Anti Money Laundering AI

Mit KI verdächtige potenzielle Geldwäscheaktivitäten schneller und präziser erkennen

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Schwerpunkt auf Einzelhandels- und Geschäftsbanken
Entwickelt, um die Anforderungen an Model Governance bei Finanzdienstleistungen zu erfüllen
Für Analysten, Risikomanager und Auditoren verständlich
In der Produktion als Aufzeichnungssystem in mehreren Ländern für das Transaktionsmonitoring eingesetzt
Unterstützt erweiterbare Daten und Funktionen für Kunden

Celent ernennt HSBC zum Modellrisikomanager des Jahres 2023, für die AML AI-Implementierung

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Vorteile

Erhöhte Risikoerkennung

Erkennt fast 2–4 Mal¹ mehr bestätigte verdächtige Aktivitäten und unterstützt so Ihr Anti-Geldwäsche-Programm.

¹ Gemessen von HSBC

Niedrigere Betriebskosten

Entfernen Sie über 60 % der falsch positiven Ergebnisse¹ und konzentrieren Sie die Untersuchungszeit auf risikoreiche, umsetzbare Benachrichtigungen.

¹ Gemessen von HSBC

Robuste Governance und Abwehrkapazität

Sie erhalten prüfbare und erklärbare Ergebnisse, die die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften und das interne Risikomanagement unterstützen.

Wichtige Features

Holen Sie Ihre Daten aus dem Versteck — und bringen Sie AML-Risiko an die Oberfläche

ML-gestützte Risikobewertungen generieren

Das KI-gestützte Transaktionsmonitoring ersetzt den manuell definierten, regelbasierten Ansatz und nutzt das Potenzial der eigenen Daten von Finanzinstitutionen für das Trainieren erweiterter Modelle für maschinelles Lernen (ML) und liefert so einen umfassenden Überblick über die Risikobewertung.

Die am stärksten gewichteten Risiken ermitteln

Das Modell stützt sich auf einen ganzheitlichen Überblick Ihrer Daten und leitet Sie zu den höchsten Risiken für Geldwäsche. Dazu werden Transaktions-, Konto-, Kundenbeziehungs-, Unternehmens- und KYC-Daten (Know Your Customer) genutzt, um Muster, Instanzen, Gruppen, Anomalien und Netzwerke für Einzelhandels- und Geschäftsbanken zu identifizieren.

Erläuterung der Risikobewertungen vereinfachen

Jede Bewertung enthält eine Aufschlüsselung wichtiger Risikoindikatoren, sodass geschäftliche Nutzer die Risikobewertungen einfach erklären, den Prüfworkflow beschleunigen und die Berichterstellung über Risikotypologien hinweg erleichtern können.

Neuigkeiten

„Google Cloud Launches Anti-Money-Laundering Tool for Banks, Betting on the Power of AI“, Wall Street Journal

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News

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AI in financial services: Applying model risk management guidance in a new worldBlog lesen

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Vorhandene Leitlinien für das KI/ML-Modell-Risikomanagement in Finanzdienstleistungen anwendenBericht lesen

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