ໃນປັດຈຸບັນ ມີຫຼາຍກວ່າສາມສ່ວນສີ່ຂອງທະນາຄານທົ່ວໂລກໄດ້ເລີ່ມນຳໃຊ້ລະບົບການຊຳລະເງິນແບບເວລາຈິງ, ເພີ່ມຂຶ້ນຢ່າງຫຼວງຫຼາຍຈາກພຽງເຄິ່ງໜຶ່ງຂອງປີ 2020 ຕາມຂໍ້ມູນຈາກ FFIEC ໃນປີກາຍນີ້. ປະຊາຊົນຕ້ອງການໃຫ້ເງິນຂອງພວກເຂົາຖືກຍ້າຍທັນທີ ບໍ່ວ່າຈະເປັນການຈ່າຍບິນ, ສົ່ງເງິນລະຫວ່າງບັນຊີ, ຫຼື ການໂອນເງິນລະຫວ່າງປະເທດ, ເຊິ່ງລະບົບການປຸງແຕ່ງແບບເກົ່ານັ້ນບໍ່ສາມາດຮອງຮັບໄດ້. ດ້ວຍການຊຳລະເງິນແບບເວລາຈິງ ບໍ່ມີຄວາມຈຳເປັນຕ້ອງລໍຖ້າ 2 ຫາ 3 ວັນ ດັ່ງທີ່ລະບົບ ACH ໃຊ້ເວລາ. ສິ່ງນີ້ຊ່ວຍຫຼຸດຜ່ອນຄວາມສ່ຽງໃນການຈັດການກັບພາກສ່ວນອື່ນໆ ແລະ ໝາຍຄວາມວ່າ ບໍລິສັດສາມາດເຂົ້າເຖິງເງິນສົດໄດ້ໄວກວ່າເກົ່າ.
ເມື່ອທະນາຄານປ່ຽນຈາກຂະບວນການຊຸດກາງຄືນເກົ່າເຫຼົ່ານັ້ນມາເປັນການລະບາຍທີ່ໄຫຼເຂົ້າຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ, ພວກເຂົາສາມາດຫຼຸດເວລາການປຽບທຽບບັນຊີຈາກຫຼາຍວັນໃຫ້ເຫຼືອພຽງແຕ່ມິນລິວິນາທີ. ຕາມລາຍງານຈາກສະຖາບັນປະຊາຄົມທະນາຄານສາກົນ (BIS) ປີ 2023, ການປ່ຽນແປງນີ້ໄດ້ຫຼຸດຜ່ອນການດຳເນີນງານທີ່ຊ້າລົງໃນການຊຳລະເງິນລະຫວ່າງທະນາຄານລົງໄດ້ປະມານ 94%. ການປັບປຸງເຫຼົ່ານີ້ໄດ້ມີຜົນກະທົບໄປຫຼາຍດ້ານ ເຊັ່ນ: ການຈັດການກັບການໄຫຼຂອງສົດ, ການຈັດການຄວາມສ່ຽງດ້ານອັດຕາແລກປ່ຽນ, ແລະ ການເຮັດໃຫ້ດຸນດີຂຶ້ນ. ໃຫ້ພິຈາລະນາເບິ່ງເວທີການຊຳລະເງິນທີ່ທັນສະໄໝໃນມື້ນີ້ - ບາງເວທີສາມາດຈັດການໄດ້ເຖິງ 12,000 ລາຍການຕໍ່ວິນາທີ ໃນຂະນະທີ່ຮັກສາເວລາຕອບສະໜອງໄວ້ຕ່ຳກວ່າ 50 ມິນລິວິນາທີ. ນັ້ນແມ່ນໄວກວ່າລະບົບເຄື່ອງແມ່ຂ່າຍເກົ່າທີ່ຍັງເຮັດວຽກຢູ່ໃນບາງສະຖາບັນໄດ້ປະມານ 300 ເທົ່າ.
ໃນໄຕມາດທີ່ 2 ປີ 2024, ມີ 45 ປະເທດທີ່ມີເຄືອຂ່າຍການຊຳລະເງິນແບບເວລາຈິງໃນການດຳເນີນງານ, ໂດຍການຮັບຮອງໃຊ້ເພີ່ມຂຶ້ນ 23% ຕໍ່ປີ. ຕາມການສຳຫຼວດການຊຳລະເງິນໂລກ 2024 ຂອງກະດານຄວາມໝັ້ນຄົງດ້ານການເງິນ, ແຜ່ນທາງເຫຼົ່ານີ້ຖືວ່າເປັນພື້ນຖານໂຄງລ່າງທີ່ສຳຄັນໃນການສົ່ງເສີມເປົ້າໝາຍການພັດທະນາຢ່າງຍືນຍົງຂອງສະຫະປະຊາຊາດເລກທີ 8, ເຊິ່ງອະນຸຍາດໃຫ້ມີການຊຳລະເງິນຂະໜາດນ້ອຍສຳລັບປະຊາກອນທີ່ບໍ່ມີບັນຊີທະນາຄານ ແລະ ພັດທະນາຄວາມໝັ້ນຄົງຂອງການໄຫຼວຽນຂອງສາຍເງິນສຳລັບວິສາຫະກິດຂະໜາດນ້ອຍ ແລະ ກາງ.
ໃນປັດຈຸບັນ, ການປ້ອງກັນການໂກງໄດ້ຂຶ້ນກັບຊອບແວການປະມວນຜົນແບບເວລາຈິງຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ. ລະບົບເຫຼົ່ານີ້ວິເຄາະຮູບແບບການເຄື່ອນไหวຢ່າງໄວວາຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ, ໃນບາງຄັ້ງສາມາດຢຸດການກະທຳທີ່ໜ້າສົງໄສພາຍໃນ 50 ມິນລິວິນາທີ ກ່ອນທີ່ຈະມີການຖອນເງິນອອກຈາກບັນຊີ. ລະບົບຊຸດດັ້ງເດີມຊ້າກວ່າຫຼາຍ, ເຊິ່ງມັກໃຊ້ເວລາຕั้ງແຕ່ 4 ຫາ 6 ຊົ່ວໂມງໃນການກະທົບລາຍການທີ່ຜິດປົກກະຕິ. ຄວາມແຕກຕ່າງນີ້ກໍມີຜົນກະທົບຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ. ທະນາຄານລາຍງານວ່າໄດ້ຫຼຸດຜ່ອນການສູນເສຍຈາກການໂກງລົງໄດ້ປະມານ 63% ນັບຕັ້ງແຕ່ໄດ້ນຳໃຊ້ວິທີການທີ່ໄວຂຶ້ນນີ້ ຕາມລາຍງານດ້ານຄວາມປອດໄພດ້ານການເງິນປີກາຍ. ເມື່ອໃຜຄົນໜຶ່ງພະຍາຍາມຈ່າຍເງິນ, ລະບົບຈະກວດສອບຫຼາຍປັດໄຈພ້ອມກັນ ລວມທັງ ຜູ້ທີ່ເຂົາຈ່າຍໃຫ້, ສະຖານທີ່ທີ່ເຂົາຢູ່, ແລະ ອຸປະກອນປະເພດໃດທີ່ເຂົາກຳລັງໃຊ້. ວິທີການຫຼາຍຊັ້ນນີ້ຊ່ວຍຢຸດການໂຈມຕີບັນຊີ ແລະ ການເຄື່ອນໄຫວທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງ ໃນບັນຊີຫຼາຍພັນບັນຊີພ້ອມກັນ.
ລະບົບຂັ້ນສູງຈະເຊື່ອມຕໍ່ຂໍ້ມູນຈາກແຫຼ່ງຂໍ້ມູນຫຼາຍກວ່າ 12 ແຫຼ່ງພ້ອມກັນ:
ການໃຊ້ວິທີການຫຼາຍປັດໄຈນີ້ຊ່ວຍໃນການກວດຈັບເສັ້ນທາງການໂກງທີ່ຊັບຊ້ອນ ເຊິ່ງລະບົບທີ່ອີງໃສ່ກົດເກນບໍ່ສາມາດຈັບໄດ້ ແລະ ຊ່ວຍຫຼຸດຜ່ອນການແຈ້ງເຕືອນຜິດໄດ້ 38%
ເຄື່ອງມືຕ້ານການໂກງທີ່ດີທີ່ສຸດໃນມື້ນີ້ປະສົມປະສານຫຼາຍວິທີການ ລວມທັງການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກທີ່ໄດ້ຮັບການຝຶກອົບຮົມຈາກເຫດການການໂກງກ່ອນໜ້ານັບຮ້ອຍລ້ານຄັ້ງ ພ້ອມກັບວິທີການທີ່ຊ່ວຍຄົ້ນຫາກິດຈະກຳທີ່ຜິດປົກກະຕິໂດຍບໍ່ຕ້ອງຝຶກອົບຮົມມາກ່ອນ. ໃຊ້ສະຖານະການນີ້ເປັນຕົວຢ່າງ: ບຸກຄົນໜຶ່ງຊື້ສິນຄ້າຈາກນິວຢອກ ແລ້ວສົ່ງເງິນເກືອບ 9.8 ລ້ານຣູປີໄປຍັງບັນຊີໃນມຸ້ມໄບ ໃນເວລາບໍ່ກີ່ເທົ່າໃດນາທີ. ລະບົບຈະກຳກັບກິດຈະກຳແບບນີ້ດ້ວຍຄະແນນຄວາມສ່ຽງສູງປານ 890 ຈາກ 1000 ເ´ངກໍ່ມັກຈະນຳໄປສູ່ການກວດກາເພີ່ມເຕີມ ເຊັ່ນ: ການສະແກນລາຍນິ້ວມື ຫຼື ການຈົດຈໍາຮູບໜ້າ. ລະບົບ AI ທີ່ທັນສະໄໝຈະຈັບກຸ່ມການໂກງປະເພດໃໝ່ໄດ້ປະມານ 9 ໃນ 10 ປະເພດທີ່ຍັງບໍ່ເຄີຍເຫັນມາກ່ອນ, ໃນຂະນະທີ່ລະບົບທີ່ອີງໃສ່ກົດເກົ່າໆ ມີຄວາມຖືກຕ້ອງພຽງປະມານສອງສາມສ່ວນ. ລະບົບອັດສະຈັກອັນທັນສະໄໝເຫຼົ່ານີ້ຈະປັບປຸງຄວາມສຳຄັນຂອງພວກມັນທຸກອາທິດ ເມື່ອໄພຂົ່ມຂູ່ໃໝ່ໆເກີດຂຶ້ນ, ເຊິ່ງເປັນສິ່ງທີ່ກາຍເປັນສິ່ງສຳຄັນຫຼາຍເມື່ອການໂກງໂດຍໃຊ້ຕົວຕົນທີ່ຖືກສ້າງຂຶ້ນ (synthetic identity fraud) ເພີ່ມຂຶ້ນຢ່າງກ້າວກະໂດດໃນປີ 2023 ຕໍ່ຕ້ານແພລດຟອມການຊຳລະເງິນຜ່ານມືຖືໃນທົ່ວອາຊີ.
ການຫັນມາໃຊ້ການປະມວນຜົນແບບເວລາຈິງໄດ້ປ່ຽນວິທີການຕ້ານການຟອກເງິນໃນປັດຈຸບັນຢ່າງສິ້ນເຊີງ. ປັດຈຸບັນ, ທະນາຄານສາມາດວິເຄາະການຊຳລະເງິນຂ້າມຊາຍແດນ, ຕິດຕາມພຶດຕິກຳບັນຊີ, ແລະ ກວດກາເຄືອຂ່າຍຜູ້ຮັບເງິນໄດ້ພ້ອມກັນ. ລະບົບທີ່ທັນສະໄໝສາມາດກວດສອບປັດໄຈການຊຳລະເງິນຫຼາຍກວ່າ 500 ຢ່າງຮວມກັນ, ເຊິ່ງຊ່ວຍໃນການຄົ້ນພົບກິດຈະກຳທີ່ມີຄວາມສ່ຽງ ເຊັ່ນ: ເງິນທີ່ຖືກຍ້າຍຜ່ານບັນຊີຫຼາຍບັນຊີ ຫຼື ເມື່ອບຸກຄົນໃດໜຶ່ງທຳການຄວບຄຸມທຸລະກິດຂຶ້ນມາຢ່າງກະທັນຫັນ. ສະຖາບັນການເງິນທີ່ປ່ຽນມາໃຊ້ລະບົບຕິດຕາມແບບເວລາຈິງ ໄດ້ລາຍງານວ່າພວກເຂົາສາມາດຈັບກຸມການເຮັດທຸລະກຳກັບບໍລິສັດເປົ່າໄດ້ໄວຂຶ້ນເຖິງ 92 ເປີເຊັນ ຖ້າທຽບກັບວິທີການປະມວນຜົນແບບເກົ່າ. ອົງການດຳເນີນງານດ້ານການຕ້ານການຟອກເງິນ (FATF) ໄດ້ອ້າງເຖິງຕົວເລກເຫຼົ່ານີ້ໃນບົດລາຍງານປີ 2023 ຂອງພວກເຂົາ, ເຊິ່ງສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າສະຖານະການດີຂຶ້ນຫຼາຍປານໃດໃນການຈັບກຸມອາຊະຍາກຳດ້ານການເງິນຢ່າງທັນທີ.
ລະບົບເວລາຈິງຮັກສາບັນທຶກການກວດກາທີ່ບໍ່ສາມາດດັດແປງໄດ້ໂດຍການປິດຜນການເຄື່ອນไหวຂອງພາລະກິດດ້ວຍວິທີການເຂົ້າລະຫັດໃນຂະນະທີ່ດູດຊຶມຂໍ້ມູນ. ສິ່ງນີ້ຊ່ວຍປິດຊ່ອງຫວ່າງໃນການປຽບທຽບຂໍ້ມູນລະຫວ່າງຖານຂໍ້ມູນເກົ່າ - ຂໍ້ບົກຜ່ອງທີ່ເຮັດໃຫ້ເກີດຄວາມລົ້ມເຫຼວໃນການປະຕິບັດຕາມກົດໝາຍ AML ໃນການກວດກາຂ້າມດິນแดนເຖິງ 37% (Deloitte 2024). ພາກສ່ວນຄວບຄຸມກໍາລັງຕ້ອງການບັນທຶກທີ່ມີການກໍາກົດເວລາຢ່າງຊັດເຈນ ເພື່ອສະແດງໃຫ້ເຫັນເວລາທີ່ຄວາມສ່ຽງຖືກປະເມີນໃນຂະນະດໍາເນີນການຊໍາລະເງິນ.
ລະບົບທີ່ດີທີ່ສຸດນຳໃຊ້ກົດລະບຽບທີ່ມີຄວາມຍືດຫຍຸ່ນ ເຊິ່ງຈະເຂັ້ມງວດຂຶ້ນໃນບັນດາພື້ນທີ່ທີ່ມີຄວາມສ່ຽງ ແຕ່ຈະເຮັດໃຫ້ຂະບວນການໄວຂຶ້ນເມື່ອບໍ່ມີຄວາມອັນຕະລາຍຫຼາຍ. ທະນາຄານແຫ່ງໜຶ່ງຈາກສະແກນດິເນເວຍ ໄດ້ຫຼຸດຜ່ອນການເຕືອນທີ່ຜິດພາດລົງເກືອບສອງສ່ວນສາມ ເນື່ອງຈາກໂປຣແກຣມຄອມພິວເຕີ້ອັນສະຫຼາດທີ່ພວກເຂົາໄດ້ນຳໃຊ້. ໂປຣແກຣມເຫຼົ່ານີ້ຈະປັບປຸງການຈັດອັນດັບຄວາມສ່ຽງຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງທຸກໆສິບຫ້າວິນາທີ ໃນຂະນະທີ່ເຫດການຕ່າງໆເກີດຂຶ້ນທົ່ວໂລກ ແລະ ຕະຫຼາດມີການປ່ຽນແປງ. ເມື່ອບັນຊີການປະຕິເບດຖືກອັບເດດ, ການປ່ຽນແປງເຫຼົ່ານີ້ຈະແຜ່ກະຈາຍໄປທົ່ວໂລກພາຍໃນໜຶ່ງວິນາທີ ແລະ ສາມາດຢຸດການເຮັດທຸລະກຳທີ່ບໍ່ດີ ເຊິ່ງມີມູນຄ່າເປັນລ້ານໂດລາ ແຕ່ລະເດືອນ ທີ່ອາດຈະລັກລອກໄປໄດ້ຖ້າບໍ່ມີລະບົບນີ້.
ເມື່ອສະຖາບັນດ້ານການເງິນເລີ່ມໃຊ້ລະບົບການປະມວນຜົນແບບເວລາຈິງ, ພວກເຂົາມັກຈະເຫັນຄວາມໄວໃນການຕັດສິນໃຈເພີ່ມຂຶ້ນປະມານ 35% ຕາມການຄົ້ນຄວ້າທີ່ຖືກຕີພິມປີກາຍໃນວາລະສານດ້ານເຕັກໂນໂລຊີການເງິນ. ວິທີການເຮັດວຽກຂອງພວກເວທີເຫຼົ່ານີ້ແທ້ຈິງແລ້ວກໍ່ໜ້າປະທັບໃຈຫຼາຍ - ພວກມັນເບິ່ງທຸກໆການເຄື່ອນไหวທີ່ເກີດຂຶ້ນໃນຕອນນີ້ ແລະ ສັງເກດບັນຫາກ່ອນທີ່ຈະກາຍເປັນບັນຫາໃຫຍ່. ຄິດກ່ຽວກັບສິ່ງຕ່າງໆເຊັ່ນ: ເມື່ອເງິນເລີ່ມໜ້ອຍລົງໃນບ່ອນໃດບ່ອນໜຶ່ງ, ຫຼື ເມື່ອມີການຊັກຊ້າໃນການຍ້າຍເງິນຂ້າມຊາຍແດນ, ຫຼື ແມ້ກະທັ້ງເມື່ອບໍລິສັດອາດຈະກໍາລັງຮັບເອົາຄວາມສ່ຽງຫຼາຍເກີນໄປກັບສະກຸນເງິນຕ່າງໆ. ພະແນກຄັງເງິນບໍ່ຈໍາເປັນຕ້ອງລໍຖ້າເປັນຊົ່ວໂມງໆເພື່ອປັບປຸງການປ້ອງກັນຄວາມສ່ຽງຂອງພວກເຂົາອີກຕໍ່ໄປ. ຕົວຢ່າງຈິງໜຶ່ງມາຈາກທະນາຄານໃຫຍ່ໃນທະວີບເອີຣົບທີ່ສາມາດຫຼຸດຜ່ອນການສູນເສຍດ້ານອັດຕາແລກປ່ຽນໄດ້ເກືອບ 20% ຫຼັງຈາກທີ່ພວກເຂົາໄດ້ເຫັນຕໍາແໜ່ງຂອງພວກເຂົາແບບເວລາຈິງ. ກໍລະນີສຶກສານີ້ຖືກນໍາສະເໜີຢ່າງເດັ່ນດ່າງໃນບົດລາຍງານລະບົບການເງິນລຸ້ນຫຼ້າສຸດທີ່ຖືກປ່ອຍອອກມາໃນຕົ້ນປີນີ້.
ປະມານ 72% ຂອງທະນາຄານ ແລະ ບໍລິສັດດ້ານການເງິນອື່ນໆ ປັດຈຸບັນກໍາລັງເຊື່ອມຕໍ່ຂໍ້ມູນຕະຫຼາດຂອງພວກເຂົາເຂົ້າກັບຮູບແບບການຊຳລະເງິນທີ່ແທ້ຈິງ ເພື່ອໃຫ້ພວກເຂົາສາມາດກວດພົບບັນຫາກ່ອນທີ່ຈະກາຍເປັນໄພພິບັດ. ພວກເຂົາຊອກຫາສິ່ງຕ່າງໆ ເຊັ່ນ: ການເພີ່ມຂຶ້ນຢ່າງທັນທີຂອງການຊຳລະເງິນທີ່ລົ້ມເຫຼວ, ການດຳເນີນງານທີ່ມີການຊ້າຜິດປົກກະຕິ ຫຼື ສະຖານະການທີ່ເງິນຈຳນວນຫຼວງຫຼາຍຖືກຜູກໄວ້ໃນສະຖານທີ່ດຽວເປັນຫຼັກຊັບ. ໃນຊ່ວງວິກິດການທະນາຄານປີ 2023, ສະຖາບັນທີ່ໄດ້ນຳໃຊ້ການວິເຄາະຂໍ້ມູນແບບເວລາຈິງ ໄດ້ກວດພົບສັນຍານຂອງຄວາມສ່ຽງດ້ານເງິນກູ້ຈາກຄູ່ສັນຍາກ່ອນຄູ່ແຂ່ງຂັນທີ່ຍັງໃຊ້ວິທີການເກົ່າປະມານ 14 ຊົ່ວໂມງ. ຂໍ້ໄດ້ປຽບນີ້ໄດ້ຊ່ວຍປະຢັດເງິນໄດ້ປະມານ 2.1 ຕື້ໂດລາ ທີ່ອາດຈະສູນເສຍໄປ ຕາມທີ່ລາຍງານຈາກສະມາຄົມການຈັດການຄວາມສ່ຽງ (Risk Management Association) ປີກາຍນີ້.
ທຸລະກິດທີ່ໃຊ້ເຄືອຂ່າຍການຊຳລະເງິນທັນທີ ມີການດີຂຶ້ນຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ:
| ມິຕິກ | ກາຍຄວາມເປັນຫ້ອງ |
|---|---|
| ຄວາມຊັດເຈນໃນການໄຫຼວຽນຂອງເງິນສົດ | 41% |
| ຂໍ້ຜິດພາດໃນການປຽບທຽບບັນຊີ | 67% “ |
| ວົງຈອນເງິນທຶນດຳເນີນງານ | ສັ້ນລົງ 28% |
ການຍົກເວັ້ນຂໍ້ຜິດພາດໃນການຕັດບັນຊີທີ່ໃຊ້ເວລາ 24-72 ຊົ່ວໂມງ ໄດ້ນຳມາ´ຊະນະ´ເຫຼົ່ານີ້. ການວິເຄາະອຸດສາຫະກໍາປີ 2024 ພົບວ່າ ຜູ້ຜະລິດຫຼຸດຜ່ອນການຖົກຖຽງບິນລົງ 52% ຜ່ານການຈັດການຂໍ້ຜິດພາດອັດຕະໂນມັດ ທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍການດໍາເນີນງານແບບເວລາຈິງ.
ລະບົບ RTGS ກໍາລັງດໍາເນີນສ່ວນໃຫຍ່ຂອງການຖ່າຍໂອນເງິນລະຫວ່າງທະນາຄານທົ່ວໂລກໃນປັດຈຸບັນ - ພວກເຮົາກໍາລັງເວົ້າເຖິງ 84% ຕາມລາຍງານຈາກທະນາຄານເພື່ອການຊົດເຊີຍສາກົນຈາກປີກາຍ, ເພີ່ມຂຶ້ນຢ່າງຫຼວງຫຼາຍຈາກພຽງ 63% ໃນປີ 2020. ສິ່ງນີ້ໝາຍເຖິງຫຍັງສໍາລັບທະນາຄານ? ນັ້ນກໍໝາຍຄວາມວ່າ ພວກເຂົາສາມາດຍ້າຍເງິນໄດ້ໃນຂະນະທີ່ກໍາລັງດໍາເນີນວັນການຊໍາລະເງິນ ແທນທີ່ຈະລໍຖ້າຈົນເຖິງການຊໍາລະເງິນໃນຕອນທ້າຍຂອງວັນ. ພວກເຂົາຍັງໄດ້ຮັບການຄວບຄຸມທີ່ດີຂຶ້ນຕໍ່ກັບເງິນສຳ dựຮັກສາຂອງພວກເຂົາ ແລະ ສາມາດຊື້ຂາຍເງິນຕາຕ່າງປະເທດໃນເວລາທີ່ອັດຕາແລກປ່ຽນດີທີ່ສຸດ. ໃຊ້ການຄົ້ນຄວ້າຈາກ Deloitte ເປັນຕົວຢ່າງ. ການສຶກສາຕົວຢ່າງຂອງພວກເຂົາພົບວ່າ ບາງຜູ້ຈັດການຊັບສິນສາມາດປັບປຸງຜົນຕອບແທນຂອງການລົງທຶນໄດ້ປະມານ 22 basis points ພຽງແຕ່ດ້ວຍການປ່ຽນແປງສິນເຊື່ອນ້ອຍໆທຸກໆນາທີໃນລະຫວ່າງມື້ຊື້ຂາຍ.
ການປຸງແຕ່ງແບບເວລາຈິງໃນມື້ນີ້ ຂຶ້ນກັບພື້ນທີ່ໃຫ້ບໍລິການສະຕີມມິງທີ່ມີຄວາມສາມາດສູງ ເຊິ່ງສາມາດຈັດການລາຍການທຸລະກຳນັບລ້ານໆ ຕໍ່ວິນາທີ ໃນຂະນະທີ່ຮັກສາຄວາມລ່າຊ້າໄດ້ຕ່ຳກວ່າໜຶ່ງມິນລິວິນາທີ. ເຄື່ອງມືຕ່າງໆ ເຊັ່ນ: Apache Kafka ພ້ອມກັບໂຕເລືອກທີ່ອີງໃສ່ຄລາວດ໌ ໄດ້ນຳໃຊ້ການຈັດຕັ້ງແບບແຈກຢາຍເພື່ອຈັດການກັບການເຂົ້າມາຂອງກະດານເຫດການ, ເຊິ່ງໝາຍຄວາມວ່າ ທຸລະກິດສາມາດຢັ້ງຢືນຂໍ້ມູນໄດ້ທັນທີ, ສາມາດຈັບກຸມການໂກງໄດ້ໃນທັນທີ, ແລະ ສາມາດເຊື່ອມຕໍ່ທຸກຢ່າງກັບລະບົບລາຍງານຂອງພວກເຂົາໂດຍບໍ່ມີການຊ້າ. ຕາມການທົດສອບບາງຢ່າງທີ່ດຳເນີນມາໃນປີຜ່ານມາ, ເມື່ອບໍລິສັດປ່ຽນມາໃຊ້ວິທີການປຸງແຕ່ງກະດານເຫດການແບບແຍກສ່ວນ, ພວກເຂົາໄດ້ເຫັນການຊ້າໃນການຕ້ອງໄດ້ຊຳລະເງິນຫຼຸດລົງເກືອບ 92% ຖ້ຽວກັບວິທີການປຸງແຕ່ງແບບເກົ່າທີ່ໃຊ້ເວລາດົນກວ່າຫຼາຍໃນການດຳເນີນການ.
ເວລາຕອບສະໜອງທີ່ຄົງທີ່ໃນຮອບເວລາໜ້ອຍກວ່າໜຶ່ງວິນາທີຕ້ອງການພື້ນຖານໂຄງລ່າງທີ່ຖືກສ້າງຂຶ້ນມາເພື່ອຄວາມຍືດຢຸ່ນແລະການຂະຫຍາຍຕົວ. ສ່ວນປະກອບຫຼັກປະກອບມີ:
ສະຖາບັນທີ່ໃຫ້ຄວາມສຳຄັນກັບຄຸນສົມບັດເຫຼົ່ານີ້ຈະຮັກສາເວລາໃຊ້ງານໄດ້ 99.999% ໃນຂະນະທີ່ຍັງປະຕິບັດຕາມມາດຕະຖານ PCI-DSS ແລະ GDPR ຜ່ານການເຂົ້າລະຫັດພາຍໃນແລະບັນທຶກການກວດກາຢ່າງຄົບຖ້ວນ.
ລະບົບການຊຳລະເງິນແບບເວລາຈິງອະນຸຍາດໃຫ້ດຳເນີນການເງິນໄດ້ທັນທີ, ຮັບປະກັນໃຫ້ເງິນຖືກຍ້າຍໄປຢ່າງວ່ອງໄວໂດຍບໍ່ມີການດຳເນີນການຊ້າທີ່ເຫັນໃນລະບົບເກົ່າ.
ລະບົບເຫຼົ່ານີ້ວິເຄາະຮູບແບບການເຄື່ອນไหวຢ່າງວ່ອງໄວ ແລະ ສາມາດກວດພົບກິດຈະກຳທີ່ໜ້າສົງໄສພາຍໃນມິນລິວິນາທີ, ຊ່ວຍຫຼຸດຜ່ອນຄວາມເປັນໄປໄດ້ທີ່ຈະມີການໂກງແບບບໍ່ທັນສັງເກດເຫັນ.
ການຕິດຕາມແບບເວລາຈິງຊ່ວຍໃຫ້ທະນາຄານສາມາດວິເຄາະປັດໄຈການເຄື່ອນໄຫວຫຼາຍດ້ານພ້ອມກັນ, ເຮັດໃຫ້ການກວດພົບກິດຈະກຳທາງດ້ານການເງິນທີ່ໜ້າສົງໄສ ແລະ ການປະຕິບັດຕາມຂໍ້ກຳນົດ AML ງ່າຍຂຶ້ນ.
ເວທີການສະແດງຜ່ານສາຍຮັບປະກັນການຈັດການຂໍ້ມູນທີ່ມີຄວາມລ້າຊ້າຕ່ຳ ແລະ ສາມາດຈັດການການເຄື່ອນໄຫວຢ່າງວ່ອງໄວ, ເຊິ່ງຊ່ວຍໃຫ້ການກວດພົບການໂກງ ແລະ ການຢັ້ງຢືນຂໍ້ມູນການເງິນເກີດຂຶ້ນທັນທີ.
ການດຳເນີນການຊຳລະເງິນທັນທີປັບປຸງຄວາມໂປ່ງໃສຂອງການຈັດການເງິນສົດ ແລະ ປັບປຸງປະສິດທິພາບດ້ານການດຳເນີນງານ ໂດຍການຕັດຂໍ້ຄ້ຽງແຍ້ງໃນໃບເກັບເງິນອອກໄປ, ແລະ ຫຍໍ້ວົງຈອນເງິນທຶນດຳເນີນງານໃຫ້ສັ້ນລົງ.
EN