Wenn AML-Entscheidungen der Kontext fehlt
Wenn Korrespondenzbanken keinen Einblick in die wahren Netzwerke hinter grenzüberschreitenden Zahlungen haben, ist jede Entscheidung im Zusammenhang mit AML mit Unsicherheit verbunden. Ohne vertrauenswürdigen Kontext nehmen falsch-positive Meldungen zu, das Vertrauen schwindet, und die KI greift zu kurz, sodass echte Risiken schwerer zu erkennen sind, wenn es darauf ankommt.p
6 Billionen
Die illegalen Finanzströme werden bis 2030 voraussichtlich 4,5 bis 6 Billionen Dollar erreichen.
Quelle: Sekretariat
70%
der Führungskräfte erwarten, dass das Risiko der Finanzkriminalität im Jahr 2025 zunehmen wird.
Quelle: Kroll
WIE WIR SIE LÖSEN
Decision Intelligence für Korrespondenzbankwesen AML
Echte Risiken erkennen, Noise reduzieren
Konfigurierbares, beziehungsorientiertes Scoring, das aussagekräftigere Meldungen ermöglicht, falsch-positive Meldungen reduziert und die Qualität der Eskalation verbessert.
Verborgene Beziehungen aufdecken
Fortgeschrittene Entity Resolution und Netzwerkgenerierung zeigen Endparteien, Zwischenhändler und Zahlungsketten auf.
Sinnvolle Überwachung, Erkennung und Ermittlung von Strom
Vernetzte Intelligenz ermöglicht ein präziseres Scoring, hochwertigere Meldungen und kontextbezogenes Monitoring, das die Erkennung, Triage und Ermittlung verändert.
Beschleunigung des AML-Geschäfts in Korrespondenzbanken mit KI
Eine kontextbezogene Grundlage ermöglicht KI-gestützte Triage- und Ermittlungs-Workflows, die zu schnelleren Überprüfungen, klareren, vertrauenswürdigeren Entscheidungen und besseren regulatorischen Ergebnissen führen.
DIE AUSWIRKUNG
Was wir erreicht haben
in der Ermittlungszeit (im Maßstab)
bei falsch-positiven Meldungen
zur weiteren Ermittlung geschickt
Sehen Sie es in Aktion
Machen Sie einen Rundgang durch unsere Plattform und erfahren Sie, wie das Risiko der Finanzkriminalität im Bankwesen erkannt wird. Folgen Sie den Anweisungen, um zu erfahren, wie vernetzte Daten und Netzwerkanalysen verborgene Verbindungen über komplexe Zahlungsströme, Gegenparteien und Beziehungen aufdecken, die bei herkömmlichem Transaction Monitoring übersehen werden.
Wir helfen Ihnen, Kontext in die Einhaltung der AML-Vorschriften im Korrespondenzbankwesen zu bringen
Decision Intelligence-Lösungen, die auf unserer Plattform aufbauen
Daten-Modernisierung
Aufbau einer zuverlässigen Datengrundlage zur Bereitstellung von Kontext für die Entscheidungsfindung.
Mehr erfahrenCustomer Intelligence
Verbessern Sie das Kundenerlebnis und beschleunigen Sie das Umsatzwachstum mit einer vernetzten 360°-Ansicht der Kunden.
Mehr erfahrenKennen Sie Ihren Kunden
Erkennung von Risiken in Echtzeit, um unbekannte Risiken zu identifizieren und genauere Risikoeinstufungen vorzunehmen.
Mehr erfahrenRisikomanagement
Revolutionieren Sie die Risikobewertung mit einem ganzheitlichen Verständnis von Kreditnehmern, ihren Gegenparteien und Beziehungen.
Mehr erfahrenBetrug und Sicherheit
Aufdeckung verborgener Risiken durch einen kontextbezogenen Ansatz zur Erkennung und Prävention von Betrug.
Mehr erfahrenFinanzkriminalität
Reduzieren Sie falsch-positive Meldungen und konzentrieren Sie sich auf echte Risiken, indem Sie Ihre AML-Überwachung, -Erkennung und -Ermittlung modernisieren.
Mehr erfahrenFAQs
Was ist der Unterschied zwischen traditionellem Transaction Monitoring und kontextbezogenem Monitoring?
RegelbasierteTransaction MonitoringSysteme haben mehrere Einschränkungen und Herausforderungen, die in der Vergangenheit ihre Wirksamkeit bei der Erkennung und Verhinderung von Finanzkriminalität beeinträchtigt haben.
So müssen beispielsweise die Regeln und Schwellenwerte manuell erstellt und aktualisiert werden, was das System weniger anpassungsfähig an sich entwickelnde und neu auftretende Bedrohungen macht. Auch analysieren regelbasierte Systeme in der Regel einzelne Transaktionen isoliert und bieten möglicherweise keinen umfassenden Überblick über das Verhalten von Kunden und Gegenparteien oder deren Beziehungen. Sie übersehen möglicherweise die Verbindungen zwischen scheinbar nicht zusammenhängenden Transaktionen oder Konten, die für die Erkennung komplexerer Betrugsnetzwerke oder Geldwäschesysteme entscheidend sein können.
Im Gegensatz dazu wird durch die Kombination vonmehrere interne und externe Datensätze kontextbezogenes Monitoring verändert die Sichtweise auf Risiken, um ein klareres Verständnis von Kunden, Gegenparteien, ihren Beziehungen und ihrem Verhalten in Echtzeit zu gewinnen. Mit fortschrittlichen Entity Resolution und Netzwerkgenerierungstechniken konzentriert sich das kontextbezogene Monitoring auf ganzheitliche Beziehungen und nicht auf das isolierte Risiko einer Transaktion.
Dieser zusätzliche Kontext hilft, verborgene Risiken zu erkennen, und führt zu weniger und genaueren Meldungen.Institutionen können die zunehmende Einhaltung von Vorschriften verringern und Betriebskosten zu senken und effektivere und effizientere informationsgesteuerte Risikoprozesse durchzuführen, ohne bestehende Systeme zu ersetzen.
Wie können wir das Ermittlungsverfahren beschleunigen?
Die Umwandlung von Daten in Intelligenz ist unerlässlich, um manuelle Prozesse zu reduzieren, kritische Zusammenhänge zu erkennen und Silos zwischen Teams aufzubrechen. FürAML Ermittlungen, Die Umstellung auf einen erkenntnisgestützten Ansatz geht überein einzelnes Ereignis, eine Beziehung oder eine Aktivität, um ein ganzheitlicheres Verständnis von Kunden, Mitarbeitern, Gegenparteien und dem damit verbundenen Risiko zu erhalten. Mit den umfassenden Funktionen der Plattform von Quantexa verfügen die Ermittlungsbeamten über ein leistungsfähiges Tool, das verschiedene Analyseaufgaben ausführen kann, einen risikobasierten Ansatz abdeckt und Daten von Dritten und externen Quellen für eine tiefere Ermittlung integriert.Im Gegensatz zu herkömmlichen Systemen ist das QuantexaAML-Softwarevisualisiert verborgene Zusammenhänge durch zusätzlichen Kontext.
Wie können Banken die Komplexität von AML bewältigen?
Die sich entwickelnden AML-Funktionen und -Typologien, die durch verschiedene Kanäle, Geschäftszweige und Produkte bedingt sind, haben zu großenHerausforderungen im Bereich der Finanzdienstleistungen.Mit der Decision Intelligence-Plattform von Quantexa können die Kunden von QuantexaAML-Software kann das Bankwesen verändernEinhaltung der Vorschriften zur Finanzkriminalität. Verbesserung der Risikoabdeckung, Identifizierung komplexer Typologien, Erkennung echter Risiken, Reduzierung falsch-positiver Meldungen und Steigerung der Effizienz.
