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저희는 KYC 흐름 자동화에 막대한 투자를 해왔고, 수동 검토 시간을 줄이고 온보딩 속도를 개선하기 위해 노력하고 있습니다. 단순한 경우에는 상당한 성과를 보고 있지만, 복잡한 기업 구조나 흔치 않은 관할권의 정치적 주요 인물(PEP)과 관련된 예외적인 경우에는 여전히 상당한 병목 현상이 발생합니다. 이러한 상황에서 데이터 집계 및 검증은 여전히 사람의 손길이 많이 필요합니다. 실제로 이러한 문제를 해결하는 기술 솔루션을 찾은 사람이 있습니까, 아니면 쉬운 것만 최적화하고 정말 어려운 경우에는 한계에 부딪히고 있는 것입니까? 특히, 더 나은 OCR 및 API 통합 외에, 과도한 오탐을 발생시키지 않으면서 이러한 모호한 위험 프로필을 플래그 지정하거나 해결하는 데 효과적인 것으로 입증된 새로운 AI/ML 애플리케이션이 있습니까?
I hear you on those edge cases. We've found that integrating with more specialized data providers for international corporate registries and PEP lists can sometimes help, but it's often a cost-benefit analysis. Have you looked into any of the newer AI tools for unstructured data analysis on those complex corporate documents?
I hear you on those edge cases. It often feels like the last 5% of complexity takes 50% of the effort, especially with varied international data sources. Are you finding the holdup is more in data collection/validation or in the actual decisioning logic for those trickier profiles?
Your bottleneck sounds like a data problem, not an automation one. If your systems can't reliably source and interpret the nuanced data for complex structures or PEPs in specific regions, no amount of workflow automation will fix that upstream data gap.
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