Comarch Anti-Money Laundering-Software

Comarch Anti-Money Laundering ist eine Software zur Betrugserkennung, die für Finanzinstitute entwickelt wurde, die verdächtige oder ungewöhnliche Transaktionen verfolgen, untersuchen und an Finanzaufsichtsbehörden melden müssen. Sie optimiert bestehende Prozesse zur Bekämpfung von Geldwäsche Geldwäsche, indem sie erheblich die Wirksamkeit der am häufigsten verwendeten - und ineffektiven - Regelansätze verbessert, die durch einen hohen Prozentsatz falsch positiver Ergebnisse gekennzeichnet sind und die die komplexen Zusammenhänge zwischen verschiedenen Geldwäscheaktivitäten nicht analysieren können.

Software-Module zur Bekämpfung von Geldwäsche

Erkennung von Anomalien (unbeaufsichtigtes Lernen)

Die Comarch Anti-Money Laundering-Software kann lernen, Anomalien zu erkennen oder bestimmte Ereignisse zu kategorisieren und vorauszusehen, die von Mitarbeitern häufig übersehen werden.

Risiko-Ranking (überwachtes Lernen)

Das System kann aus Archivfällen lernen, wodurch es verdächtige Transaktionen nach ihrer Wahrscheinlichkeit eines echten Geldwäscheversuchs kategorisieren und bewerten kann. Ereignisse unter einem bestimmten Wert werden automatisch geschlossen oder hibernisiert.

Insight

Das Insight-Modul bietet Datenanalysten, die sich mit Fällen von Geldwäsche befassen, und Betriebs-, Risiko- oder Compliance-Managern visualisierte Statistiken, erkannte Anomalien und verdächtige Fälle, die auf klare und verständliche Weise in Kategorien unterteilt sind.

Entscheidende geschäftliche Vorteile

Weniger falsche Alarme, mehr Daten

Einzelne Punkte werden schneller und besser, als das es ein Mensch tun würde, miteinander verbunden

Risikobasierter Ansatz

Maßnahmen zur Verhinderung von Geldwäsche entsprechen immer den für ein Institut identifizierten Risiken.

Das derzeitige System zur Bekämpfung von Geldwäsche muss nicht ersetzt werden

Schnelle und einfache Integration in das Bankensystem.

Neueste Technologie

Eine AI-basierte, sich selbst verbessernde Lösung, die niemals alt wird..

Kostensenkung

Höhere Effektivität der Abteilungen zur Bekämpfung von Geldwäsche = verringerte Betriebskosten

Priorisieren Sie Aufgaben und seien Sie dank Meldungen von verdächtigen Aktivitäten einen Schritt voraus

Schließen Sie fiktive Bankkonten schneller

Wie funktioniert es?

1. Regelbasierte Systeme senden Benachrichtigungen, die wiederum von Analysten kategorisiert werden. Diese Benachrichtigungen bilden einen Datensatz, der zum Trainieren des Risiko-Ranking-Algorithmus verwendet wird.

2. Nach dem Training kann dieser Algorithmus neue, bisher unbekannte Daten basierend auf dem Risikoniveau von Geldwäsche auswerten.

3. In der Prognosephase wird jeder Benachrichtigung ein Ergebnis zugewiesen. Benachrichtigungen unterhalb eines bestimmten geringen Risikoniveaus können abgelehnt oder hibernisiert werden, und Benachrichtigungen, die den Schwellenwert überschreiten, werden zur weiteren Analyse an den Analysten gesendet.

4. Zur Erweiterung vom regelbasierten System wurde ein System zur Anomalieerkennung eingeführt, um alle Transaktionen zu analysieren und verdächtige Aktivitäten zu erkennen. Anschließend erstellt es zusätzliche Benachrichtigungen und Fälle zur Revision, wodurch das Risiko verringert wird, dass etwas Wichtiges übersehen wird.

5. Der Risiko-Ranking-Algorithmus kann der Arbeit der Analysten Prioritäten setzen. Zusammen mit dem Modul zur Anomalieerkennung erhöht dies die Geschwindigkeit und Genauigkeit der Transaktionsüberwachung.

Analysemaschine der Software zur Bekämpfung von Geldwäsche

Das Herzstück der Software von Comarch zur Bekämpfung von Geldwäsche ist die Analysemaschine der künstlichen Intelligenz (AI), die Datenströme verarbeitet und Geldwäscheaktivitäten erkennt. Der Umfang der überwachten Aktivitäten ist breit und umfasst Einzahlungen, Auszahlungen, Käufe, Geldtransfers, Handelskredite, Zahlungen, Handelsaktivitäten oder Investitionen. Die Maschine vergleicht aktuelle überwachte und unbeaufsichtigte Lerntechniken, um Anomalien zu erkennen und den Umfang der Erkennung zu verbessern.

Erstverarbeitung von Daten

Bevor die AI-Maschine Informationen richtig analysieren und Schlussfolgerungen ziehen kann, benötigt sie sorgfältig vorbereitete Daten. Die Vorbereitung von Daten für die Zwecke des Programms zur Bekämpfung von Geldwäsche erfordert mehrere vorbereitende Schritte. Die Schlüsselphase der Vorbereitung von Daten ist die Transformation, die normalerweise Skalierung, Dekomposition und Aggregation umfasst. Diese Phase wird auch als Funktionstechnik bezeichnet und wenn sie korrekt ausgeführt wird, kann sie sehr vorteilhaft für die Leistung der endgültig entwickelten Lösung sein.

Die Vorbereitung von Daten ist ein breites Thema, das viele Iterationen, Studien und Analysen umfassen kann. Das Präprozessor – Modul ist für die Integration mit den Datenquellen aus den aktuellen Datenbanken der Finanzinstituten sowie für die korrekte vorbereitende Verarbeitung und Transformation von Daten verantwortlich, die dann von der AI-Maschine analysiert werden.

Überwachung von Ergebnissen

Der Geldwäschevorgang ändert sich im Laufe der Zeit und es entstehen neue fortschrittliche Betrugsmuster. Daher ist es notwendig, die Leistung der Lösung ständig zu überwachen. Wenn neue Daten eintreffen, müssen Algorithmen, die auf Archivdaten trainiert wurden, möglicherweise regelmäßig neu trainiert werden (z. B. im Falle eines plötzlichen Anstiegs der Anzahl falsch positiver Ergebnisse). Das Tracking-Modul ist dafür verantwortlich, Statistiken zu sammeln, Ergebnisse zu analysieren und Warnungen über ungewöhnliche Leistungsverringerungen zu senden.

Verbesserter Erkennungsprozess mit der Software von Comarch zur Bekämpfung von Geldwäsche

Als Reaktion auf Markttrends sowie geschäftliche und technologische Probleme im Bereich Compliance hat Comarch eine AI-basierte Software zum Zwecke der Bekämpfung von Geldwäsche (Comarch Anti-Money Laundering) entwickelt, die die Wirksamkeit der Erkennung verdächtiger Transaktionen im Vergleich zu regelbasierten Methoden erheblich erhöht.

Comarch Anti-Money Laundering basiert auf maschinellem Lernen, einem modernen Ansatz, bei dem mithilfe künstlicher Intelligenz Modelle erstellt werden, die auf der Grundlage historischer Daten das Auftreten eines bestimmten Ereignisses genau bestimmen können.

Die Fähigkeit, aus historischen Ereignissen zu lernen, ist eine der wichtigsten Funktionen der Comarch-Software zur Betrugserkennung. Die Software kann Beziehungen und Ähnlichkeiten zwischen Daten erkennen und verstehen und somit lernen, Anomalien zu erkennen oder bestimmte Ereignisse zu klassifizieren und vorauszusehen, die aufgrund ihrer Komplexität und Offensichtlichkeit von Mitarbeitern häufig übersehen werden. Die Systemalgorithmen können sowohl unter Aufsicht als auch ohne Aufsicht lernen.

Die schnell wachsende Anzahl neuer Geldwäschetechniken und -methoden ist einer der Gründe für den höheren Prozentsatz falsch positiver Ergebnisse. In solchen Situationen kann die Comarch Anti-Money Laundering-Software helfen: Durch die Verwendung der Anomalieerkennung können Ereignisse identifiziert werden, die nicht bekannten Mustern im Datensatz entsprechen, und der Umfang dieser Erkennung wird verbessert, indem neue Geldwäschemuster entdeckt werden.