金融犯罪とAML
警戒量でのスクリーニング、取引監視および調査
金融犯罪管理では、どのチームでも対応できる量をはるかに超えるアラートが生成されますが、その圧倒的多数はノイズです。すべてを引き続き検討する必要があり、すべての決定は数年後に規制当局に提示できるように十分に文書化する必要があります。 Scalata のエージェント AI プラットフォームは、各アラートをレビュー可能なケース (顧客、取引相手、支払い履歴、不利なメディア) にまとめるため、アナリストは収集ではなく決定に時間を費やします。
How it works
4 つのステップからなる旅
毎回同じ形です。問題の原因に名前を付け、文書を読める場所に置き、人々に質問させ、繰り返しの部分を質問する必要のないエージェントに渡します。
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アラートの量と誤検知率に直面する
スクリーニングおよび監視システムは、機能するよりも早く警告を発し、そのほとんどは誤検知です。アナリストは、案件の評価を開始する前に顧客記録、支払い履歴、ニュース検索をまとめて検索することに一日を費やしており、バックログにより規制当局が設定した期限を過ぎて意思決定が遅れています。
- 02
統合金融犯罪データコアの構築
顧客ファイル、オンボーディング文書、支払い履歴、スクリーニングヒット、有害なメディアが取り込まれ、アラートごとに 1 つのケースレコードに結合され、すべての事実のソースが保存されます。
- 03
インテリジェントなケース分析とネットワーク分析のアクティブ化
アラートは独自の類型とリスク選好に照らして評価され、取引相手はアカウントとエンティティ全体で解決され、顧客の背後にあるネットワークが、一度に 1 つの支払いを推測するのではなく可視化されます。
- 04
プロアクティブな金融犯罪 AI エージェントによる完全自動化
明らかな誤検知は文書化された根拠で解決され、本物のケースはドラフトナラティブとともに完全に組み立てられて到着し、エージェントは規制上の時計に照らしてすべてのケースを追跡します。
戦略的成果
バックログの増加が止まります。アナリストは、人にふさわしい警告を発し、記録上の根拠を示して残りを終了します。エスカレーションは疑惑だけではなく証拠に基づいて提起され、監督によるレビューはファイルを再構築するのではなく、ファイルを取得することになります。
Who Scalata serves
- 金融犯罪アナリストによるスクリーニングとアラートの監視
- 顧客デューデリジェンスを完了するKYCおよびオンボーディングチーム
- 制裁チームが監視リストと照らし合わせてスクリーニングのヒットを評価
- 捜査官が事件を作成し、不審な活動報告書を作成する
- MLRO は報告の決定と適時性に対して責任を負います
- 監査および保証チームが制御フレームワークをテスト
What you can generate
- 顧客、支払い、メディアソースから集められたケースファイル
- ポリシーに反する誤検知閉鎖の根拠
- 不審行為報告書の草案を作成する
- 取引相手のネットワークとエクスポージャーの概要
- アラートの量、処理、適時レポート