Hintergrund

Der 1976 in den Vereinigten Staaten und in Frankreich seit 1989 gegründete Kampf gegen die Geldwäsche (Anti Money Laundering oder AML) steht im Mittelpunkt der Herausforderungen, vor denen die Finanzinstitute stehen.
Die Finanzkrise von 2008 hat die Notwendigkeit deutlich gemacht, Steueroasen zu bekämpfen, deren Undurchsichtigkeit es den Akteuren ermöglicht, erfolgreich zu sein und Transaktionen durchzuführen, die die Stabilität des Finanzsystems gefährden, mit einem viel weniger strengen Rahmen von Aufsichtsregeln und Aufsicht.

Herausforderungen

Eines der Hauptthemen in der AML ist die Reduzierung von Fehlalarmen, d. h. Fehlalarmen, die von aktuellen Kontrollsystemen ausgegeben werden. Tatsächlich machen False Positives mehr als 98% aller Warnungen aus. Hier findet die künstliche Intelligenz ihren Nutzen, um diesen Prozentsatz zu reduzieren und so mehr Mittel für reale Betrugsfälle bereitzustellen.
Darüber hinaus erhöht der Einsatz in KYC-Verfahren das Kundenwissen und damit die Sicherheit.

 

 

Lösungen

Die Identifizierung redundanter Daten durch semantische Analyse oder statistische Analyse von Dateien mit Kundeninformationen und Transaktionen kann Fehlalarme reduzieren.
Das maschinelle Lernen ermöglicht es, Transaktions- und Verhaltensanomalien durch die Analyse von Bankbewegungen zu erkennen.
Die Analyse von externen und unstrukturierten Daten kann auch wertvolle Informationen für die Bekämpfung der Geldwäsche liefern.

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