Optimierung des Batch-AML-Screenings mit Didit und AWS Batch (DE)

Kostengünstige ComplianceNutzen Sie das serverlose Computermodell von AWS Batch, um nur für die Ressourcen zu zahlen, die bei groß angelegten AML-Screening-Vorgängen verbraucht werden, und reduzieren Sie so drastisch den Infrastruktur-Overhead.

Verbesserte Leistung und SkalierbarkeitVerarbeiten Sie Millionen von AML-Prüfungen effizient, indem Sie Aufgaben über eine hochskalierbare und fehlertolerante AWS Batch-Umgebung verteilen und schnelle Bearbeitungszeiten gewährleisten.

Nahtlose asynchrone VerarbeitungNutzen Sie Didits asynchrone AML-Screening-API, um große Datenmengen zu übermitteln, ohne auf individuelle Antworten zu warten, wodurch die Effizienz des API-Aufrufs und der Systemdurchsatz optimiert werden.

KI-native, modulare LösungenDidit bietet eine KI-native, modulare AML-Screening-Lösung, die sich mühelos in bestehende Compliance-Workflows integrieren lässt und Echtzeit-Risikoerkennung anhand von über 1300 globalen Beobachtungslisten und konfigurierbare Risikoschwellen bietet.

Die Herausforderung des Batch-AML-Screenings

Für viele Unternehmen, insbesondere in den Bereichen Finanzdienstleistungen, E-Commerce oder Online-Gaming, geht es beim Anti-Geldwäsche (AML)-Screening nicht nur um das Onboarding in Echtzeit. Oft besteht ein erheblicher Bedarf an Batch-Screening bestehender Kundenstämme, periodischem Re-Screening oder der Verarbeitung großer historischer Datensätze. Dies kann eine entmutigende Aufgabe sein, da traditionelle synchrone API-Aufrufe für Millionen von Datensätzen langsam, ressourcenintensiv und unglaublich teuer sein können. Die zentrale Herausforderung besteht darin, die Notwendigkeit einer umfassenden Compliance mit der Forderung nach Kosteneffizienz und hoher Leistung in Einklang zu bringen. Manuelle Prozesse sind für solche Volumina ausgeschlossen, und selbst automatisierte Systeme können ohne die richtige Architektur Schwierigkeiten haben. Unternehmen benötigen eine Lösung, die massive Lasten bewältigen kann, ohne das Budget zu sprengen oder erhebliche Betriebsverzögerungen zu verursachen.

Einführung von Didits asynchroner AML-API

Didit, als KI-native, entwicklerfreundliche Identitätsplattform, versteht diese Herausforderungen. Unser AML-Screening-Produkt ist nicht nur für Echtzeitprüfungen, sondern auch für eine effiziente Batch-Verarbeitung konzipiert. Eine Schlüsselkomponente dieser Effizienz ist unsere asynchrone API. Im Gegensatz zu synchronen Aufrufen, bei denen Ihr System auf eine Antwort für jede einzelne Screening-Anfrage wartet, ermöglicht ein asynchroner Ansatz die Übermittlung einer großen Anzahl von Anfragen und den späteren Empfang von Benachrichtigungen oder die Abfrage von Ergebnissen. Dies ist entscheidend für Batch-Vorgänge, da es verhindert, dass Ihre Anwendung durch API-Latenz blockiert wird. Didits AML-Screening prüft Benutzer anhand von über 1300 globalen Sanktions-, PEP- und Beobachtungslisten-Datenbanken und bietet ein Zwei-Score-Risikosystem mit konfigurierbaren Compliance-Schwellenwerten. Das bedeutet, Sie können eine ganze Liste von Benutzern zur Überprüfung einreichen, und Didit verarbeitet diese im Hintergrund und liefert detaillierte Berichte, die Trefferdetails, Risikobewertungen, Übereinstimmungsbewertungen, PEP-Übereinstimmungen, Sanktionsdaten und Adverse Media Intelligence umfassen.

Nutzung von AWS Batch für skalierbare Verarbeitung

Um das Potenzial von Didits asynchroner AML-API für große Batches wirklich zu erschließen, ist die Kombination mit einem leistungsstarken, skalierbaren Compute-Dienst unerlässlich. Hier kommt AWS Batch ins Spiel. AWS Batch ist ein vollständig verwalteter Dienst, der es Entwicklern, Wissenschaftlern und Ingenieuren ermöglicht, Hunderttausende von Computeraufträgen auf AWS einfach auszuführen. Er stellt dynamisch die optimale Menge und Art von Rechenressourcen (z. B. CPU- oder speicheroptimierte Instanzen) basierend auf dem Volumen und den spezifischen Ressourcenanforderungen Ihrer Batch-Jobs bereit. Durch die Verwendung von AWS Batch können Sie:

• Ressourcenbereitstellung automatisieren: AWS Batch übernimmt das gesamte Management Ihrer Compute-Infrastruktur, von EC2-Instanzen bis zu Containern, und skaliert je nach Bedarf hoch und runter.

• Kosteneffizienz maximieren: Zahlen Sie nur für die von Ihren Jobs verbrauchten Rechenressourcen. AWS Batch kann Spot-Instanzen nutzen, die erhebliche Kosteneinsparungen für fehlertolerante Workloads wie das Batch-AML-Screening bieten.

• Zuverlässigkeit erhöhen: Verteilen Sie Ihre Workload auf mehrere Compute-Instanzen, um sicherzustellen, dass Ihr gesamter Batch-Job auch bei Ausfall einer Instanz weiterhin fortgesetzt wird.

• Job-Management vereinfachen: Definieren Sie Ihre Jobs als Docker-Container, wodurch sie portabel und einfach zu verwalten sind. AWS Batch kümmert sich um die Planung, Überwachung und Wiederholung fehlgeschlagener Aufgaben.

Stellen Sie sich vor, Sie haben eine Liste von einer Million Kunden zur erneuten Überprüfung. Anstatt eine Anfrage nach der anderen zu senden und zu warten, packen Sie Ihre Daten, übermitteln sie an einen AWS Batch-Job, der dann Didits asynchrone API verwendet, um sie gleichzeitig über viele Worker zu verarbeiten. Dies reduziert die gesamte Verarbeitungszeit und die Betriebslast dramatisch.

Implementierung eines kostenoptimierten Batch-AML-Workflows

Hier ist eine allgemeine Übersicht, wie Sie einen optimierten Batch-AML-Screening-Workflow mit Didit und AWS Batch implementieren können:

1. Bereiten Sie Ihre Daten vor: Konsolidieren Sie Ihre Kundendaten in einem strukturierten Format (z. B. CSV, JSON), das für die Batch-Verarbeitung geeignet ist. Stellen Sie sicher, dass es die notwendigen Felder wie vollständiger Name, Geburtsdatum und Land für ein optimales AML-Screening durch Didit enthält.

2. Entwickeln Sie eine Batch-Job-Anwendung: Erstellen Sie eine einfache Anwendung (z. B. ein Python-Skript), die einen Teil Ihrer vorbereiteten Daten liest, Didits asynchrone AML-Screening-API für jeden Datensatz aufruft und die Sitzungs-IDs oder anfänglichen Antworten speichert. Diese Anwendung wird mithilfe von Docker containerisiert.

3. Konfigurieren Sie AWS Batch: Definieren Sie Ihre Compute-Umgebung (z. B. unter Verwendung von EC2 Spot-Instanzen zur Kosteneinsparung), Job-Warteschlangen und Job-Definitionen in AWS Batch. Ihre Job-Definition verweist auf Ihr Docker-Image.

4. Senden Sie Batch-Jobs: Teilen Sie Ihren großen Datensatz in kleinere, überschaubare Teile auf. Für jeden Teil senden Sie einen Job an AWS Batch. AWS Batch startet dann Container-Instanzen, führt Ihre Anwendung aus und verarbeitet die Daten.

5. Ergebnisse abrufen: Ihre Batch-Job-Anwendung kann so konzipiert werden, dass sie die Didit AML-Screening-Ergebnisse (oder Referenzen darauf) an einem zentralen Ort wie einem S3-Bucket oder einer Datenbank speichert. Sie können dann Didits API mithilfe der Sitzungs-IDs abfragen, um die endgültigen, detaillierten AML-Berichte abzurufen, sobald die Verarbeitung abgeschlossen ist. Didits umfassender AML-Bericht enthält Match-Informationen, Scoring-Details (Match-Score und Risiko-Score) und Adverse Media Details, die für Compliance-Beauftragte entscheidend sind.

6. Aktionen automatisieren: Basierend auf den AML-Screening-Warnungen und -Scores (z. B. POSSIBLE_MATCH_FOUND oder hohe Risikobewertungen) automatisieren Sie nachfolgende Aktionen wie das Markieren von Benutzern zur manuellen Überprüfung oder das Ablehnen von Transaktionen, indem Sie Didits konfigurierbare Verifizierungseinstellungen nutzen.

Dieser Ansatz verwandelt einen potenziell langsamen und teuren Vorgang in einen schnellen, zuverlässigen und äußerst kostengünstigen, sodass sich Ihre Compliance-Teams auf die Überprüfung tatsächlicher Hochrisikofälle konzentrieren können, anstatt die Infrastruktur zu verwalten.

Wie Didit hilft

Didit ist führend bei der Ermöglichung einer effizienten und konformen Identitätsüberprüfung, einschließlich eines robusten AML-Screenings. Unsere Plattform ist mit einer modularen Architektur konzipiert, was bedeutet, dass Sie unser leistungsstarkes AML-Screening-Produkt problemlos in Ihre bestehenden Systeme und Workflows integrieren können. Didits KI-native Funktionen gewährleisten eine hochpräzise Risikobewertung und Match-Scoring, minimieren Fehlalarme und konzentrieren Ihre Ressourcen auf echte Risiken. Wir bieten AML-Screening, das in Echtzeit über 1300 globale Sanktions-, PEP- und Beobachtungslisten-Datenbanken prüft und ein Zwei-Score-Risikosystem (Match-Score und Risiko-Score) mit vollständig konfigurierbaren Compliance-Schwellenwerten liefert. Darüber hinaus zeichnet sich Didit dadurch aus, dass es kostenloses Core KYC anbietet, wodurch Unternehmen ohne Vorabinvestitionen starten können, und ohne Einrichtungsgebühren arbeitet. Unser entwicklerfreundlicher Ansatz, komplett mit einer sofortigen Sandbox und sauberen APIs, macht die Integration mit Diensten wie AWS Batch nahtlos. Ob für das anfängliche Onboarding oder die fortlaufende Überwachung, Didit bietet die Tools zur Automatisierung von Vertrauen und zur Orchestrierung von Risiken global und in großem Maßstab.

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