Mô hình 4 Nâng cao và đơn giản hóa thẩm định chuyên sâu Mô hình của Anh Trong khi hầu hết các mô hình về eKYC dựa trên cơ sở đánh giá rủi ro về phía khách hàng, Cơ quan Tài chính Anh lại có một cách t.
Mơ hình 4: Nâng cao đơn giản hóa thẩm định chun sâu: Mơ hình Anh Trong hầu hết mơ hình eKYC dựa sở đánh giá rủi ro phía khách hàng, Cơ quan Tài Anh lại có cách tiếp cận khác, cấp độ cao Nhóm cơng tác chung rửa tiền Chính phủ Anh (JMLSG) quan ban hành hướng dẫn để giúp ngân hàng thực nghĩa vụ Chống rửa tiền Chống tài trợ khủng bố theo quy định pháp luật Anh Theo JMLSG, ngân hàng phải áp dụng mơ hình 2+2 việc xác nhận danh tính khách hàng, theo ngân hàng phải xác thực tính trùng khớp hai điểm liệu khách hàng cung cấp (ví dụ, tên người cộng với ngày sinh người đó, tên cộng với địa chỉ) với hai điểm liệu tổ chức đáng tín cậy khác cung cấp Năm 2019, Cơ quan Dịch vụ số Chính phủ Anh tiếp tục đưa hướng dẫn xác nhận danh tính (The Good Practice Guide 45 (GPG45) Theo GPG45, quy trình xác nhận danh tính gồm bước: (1) thu thập minh chứng danh tính khách hàng, (2) thẩm định minh chứng, (3) kiểm tra tồn ổn định danh tính theo theo thời gian, (4) kiểm tra xem danh tính khách hàng có nguy bị làm giả cao không (5) bước cuối xác nhận xem danh tính có trùng với danh tính khách hàng u cầu xác nhận khơng Trên sở đó, GPG45 phân loại danh tính theo mức độ rủi ro Cao, Trung bình Thấp để định thẩm định khách hàng giản đơn hay chi tiết Dù áp dụng mơ hình bốn mơ hình nêu trên, việc áp dụng eKYC giới nhiều quốc gia đánh giá mang lại nhiều lợi ích kinh tế Bộ Tài Ấn Độ dự tính việc chuyển từ KYC thơng thường sang eKYC Ấn Độ giúp giảm chi phí định danh khách hàng trung bình từ $15 xuống cịn $0,50 thời gian định danh khách hàng từ ngày xuống vài phút Việc áp dụng eKYC giúp Chính phủ nhiều nước đạt mục tiêu tài tồn diện Chương trình eKYC Ấn Độ đóng góp vào thành cơng Chương trình tài tồn diện Jan Dhan cách đáng kể Trong số 300 triệu tài khoản ngân hàng mở từ năm 2014 – 2017, có đến 17% nhờ sử dụng eKYC với xác thực sinh trắc học 67% sử dụng mã số từ hệ thống Aadhaar OTP (IDinsight, 2019) 9.3.4 Ứng dụng định danh khách hàng điện tử quản trị rủi ro