Traditionelle AML-Ansätze können mit der Komplexität der Märkte nicht mithalten
Der Druck zur Durchsetzung von AML auf den Kapitalmärkten nimmt weiter zu, da die Aufsichtsbehörden eine stärkere Erkennung und Meldung verdächtiger Aktivitäten fordern. Dennoch verlassen sich viele Unternehmen immer noch auf ein regelbasiertes Monitoring, das für die Handelsüberwachung entwickelt wurde, und nicht auf ganzheitliche AML-Programme, so dass sie keinen echten 360°-Blick auf das Kundenverhalten haben. Fragmentierte Daten, komplexe Handelsmuster und ausgeklügelte Netzwerke bösartiger Akteure verschleiern das tatsächliche Risiko, was zu einer hohen Anzahl falsch-positiver Meldungen, langwierigen Ermittlungen und einem unentdeckten kritischen Risiko führt.
6 Billionen
Die illegalen Finanzströme werden den Prognosen zufolge auf 4,5 Billionen bis 6 Billionen Dollar bis 2030
70%
der Führungskräfte erwarten, dass das Risiko der Finanzkriminalität im Jahr 2025 steigen wird
WIE WIR SIE LÖSEN
Decision Intelligence für eine intelligentere Erkennung von Finanzkriminalität auf den Kapitalmärkten
Vereinheitlichung fragmentierter Daten
Verbinden Sie interne und externe Daten zu einer einzigen, vertrauenswürdigen Ansicht von Kunden, Gegenparteien, Emittenten und verwandten Marktteilnehmern und beseitigen Sie Silos, die Risiken verschleiern.
Kontext über Handelsnetze hinweg schaffen
Verknüpfen Sie Entitäten, Transaktionen und Verhaltensweisen, um verborgene Beziehungen und Muster in komplexen Märkten aufzudecken und eine echte 360°-Ansicht der Kundenaktivitäten zu erhalten.
Wahres Risiko durch Kontext differenzieren
Nutzen Sie den Kontext vernetzter Daten, um expertengesteuerte Analysen und erklärbare KI zu betreiben, damit sich Teams auf echte AML-Risiken konzentrieren und falsch-positive Meldungen reduzieren können.
Operationalisieren Sie vertrauenswürdige AML-Entscheidungen
Binden Sie menschliche und KI-Entscheidungen direkt in das Monitoring und die Ermittlungen ein, um die Ergebnisse zu beschleunigen, die Überprüfbarkeit zu gewährleisten und für die Regulierung gerüstet zu sein.
DIE AUSWIRKUNG
Was wir erreicht haben
zur weiteren Ermittlung geschickt
bei falsch-positiven Meldungen
in der Ermittlungszeit
Wir helfen Ihnen, Kontext in die AML-Compliance der Märkte 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.
