فناوری نظارتی یا رگ تک (RegTech) در واقع زیرمجموعه‌ای از فناوری مالی یا فین‌تک است که تمرکز آن بر حل چالش‌های مربوط به رعایت قوانین، انطباق با مقررات و مدیریت ریسک‌های نظارتی با استفاده از فناوری‌های نوین است.

ضرورت پیدایش RegTech و هدف آن

پس از وقوع بحران‌های مالی سال ۲۰۰۸، و به جهت جلوگیری از وقوع بحرانهای مشابه، نهادهای نظارتی در سراسر جهان قوانین و مقررات مالی را به شدت افزایش دادند. این افزایش مقررات، هزینه‌ها و پیچیدگی فرآیندهای انطباق (Compliance) را برای شرکتها، بانک‌ها و مؤسسات مالی افزایش داد.

رگ تک ایجاد شد تا به عنوان یک راه‌حل، این فرآیندهای پرهزینه، زمان‌بر و دستی را خودکار کند. از اهداف اصلی آن، تضمین این است که مؤسسات مالی بتوانند با حداکثر دقت، بهره وری و کارآمدی و با کمترین هزینه، مقرراتی که دائما در حال تغییرند را رعایت کنند.

کاربرد رگ تک

رگ تک عمدتاً بر سه کارکرد کلیدی متمرکز است که به وسیله فناوری‌های پیشرفته انجام می‌شوند:

 * نظارت بر تراکنش‌ها و انطباق (Compliance):

  • مبارزه با پولشویی (AML) و تأمین مالی تروریسم: سیستم‌های رگ تکی با استفاده از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، حجم عظیمی از داده‌های تراکنش را در زمان واقعی (Real-time) پایش می‌کنند تا الگوهای مشکوک و غیرمعمول را که نشان‌دهنده فعالیت‌های پولشویی یا کلاهبرداری هستند، شناسایی کرده و هشدار دهند.
  • شناسایی مشتری (KYC) و احراز هویت: این فناوری‌ها فرآیند تأیید هویت مشتریان را دیجیتالی و خودکار می‌کنند تا اطمینان حاصل شود که موسسات با افراد یا نهادهای ممنوعه معامله نمی‌کنند.

 * گزارش‌دهی نظارتی (Regulatory Reporting):

یکی از زمان‌برترین کارها برای بانک‌ها، تهیه گزارش‌های دقیق و مطابق با فرمت‌های مورد نیاز نهادهای نظارتی است. راه‌حل‌های رگ تک این گزارش‌ها را به صورت خودکار و دقیق از داده‌های خام استخراج و آماده می‌کنند و خطای انسانی را به حداقل می‌رسانند.

 * مدیریت ریسک (Risk Management):

ابزارهای رگ تک، ریسک‌های مختلف نظارتی و عملیاتی (مانند ریسک ناشی از تغییر ناگهانی قوانین) را با تحلیل پیشرفته داده‌های کلان (Big Data) پیش‌بینی و مدل‌سازی می‌کنند و به سازمان کمک می‌کنند تا قبل از وقوع مشکل، اقدامات اصلاحی لازم را انجام دهد.

فناوری‌های مورد استفاده

رگ تک به شدت وابسته به فناوری‌های زیر است:

  1. هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین (Machine Learning): برای تحلیل الگوها، تشخیص ناهنجاری‌ها و پیش‌بینی ریسک‌ها.
  2. رایانش ابری (Cloud Computing): برای ذخیره‌سازی و پردازش سریع حجم بالای داده‌ها با امنیت بالا و هزینه کمتر.
  3. کلان‌داده (Big Data): برای مدیریت و تجزیه و تحلیل اطلاعات بسیار زیاد به منظور نظارت لحظه‌ای.
  4. بلاک چین (Blockchain): در برخی موارد برای ایجاد دفاتر کل شفاف و غیرقابل دستکاری برای ثبت تراکنش‌ها و اسناد انطباق.

به طور خلاصه، RegTech یک ابزار حیاتی است که در محیط مالی پیچیده و متغیر امروزی، به مؤسسات کمک می‌کند تا چابک‌تر و منطبق‌تر با قوانین عمل کنند.

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *