплаєнсу та ризик-менеджменту.
Це зменшує навантаження на комплаєнс і демонструє здатність компанії пояснити кожне рішення.
ShadowDragon Horizon™ додатково посилює цей процес завдяки:
● OSINT-даним з атрибуцією джерел, ● інтелекту з мітками часу, ● перевірюваними посиланнями на оригінальні джерела.
Це дозволяє командам комплаєнсу створювати якісні регуляторні звіти та пришвидшує розслідування.

7. Проєктуйте систему з урахуванням масштабованості та інтеграції

Автоматизований KYC працює ефективно лише тоді, коли він інтегрується з уже наявними технологіями KYC.
API мають поєднувати ваш KYC-движок з:
● порталами онбордингу, ● CRM-системами, ● інструментами управління кейсами, ● системами AML-моніторингу, ● іншими дотичними платформами.
ShadowDragon підтримує таку модель завдяки:
● інтеграціям на основі API, ● партнерствам із провідними платформами комплаєнсу,
що дозволяє OSINT-аналітиці надходити безпосередньо у наявні робочі процеси, не порушуючи існуючу інфраструктуру.
Хмарно-орієнтована архітектура забезпечує, що система може без проблем витримувати різкі стрибки в кількості заявок без збільшення штату або закупівлі нового обладнання.

8. Зменшуйте хибні спрацьовування завдяки контекстній аналітиці

Надмірна кількість алертів може паралізувати операції та приховати справжні загрози. Зменшіть хибні спрацьовування, підсилюючи процеси скринінгу:
● поведінковою аналітикою, ● транзакційним контекстом, ● даними про корпоративну структуру, ● OSINT-джерелами.
Це допомагає аналітикам зосередитися на реальних red flags, а не витрачати час на безпечні невідповідності.