Mit der zunehmenden Vernetzung des Bankwesens verlagert sich die Finanzkriminalität immer weiter in den Zahlungsverkehr, in Bargeldaktivitäten, in grenzüberschreitende Ströme und in die Vermittlung durch Dritte. Bestehenden, regelbasierten AML-Systemen fehlt der Kontext, den fortgeschrittene Analyse*n und KI-Funktionen benötigen, um echte Risiken von Noise zu unterscheiden, sodass sich kriminelle Netzwerke der Erkennung entziehen können. Ohne eine einheitliche Sicht auf Kunden, Gegenparteien und Netzwerke fällt es den Banken schwer, echte Risiken zuverlässig zu erkennen.
Die illegalen Finanzströme werden bis 2030 voraussichtlich 4,5 bis 6 Billionen Dollar erreichen.
Quelle: Sekretariat
Generative KI ist heute das größte externe Risiko für die Finanzkriminalität.
Quelle: ACAMS
WIE WIR SIE LÖSEN
Vereinheitlichen Sie fragmentierte interne und externe Daten zu angereicherten, vertrauenswürdigen Ansichten von persönlichen und KMU-Kunden, Gegenparteien und Aktivitäten.
Eine vernetzte Datengrundlage bietet eine ganzheitliche Sicht, die Ermittlungen über isolierte Meldungen hinaus ermöglicht und den vollständigen Verhaltens- und Netzwerkkontext für die Erkennung von AML-Risiken im Einzelhandel liefert.
Graph-Generierung deckt verdächtige Aktivitäten, versteckte Vermittler und koordiniertes Verhalten im gesamten Bankwesen auf.
Vernetzte, kontextbezogene Daten ermöglichen eine erklärbare KI und ein typologiebasiertes Scoring für kontextbezogenes Monitoring, Erkennung und Ermittlungen, wodurch Maßnahmen beschleunigt und AML-Programme für den Einzelhandel gestärkt werden.
DIE AUSWIRKUNG
in der Ermittlungszeit (im Maßstab)
bei falsch-positiven Meldungen
zur weiteren Ermittlung geschickt
Erfahren Sie, wie vernetzte Daten, typologiebasiertes Scoring und Netzwerkanalysen das tatsächliche Risiko von Privatkunden und -aktivitäten aufdecken und so das Rauschen der Meldungen durchbrechen, um AML in Privatkundenbanken zu bekämpfen.
Aufbau einer zuverlässigen Datengrundlage zur Bereitstellung von Kontext für die Entscheidungsfindung.
Mehr erfahrenVerbessern Sie das Kundenerlebnis und beschleunigen Sie das Umsatzwachstum mit einer vernetzten 360°-Ansicht der Kunden.
Mehr erfahrenErkennung von Risiken in Echtzeit, um unbekannte Risiken zu identifizieren und genauere Risikoeinstufungen vorzunehmen.
Mehr erfahrenRevolutionieren Sie die Risikobewertung mit einem ganzheitlichen Verständnis von Kreditnehmern, ihren Gegenparteien und Beziehungen.
Mehr erfahrenAufdeckung verborgener Risiken durch einen kontextbezogenen Ansatz zur Erkennung und Prävention von Betrug.
Mehr erfahrenReduzieren Sie falsch-positive Meldungen und konzentrieren Sie sich auf echte Risiken, indem Sie Ihre AML-Überwachung, -Erkennung und -Ermittlung modernisieren.
Mehr erfahrenRegelbasierteTransaction 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.
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.
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.
