読み込み中読み込み中Quantexaの解決方法
内部データセットと外部データセットを接続し、顧客と関連するエンティティの360度の単一ビューを生成。手作業でデータを収集する手間を省けます。
コンテキストを追加して、顧客と取引相手をリアルタイムでより明確に把握し、単一の取引にとらわれないリスクの特定を可能にします。
Contextual Monitoringを使用して金融犯罪のモニタリングを強化し、さまざまなAMLタイプで生成されるアラートの数を減らすと同時に、アラートの精度を高めます。
調査を自動化および強化することで、隠れた関連性を可視化し、データをインテリジェンスに変換し、リスクをより迅速に検知します。
効果
フォールス・ポジティブ
銀行の顧客と外部データの間
事案調査の所要時間（規模に応じて）
セルフガイドツアーでQuantexaのプラットフォームを実際にご覧ください。プロンプトに従ってください。顧客とプロダクトの全体像を入手する方法をお教えします。
Quantexaの得意分野
事案調査プラットフォームを統合して、L1調査を自動化し、L2/L3/L3以降の調査とFIU調査を強化します。
取引から決済までのリスクを特定して把握し、資産クラス全体の包括的なフレームワークに、さらなる制御を組み込みます。
内部データと外部データをリアルタイムで統合して、財務情報部門（FIU）の調査を優先順位付けしてサポートします。
顧客の顧客のリスク、銀行を介した資金の流れ、KYCC（顧客の顧客の本人確認）による受取銀行のモニタリング機能の強化方法を特定し理解します。
顧客以外の取引相手のリスクを特定して把握し、手作業での制御を自動化して、取引前および取引後の貿易金融AMLと不正行為をより適切に検知します。
AI主導の機能と相関類型を通して、コンテキストを強化し、小売顧客のリスク検知、最適化、調査のアプローチを変革します。
ルールベースの取引モニタリングシステムには、いくつかの制約と課題があります。これらは以前から、金融犯罪の検知と防止の有効性を阻害してきました。
たとえば、ルールとしきい値を手作業で作成/更新する必要があります。そのため、進化し続ける新たな脅威に対しては、適応力の低いシステムとなっています。同様に、ルールベースのシステムは通常、各取引を個別に分析するため、顧客と取引相手の行動や関係についての包括的なビューが提供されない場合があります。つまり、一見無関係に見える取引や口座間の関連性を見落とす可能性があり、このことは、より複雑な詐欺ネットワークやマネーロンダリング計画を特定する上で、致命的となり得ます。
これに対して、Contextual Monitoringは、社内外の多数のデータセットを同時に組み合わせることで、リスクの見方を変え、顧客や取引相手、その関係や行動をリアルタイムでより明確に把握できるようにします。高度な エンティティ解決 とネットワーク生成技術を利用するContextual Monitoringでは、単独の取引リスクではなく、全体的な関係性に注目します。
コンテキストを追加することで、潜在的なリスクを特定でき、より少数で精度の高いアラートを生成できます。 既存のシステムを置き換えることなく、増大する法令遵守コストや運用コストを削減し、より効果的かつ効率的なインテリジェンス主導のリスクプロセスを実行できます。
データをインテリジェンスに転換することは、手作業のプロセスを減らし、重要なつながりを特定し、チーム間のサイロ化を取り除くために不可欠です。例えば、 AML（マネーロンダリング防止）事案調査の場合、 インテリジェンス主導型アプローチへの移行によって、
チャネル、事業部門、商品が増えたことに伴い、AML（マネーロンダリング防止）の複雑さや類型が進化していることが、 金融サービスの大きな課題になっています。 Quantexaは、Decision Intelligenceプラットフォームにより、金融犯罪法令遵守に対する銀行のアプローチを変革することができます。リスクカバレッジを強化し、複雑な類型を明らかにし、真のリスクを的確に指摘し、フォールス・ポジティブを減らし、効率を高めます。
