Optimización de la Detección AML por Lotes con Didit y AWS Batch (ES)

Cumplimiento RentableAproveche el modelo de computación sin servidor de AWS Batch para pagar solo por los recursos consumidos durante las operaciones de detección AML a gran escala, reduciendo drásticamente los gastos generales de infraestructura.

Rendimiento y Escalabilidad MejoradosProcese millones de verificaciones AML de manera eficiente distribuyendo tareas en un entorno AWS Batch altamente escalable y tolerante a fallos, asegurando tiempos de respuesta rápidos.

Procesamiento Asíncrono Sin InterrupcionesUtilice la API de detección AML asíncrona de Didit para enviar grandes lotes de datos sin esperar respuestas individuales, optimizando la eficiencia de las llamadas a la API y el rendimiento del sistema.

Soluciones Modulares Nativas de IADidit ofrece una solución de detección AML modular y nativa de IA que se integra sin esfuerzo con los flujos de trabajo de cumplimiento existentes, ofreciendo detección de riesgos en tiempo real contra más de 1300 listas de vigilancia globales y umbrales de riesgo configurables.

El Desafío de la Detección AML por Lotes

Para muchas empresas, particularmente aquellas en servicios financieros, comercio electrónico o juegos en línea, la necesidad de realizar detección de lavado de dinero (AML) no se trata solo de la incorporación en tiempo real. A menudo existe un requisito significativo para la detección por lotes de bases de clientes existentes, la redetección periódica o el procesamiento de grandes conjuntos de datos históricos. Esta puede ser una tarea desalentadora, ya que las llamadas API síncronas tradicionales para millones de registros pueden ser lentas, consumir muchos recursos e increíblemente costosas. El desafío principal radica en equilibrar la necesidad de un cumplimiento integral con la demanda de eficiencia de costos y alto rendimiento. Los procesos manuales están fuera de discusión para tales volúmenes, e incluso los sistemas automatizados pueden tener dificultades sin la arquitectura adecuada. Las empresas necesitan una solución que pueda manejar cargas masivas sin arruinarse ni causar retrasos operativos significativos.

Presentamos la API AML Asíncrona de Didit

Didit, como plataforma de identidad nativa de IA y orientada a desarrolladores, comprende estos desafíos. Nuestro producto de Detección AML está diseñado no solo para verificaciones en tiempo real, sino también para un procesamiento por lotes eficiente. Un componente clave de esta eficiencia es nuestra API asíncrona. A diferencia de las llamadas síncronas, donde su sistema espera una respuesta para cada solicitud de detección individual, un enfoque asíncrono le permite enviar un gran volumen de solicitudes y recibir notificaciones o recuperar resultados más tarde. Esto es crucial para las operaciones por lotes, ya que evita que su aplicación se vea obstaculizada por la latencia de la API. La detección AML de Didit examina a los usuarios contra más de 1300 bases de datos globales de sanciones, PEP y listas de vigilancia, proporcionando un sistema de riesgo de dos puntuaciones con umbrales de cumplimiento configurables. Esto significa que puede enviar una lista completa de usuarios para su detección, y Didit los procesará en segundo plano, proporcionando informes detallados que incluyen detalles de aciertos, puntuaciones de riesgo, puntuaciones de coincidencia, coincidencias de PEP, datos de sanciones e inteligencia de medios adversos.

Aprovechando AWS Batch para un Procesamiento Escalable

Para desbloquear verdaderamente el potencial de la API AML asíncrona de Didit para grandes lotes, es esencial combinarla con un servicio de computación potente y escalable. Aquí es donde entra en juego AWS Batch. AWS Batch es un servicio totalmente administrado que permite a desarrolladores, científicos e ingenieros ejecutar fácilmente cientos de miles de trabajos de computación en AWS. Proporciona dinámicamente la cantidad y el tipo óptimos de recursos de cómputo (por ejemplo, instancias optimizadas para CPU o memoria) en función del volumen y los requisitos de recursos específicos de sus trabajos por lotes. Al usar AWS Batch, puede:

• Automatizar el aprovisionamiento de recursos: AWS Batch se encarga de todo el trabajo pesado de administrar su infraestructura de cómputo, desde instancias EC2 hasta contenedores, escalando hacia arriba y hacia abajo según sea necesario.

• Maximizar la eficiencia de costos: Pague solo por los recursos de cómputo consumidos por sus trabajos. AWS Batch puede aprovechar las instancias Spot, ofreciendo importantes ahorros de costos para cargas de trabajo tolerantes a fallos como la detección AML por lotes.

• Mejorar la confiabilidad: Distribuya su carga de trabajo entre varias instancias de cómputo, asegurando que incluso si una instancia falla, su trabajo por lotes general continúe progresando.

• Simplificar la gestión de trabajos: Defina sus trabajos como contenedores Docker, lo que los hace portátiles y fáciles de administrar. AWS Batch se encarga de la programación, el monitoreo y la reintentos de tareas fallidas.

Imagine tener una lista de un millón de clientes para volver a examinar. En lugar de enviar una solicitud a la vez y esperar, empaqueta sus datos, los envía a un trabajo de AWS Batch, que luego usa la API asíncrona de Didit para procesarlos simultáneamente en muchos trabajadores. Esto reduce drásticamente el tiempo total de procesamiento y la carga operativa.

Implementación de un Flujo de Trabajo AML por Lotes Optimizado en Costos

Aquí hay una descripción general de cómo puede implementar un flujo de trabajo de detección AML por lotes optimizado utilizando Didit y AWS Batch:

1. Prepare sus datos: Consolide sus datos de clientes en un formato estructurado (por ejemplo, CSV, JSON) adecuado para el procesamiento por lotes. Asegúrese de que contenga los campos necesarios como nombre completo, fecha de nacimiento y país para una detección AML óptima por parte de Didit.

2. Desarrolle una aplicación de trabajo por lotes: Cree una aplicación simple (por ejemplo, un script de Python) que lea un fragmento de sus datos preparados, llame a la API de detección AML asíncrona de Didit para cada registro y almacene los ID de sesión o las respuestas iniciales. Esta aplicación se dockerizará.

3. Configure AWS Batch: Defina su entorno de cómputo (por ejemplo, usando instancias Spot de EC2 para ahorrar costos), colas de trabajos y definiciones de trabajos en AWS Batch. Su definición de trabajo apuntará a su imagen de Docker.

4. Envíe trabajos por lotes: Divida su gran conjunto de datos en fragmentos más pequeños y manejables. Para cada fragmento, envíe un trabajo a AWS Batch. AWS Batch luego iniciará instancias de contenedor, ejecutará su aplicación y procesará los datos.

5. Recupere los resultados: Su aplicación de trabajo por lotes puede diseñarse para almacenar los resultados de la detección AML de Didit (o referencias a ellos) en una ubicación central como un bucket de S3 o una base de datos. Luego puede consultar la API de Didit usando los ID de sesión para recuperar los informes AML finales y detallados una vez que se complete el procesamiento. El informe AML completo de Didit incluye información de coincidencia, detalles de puntuación (puntuación de coincidencia y puntuación de riesgo) y detalles de medios adversos, cruciales para los oficiales de cumplimiento.

6. Automatice las acciones: Basándose en las advertencias y puntuaciones de detección AML (por ejemplo, POSSIBLE_MATCH_FOUND o puntuaciones de alto riesgo), automatice las acciones posteriores, como marcar usuarios para revisión manual o rechazar transacciones, aprovechando la configuración de verificación configurable de Didit.

Este enfoque transforma una operación potencialmente lenta y costosa en una rápida, confiable y altamente rentable, lo que permite a sus equipos de cumplimiento centrarse en revisar casos de alto riesgo reales en lugar de administrar la infraestructura.

Cómo Ayuda Didit

Didit está a la vanguardia de la habilitación de una verificación de identidad eficiente y compatible, incluida una sólida detección AML. Nuestra plataforma está diseñada con una arquitectura modular, lo que significa que puede integrar fácilmente nuestro potente producto de Detección AML en sus sistemas y flujos de trabajo existentes. Las capacidades nativas de IA de Didit garantizan una evaluación de riesgos y una puntuación de coincidencia altamente precisas, minimizando los falsos positivos y enfocando sus recursos en los riesgos reales. Ofrecemos Detección AML que examina más de 1300 bases de datos globales de sanciones, PEP y listas de vigilancia en tiempo real, entregando un sistema de riesgo de dos puntuaciones (puntuación de coincidencia y puntuación de riesgo) con umbrales de cumplimiento totalmente configurables. Además, Didit se destaca por ofrecer un KYC Básico Gratuito, lo que permite a las empresas comenzar sin inversión inicial, y opera sin tarifas de configuración. Nuestro enfoque centrado en el desarrollador, completo con un entorno de pruebas instantáneo y API limpias, hace que la integración con servicios como AWS Batch sea perfecta. Ya sea para la incorporación inicial o el monitoreo continuo, Didit proporciona las herramientas para automatizar la confianza y orquestar el riesgo a nivel global y a escala.

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