AutoGen und Compliance: Entwicklung von AutoAML-Workflows

Der Anstieg anspruchsvoller Finanzkriminalität erfordert innovative Ansätze für die Bekämpfung von Geldwäsche (AML) und die Einhaltung der Know Your Customer (KYC)-Vorschriften. Traditionelle regelbasierte Systeme haben Schwierigkeiten, sich an veränderte Bedrohungen anzupassen. AutoGen, das Multi-Agenten-Framework von Microsoft, bietet eine leistungsstarke Lösung: die Möglichkeit, dynamische, agentenbasierte Compliance-Workflows zu erstellen. Dieser Beitrag untersucht, wie der Vertragszuordnungsmechanismus von AutoGen verwendet werden kann, um autoAML-Systeme zu entwerfen und bereitzustellen, wodurch Effizienz und Genauigkeit verbessert werden.

Wichtige Erkenntnis 1: Agentenbasierte Compliance AutoGen ermöglicht die Erstellung eines verteilten Systems spezialisierter Agenten, die zusammenarbeiten, um komplexe Compliance-Aufgaben zu erfüllen.

Wichtige Erkenntnis 2: Vertragszuweisung zur Workflow-Steuerung Die Funktion zur Vertragszuweisung von AutoGen ermöglicht eine präzise Steuerung der Aufgabenverteilung und -ausführung innerhalb des Compliance-Workflows.

Wichtige Erkenntnis 3: Erhöhte Anpassungsfähigkeit Agentenbasierte Systeme sind anpassungsfähiger an sich ändernde regulatorische Anforderungen und neu auftretende Betrugsmuster als traditionelle Systeme.

Wichtige Erkenntnis 4: Verbesserte Effizienz Die Automatisierung durch AutoGen kann die manuelle Überprüfung deutlich reduzieren und die Geschwindigkeit der Compliance-Prozesse verbessern.

Das AutoAML-Problem verstehen

Die Automatisierung von AML erfordert mehr als nur die Überprüfung einer Transaktion gegen eine Sanktionsliste. Sie umfasst eine komplexe Reihe von Schritten: Datenerfassung, Risikobewertung, Alarmgenerierung, Untersuchung und Berichterstattung. Traditionelle Systeme behandeln diese oft als sequentielle Schritte und erfassen nicht die Nuancen realer Szenarien. Ein effektives Workflow-Design erfordert einen flexiblen, kontextbezogenen Ansatz.

Zu den wichtigsten Herausforderungen gehören:

• Datensilos: Informationen sind oft über verschiedene Systeme verteilt.
• Alarmmüdigkeit: Hohe Volumina an Fehlalarmen überlasten die Ermittler.
• Sich ändernde Vorschriften: Compliance-Regeln ändern sich ständig.
• Skalierbarkeit: Die Verarbeitung steigender Transaktionsvolumina erfordert eine robuste Infrastruktur.

AutoGen und die Leistungsfähigkeit von Multi-Agenten-Systemen

AutoGen ermöglicht es uns, jeden Schritt im AML-Prozess als unabhängigen Agenten darzustellen. Beispielsweise könnten wir haben:

• Datenaggregierungs-Agent: Sammelt Transaktionsdaten, Kundeninformationen und externe Datenquellen.
• Risikobewertungs-Agent: Analysiert die Daten und weist eine Risikobewertung zu.
• Sanktionsprüfungs-Agent: Überprüft anhand globaler Sanktionslisten.
• Alarmgenerierungs-Agent: Erstellt Alarme basierend auf Risikobewertungen und Sanktionstreffern.
• Ermittlungs-Agent: Untersucht Alarme, sammelt zusätzliche Informationen und trifft eine Entscheidung.

Diese Agenten kommunizieren und arbeiten zusammen, um das Gesamtziel der Identifizierung und Verhinderung von Finanzkriminalität zu erreichen. Der Schlüssel liegt darin, ihre Interaktionen effektiv zu orchestrieren.

Nutzung der Vertragszuweisung zur Workflow-Orchestrierung

Die Vertragszuweisung von AutoGen ist ein leistungsstarker Mechanismus zur Steuerung des Arbeitsflusses zwischen Agenten. Ein Vertrag definiert eine Reihe von Aufgaben, die ein Agent ausführen muss. Der Vertrag wird einem Agenten zugewiesen, und der Agent ist dafür verantwortlich, diese Aufgaben zu erledigen und die Ergebnisse zurückzugeben.

Betrachten Sie dieses vereinfachte Python-Snippet, das die Vertragszuweisung demonstriert:

from autogen import Agent, AssistantAgent, UserProxyAgent, config

# Konfigurieren Sie AutoGen
config_list = config.get_default_config_list()

# Definieren Sie Agenten
risk_agent = AssistantAgent(name="RiskAssessmentAgent", system_message="Sie bewerten den Risikowert einer Transaktion.")
sanctions_agent = AssistantAgent(name="SanctionsScreeningAgent", system_message="Sie überprüfen Transaktionen auf Sanktionslisten.")

# Erstellen Sie einen Benutzer-Proxy-Agenten
user_proxy = UserProxyAgent(name="UserProxy",
                           human_input_mode="ALWAYS",
                           max_consecutive_auto_reply=3) #Limit auto replies

# Definieren Sie den Vertrag
contract = "Bewerten Sie das Risiko der Transaktion {{transaction_details}} und melden Sie alle Sanktionstreffer."

# Weisen Sie den Vertrag dem Risiko-Agenten zu
response = risk_agent.run([contract, transaction_details])

print(response)

In diesem Beispiel wird dem risk_agent der Vertrag zur Bewertung des Risikos einer Transaktion zugewiesen. Er verarbeitet dann die Daten und gibt die Ergebnisse zurück, die an andere Agenten im Workflow weitergeleitet werden können.

Erstellung eines realen AutoAML-Workflows

Ein komplexerer agentenbasierter Compliance-Workflow könnte die folgenden Schritte umfassen:

1. Der Datenaggregierungs-Agent sammelt Transaktionsdaten und Kundeninformationen.
2. Der Risikobewertungs-Agent analysiert die Daten und weist eine Risikobewertung zu.
3. Wenn die Risikobewertung einen bestimmten Schwellenwert überschreitet, wird ein Vertrag dem Sanktionsprüfungs-Agenten zugewiesen.
4. Der Sanktionsprüfungs-Agent überprüft die Transaktion anhand globaler Sanktionslisten.
5. Wenn ein Sanktionstreffer gefunden wird, wird ein Vertrag dem Alarmgenerierungs-Agenten zugewiesen.
6. Der Alarmgenerierungs-Agent erstellt einen Alarm und sendet ihn an den Ermittlungs-Agenten.
7. Der Ermittlungs-Agent untersucht den Alarm und trifft eine Entscheidung.

Dieser Workflow kann durch die Integration von Machine-Learning-Modellen weiter verbessert werden, um die Risikobewertung zu verbessern und Fehlalarme zu reduzieren.

Wie Didit hilft

Didit bietet die zugrunde liegenden Funktionen zur Identitätsprüfung, AML-Screening und Risikobewertung, die diese AutoGen-Workflows unterstützen. Unsere APIs lassen sich nahtlos in AutoGen integrieren und bieten Zugriff auf:

• Globale Sanktionslisten: Umfassende Abdeckung globaler Watchlists.
• PEP-Screening: Identifizierung politisch exponierter Personen.
• Adverse Media Screening: Überwachung von Nachrichten und Medienquellen auf negative Informationen.
• ID-Verifizierung: Automatisierte Verifizierung von Identitätsdokumenten.
• Transaktionsüberwachung: Echtzeit-Analyse von Transaktionsdaten.

Durch die Kombination der Orchestrierungsfähigkeiten von AutoGen mit den Daten- und Verifizierungsdiensten von Didit können Sie ein leistungsstarkes und effektives autoaml-System erstellen.

Bereit zum Starten?

Sind Sie bereit, Ihre eigenen agentenbasierten Compliance-Workflows zu erstellen? Hier sind einige Ressourcen, die Ihnen den Einstieg erleichtern:

• AutoGen Dokumentation: Lernen Sie die Grundlagen von AutoGen.
• Didit Preisgestaltung: Entdecken Sie unsere AML- und KYC-Preispläne.
• Didit Demo Center: Fordern Sie eine Demo unserer Plattform an.
• Didit Technische Dokumente: Entdecken Sie unsere API-Dokumentation.