インテリジェンス主導の調査担当者

ルール・ベース取引モニタリングシステムにはいくつかの限界と課題があり、それが金融犯罪の検知と防止における有効性を歴史的に妨げてきた。

例えば、ルールや閾値は手作業で作成・更新する必要があるため、システムは進化する新たな脅威への適応性が低くなる。 同様に、ルール・ベースのシステムは通常、個々の取引を個別に分析するため、顧客や取引相手の行動や関係を包括的に把握できない可能性がある。一見無関係に見える取引や口座間のつながりを見逃してしまう可能性があり、これはより複雑な詐欺ネットワークやマネーロンダリングスキームを特定する上で極めて重要である。

これに対して複数の内部および外部データセットコンテクスチュアル・モニタリングは、顧客、取引相手、その関係、行動をリアルタイムでより明確に理解することで、リスクの見方を一変させます。高度なエンティティ解決とネットワーク生成技術を駆使したContextual Monitoringは、取引リスク単体ではなく、全体的な関係に焦点を当てる。

このようにコンテキストを追加することで、潜在的なリスクを特定し、より少ない回数でより正確なアラートを生成することができる。教育機関はコンプライアンス違反を減らすことができると運用コストを削減し、既存のシステムを置き換えることなく、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・プロセスを実施する。

データをインテリジェンスに変えることは、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解消するために不可欠です。そのためにはAML（マネーロンダリング防止）調査、インテリジェンス主導のアプローチへの転換は、次のことを意味する。Quantexaのプラットフォームは、顧客、従業員、取引相手、そしてそれらに関連するリスクをより包括的に理解することを可能にします。Quantexaのプラットフォームの幅広い機能により、インテリジェンス担当者は様々な分析タスクを実行できる強力なツールを手に入れ、リスクベースのアプローチをカバーし、より深い調査のためにサードパーティのデータや外部ソースを統合することができます。従来のシステムとは異なり、Quantexaのシステムには、次のような特徴がある。AML（マネーロンダリング防止）ソフトウェアコンテキストを追加することで、隠れたコネクションを可視化する。

AML（マネーロンダリング防止）は、複数のチャネル、会社、ビジネスライン、商品によって複雑化し、類型化されている。金融サービスにおける課題QuantexaのDecision Intelligenceプラットフォームにより、Quantexaは以下のようなことが可能になります。AML（マネーロンダリング防止）ソフトウェアへの銀行業務のアプローチを変えることができる。金融犯罪コンプライアンス.リスクカバレッジの向上、複雑な類型の特定、真のリスクの特定、フォールス・ポジティブの削減、効率の向上。