Taiwan RegTech Challenge 2020: CRIF recibió el premio Proof of Concept y el premio a la excelencia por la solución de cumplimiento AML / KYC. Sherlock Detection llega a la final

Taiwan RegTech Challenge 2020 es un evento de asociación público-privada destinado a acelerar el recorrido regulatorio digital en Taiwán. ¿Cómo? Buscando soluciones basadas en tecnología / RegTech de alto potencial, confiables y avanzadas en todo el mundo.

Con el apoyo de la Comisión de Supervisión Financiera y las autoridades supervisoras de Taiwán, Taiwan RegTech Challenge 2020, se centró en las soluciones FinTech que están ayudando a transformar los servicios financieros a nivel mundial al tiempo que aceleran la inclusión financiera.

CRIF aprovechó la oportunidad para ser parte del evento y presentar sus soluciones Sherlock Detection y AML / KYC Compliance Solutions a otros participantes interesados en los campos FinTech y RegTech.

Sherlock Detection es la solución de evaluación de riesgos impulsada por IA de CRIF para potenciar las estrategias antifraude de las aseguradoras. Tres factores principales lo llevaron a la final de la competencia: el interés en el uso de modelos de aprendizaje automático, la resolución de un problema común (automatización completa de la fase de evaluación de reclamos) y el servicio prestado en el modelo "como servicio".

El equipo de detección de Sherlock de CRIF fue coordinado por Federico Fontolan, consultor de CRIF en la región, e incluyó a Romano Panzacchi (líder del equipo), Matteo Bussani, ambos gerentes de proyectos de CRIF, y Roberto Falasca, científico de datos de CRIF. El equipo creó una demostración en video que presenta Sherlock Detection, con el apoyo técnico del Departamento de Comunicaciones de CRIF. Su presentación y sesión de preguntas y respuestas con los jueces se llevó a cabo de forma totalmente remota debido a la pandemia de COVID-19.

La solución de cumplimiento AML / KYC (Sr. AML) fue presentada por CRIF CCIS, la empresa CRIF que opera en Taiwán, y recibió el premio Proof of Concept y el premio a la excelencia.
La solución de cumplimiento AML / KYC combina la base de datos empresarial completa de CRIF CCIS y la tecnología de inteligencia artificial de Eureka Fintech Limited, presentando datos como flujos de efectivo o transacciones en forma de gráficos. Con una reducción en el tiempo de respuesta de 7 días a 4 minutos, la solución de cumplimiento AML / KYC ayuda a los clientes a pasar de KYC a KYCC (Conozca al cliente de su cliente) para comprender las relaciones entre empresas cooperativas.

"Estamos orgullosos de haber traído las soluciones de CRIF a la atención del mercado taiwanés y del FSC, y aún más felices de que nuestra Solución de Cumplimiento AML / KYC y el servicio Sherlock hayan generado tanto interés por parte de los jueces de RegTech", comentó Vincenzo Resta, Director Ejecutivo Regional CRIF. "Este fue un escaparate importante para dar a conocer el compromiso de CRIF de desarrollar soluciones innovadoras y avanzadas de InsurTech y FinTech. Confiamos en que el mercado taiwanés representa una gran oportunidad para asociarse con los principales actores financieros y de seguros del país".

"Con el lanzamiento de la segunda etapa de Open Banking, la operación oficial del primer banco solo en línea y la madurez de FinTech en Taiwán, las instituciones financieras enfrentan desafíos difíciles, incluido el cumplimiento normativo, la prevención del lavado de dinero y el control de riesgos", dijo Alice Kuo, Directora de CRIF CCIS. “En vista de esto, CRIF CCIS se esfuerza por expandir las aplicaciones de CrediTech. Al participar en Taiwan RegTech Challenge 2020, CRIF CCIS desarrolló e introdujo soluciones RegTech de última generación, y es un honor para CRIF CCIS haber recibido estos premios. CRIF CCIS planea ayudar a las empresas taiwanesas a equiparse para lidiar con las regulaciones financieras internacionales, ampliar las aplicaciones y el desarrollo de RegTech en servicios financieros a través de la cooperación con Taiwan Depository & Clearing Corporation en PoC”, comentó Alice Kuo.