Automatiserad riskbedömning inom KYC – så ökar ni träffsäkerhet, hastighet och regelefterlevnad

Utmaningen: Manuella KYC-riskbedömningar

I dagens komplexa regelefterlevnadsmiljö ställs redovisningsbyråer och compliance-ansvariga inför stora utmaningar med manuella KYC-riskbedömningar. Penningtvättslagen kräver att varje kund riskklassificeras (riskklassning) och övervakas, men många företag förlitar sig fortfarande på kalkylblad och manuella kontroller. Det här är inte bara tidskrävande – det innebär också risk för misstag som kan leda till allvarliga konsekvenser.

• Tidskrävande och ineffektivt: Manuella processer tar mycket tid i anspråk. Att samla in information från flera källor och fylla i formulär för hand bromsar on-boarding av kunder och årliga uppföljningar.

• Risk för fel och inkonsekvens: Mänskliga misstag är oundvikliga – viktiga kontrollpunkter kan förbises eller bedömas olika av olika medarbetare. Detta kan leda till att högrisk-indikatorer missas eller att kunder får fel riskklassning.

• Svårt att uppfylla regelkrav: Utan strukturerade system är det en utmaning att dokumentera varje riskbedömning och hålla information uppdaterad. Brister i kundkännedom och dokumentation har lett till kraftigt ökade tillsynsåtgärder och sanktionsavgifter för företag som inte följer AML-reglerna (trapets.com).

• Begränsad spårbarhet: Manuella register saknar ofta tydliga loggar. Det blir svårt att i efterhand visa exakt vilka kontroller som gjorts och hur en viss kunds risknivå motiverades – något som både internrevision och myndigheter kan kräva svar på.

Varför automatiserad KYC-riskbedömning?

Automatiserad riskbedömning innebär att digitala verktyg tar över riskklassningen av kunder – från insamling av data till analys och riskklassificering. Varför är detta viktigt? Kort sagt: automatisering höjer noggrannheten, ökar hastigheten, ger full spårbarhet och säkerställer regelefterlevnad på ett sätt som manuella metoder inte kan matcha. Nedan är några av de främsta fördelarna:

• Högre noggrannhet: En automatiserad process tillämpar samma regler konsekvent varje gång. Det minskar risken för mänskliga fel och förbiser inga varningssignaler. Till exempel kan systemet flagga Politically Exposed Persons (PEP) eller ovanliga transaktioner direkt, så att inga kritiska riskfaktorer missas (idenfy.com).

• Snabbare hantering: Det som tidigare tog timmar av manuellt arbete kan nu göras på några sekunder. Genom att hämta information automatiskt från register (Bolagsverket, Skatteverket, sanktionslistor m.m.) och köra fördefinierade riskregler, accelereras kundonboarding och periodiska kontroller dramatiskt (wolterskluwer.com). Med varningar i realtid vid misstänkt beteende kan ni agera betydligt snabbare (multisoft.se).

• Full spårbarhet: Varje kontroll och beslut loggas i systemet. Det innebär att ni när som helst kan visa ett fullständigt revisionsspår – vilka data som inhämtades, vilka kontroller som utfördes och hur riskpoängen bestämdes för varje kund. Detta underlättar både intern granskning och tillsyn från myndigheter.

• Starkare regelefterlevnad: Genom att inbygga regelverk (t.ex. penningtvättslagen) i systemets logik säkerställs att alla obligatoriska moment genomförs. Automatiseringen ser till att inga kontroller glöms bort och att listor över PEP och sanktionspersoner alltid är uppdaterade. Ni minskar risken för regelefterlevnadsbrister och därmed risken för böter eller skada på företagets anseende.

Lösningen: Så fungerar en automatiserad KYC-lösning

Hur går man då från manuellt till automatiserat? En effektiv KYC-lösning för automatiserad riskbedömning består av flera komponenter och funktioner som tillsammans hanterar processen från start till mål:

Datakällor och integrering: Systemet hämtar automatiskt kunddata från pålitliga källor. Till exempel kan en modern KYC-plattform hämta information om företagsengagemang, verklig huvudman och skatteinformation från databaser som Bolagsverket och Skatteverket, samt utföra kontroller mot internationella sanktions- och PEP-listor (wolterskluwer.com). Kunden kan ofta identifiera sig och bekräfta uppgifter direkt via BankID, vilket sparar tid för både kund och handläggare.

Regelbaserad riskmotor: En central komponent är en regelmotor som poängsätter risk baserat på fördefinierade kriterier. Ni kan ställa in regler enligt penningtvättsdirektiv och er egen riskpolicy – till exempel att en kund i ett högriskland automatiskt får högre riskpoäng, eller att ett komplex ägarförhållande ökar risken. Vissa system använder även AI för att analysera transaktionsmönster och identifiera avvikelser i realtid som kan tyda på penningtvätt (idenfy.com).

PEP- och sanktionskontroller: Automatiserade dagliga kontroller mot PEP-register och sanktionslistor säkerställer att ni omedelbart får reda på om en kund blir upptagen på någon risklista. Detta sker i bakgrunden utan att kräva manuellt arbete, och systemet flaggar direkt för compliance-ansvariga om en träff inträffar. På så sätt missas inte kritisk information även mellan ordinarie kontrollintervall.

Styrning och audit trail: Det är viktigt att ha governance kring modellen. Enligt lag ska ni ha rutiner för att utvärdera och kvalitetssäkra riskmodellen löpande. En automatiserad lösning stödjer detta genom att alla ändringar i riskregler dokumenteras och att historiska riskbedömningar sparas i minst fem år. Ni får ett tydligt audit trail för varje kunds riskprofil över tid, vilket förenklar externa granskningar.

Att införa automatiserad riskbedömning kräver planering. Här är några steg för att lyckas med implementationen:

1. Kartlägg era behov och riskfaktorer – analysera nuvarande KYC-process, identifiera var de största riskerna och tidsbovarna finns.

2. Välj rätt verktyg – utvärdera automatiserade KYC/AML-system och välj en lösning som uppfyller lagkrav och kan anpassas till er verksamhet.

3. Integrera datakällor – koppla systemet till relevanta register och databaser (kundregister, externa API:er för sanktionslistor, etc.) för att automatisera datahämtning.

4. Konfigurera riskmodellen – ställ in regler, riskpoäng och gränsvärden utifrån er riskaptit och penningtvättslagens riktlinjer, så att systemet klassar kunder i t.ex. låg, medel eller hög risk.

5. Utbilda teamet och testa – se till att medarbetarna är tränade i det nya verktyget. Genomför pilotkörningar och jämför resultat med era gamla rutiner för att justera inställningarna vid behov.

6. Följ upp och förbättra – efter driftsättning, övervaka löpande systemets utfall. Justera riskregler när verksamheten eller regelverket ändras, och utnyttja rapporter för att kontinuerligt förbättra processen.

Mätbara fördelar och nästa steg

Genom att automatisera KYC-riskbedömningen uppnår ni inte bara en säkrare och snabbare process, utan även konkreta effektivitetsvinster. Studier visar att digitala KYC-lösningar kan minska handläggningstiden med upp till 70% och dramatiskt reducera antalet felaktiga eller missade riskbedömningar (docsumo.com). Det betyder att er personal kan lägga mer tid på kvalitativ analys istället för rutinjobb, och att ni står bättre rustade inför tillsyn.

Kontakta Qapla för att boka en demo eller en riskgenomgång och upptäck hur automatiserad riskbedömning kan lyfta er KYC-process.