Mengintegrasikan Penyaringan AML Didit dengan Gudang Data Perusahaan (ID)

Data Kepatuhan yang EfisienMengintegrasikan laporan Penyaringan AML Didit langsung ke gudang data Anda memusatkan data kepatuhan penting, membuatnya mudah diakses untuk audit dan analitik.

Analitik Risiko yang DitingkatkanDengan menggabungkan hasil penyaringan AML dengan data internal lainnya, perusahaan dapat membangun profil risiko yang canggih dan model prediktif dalam infrastruktur data yang ada.

Alur Kerja OtomatisManfaatkan pendekatan API-first Didit untuk mengotomatiskan penyerapan data penyaringan AML, memicu tindakan atau tinjauan selanjutnya berdasarkan ambang batas dan peringatan yang dapat dikonfigurasi.

Integrasi Modular dan FleksibelArsitektur modular Didit dan API yang bersih memungkinkan integrasi yang fleksibel dengan berbagai solusi gudang data, mendukung persyaratan pemrosesan real-time dan batch.

Dalam lanskap regulasi yang kompleks saat ini, lembaga keuangan dan entitas yang diatur menghadapi tekanan besar untuk mematuhi peraturan Anti Pencucian Uang (AML). Selain hanya melakukan pemeriksaan AML, kemampuan untuk secara efektif menyimpan, menganalisis, dan melaporkan hasil penyaringan ini sangat penting. Gudang data perusahaan seperti Snowflake dan Google BigQuery menawarkan platform yang kuat untuk mengkonsolidasikan sejumlah besar data, menjadikannya ideal untuk mengintegrasikan informasi kepatuhan yang penting.

Keharusan Data AML yang Terpusat

Melakukan penyaringan AML adalah langkah mendasar dalam mencegah kejahatan keuangan. Namun, nilai sebenarnya muncul ketika hasil penyaringan ini tidak terisolasi tetapi terintegrasi ke dalam strategi data yang menyeluruh. Memusatkan data AML dalam gudang data perusahaan memberikan banyak manfaat:

• Tampilan Risiko Terpadu: Gabungkan hasil penyaringan AML dengan riwayat transaksi pelanggan, data perilaku, dan metrik internal lainnya untuk membuat profil risiko holistik untuk setiap entitas.
• Analitik Canggih: Manfaatkan kemampuan analitik platform seperti Snowflake atau BigQuery untuk mengidentifikasi tren, mendeteksi anomali, dan membangun model prediktif untuk kejahatan keuangan.
• Pelaporan yang Efisien: Buat laporan yang komprehensif dan siap audit untuk badan pengatur dengan mudah, menunjukkan kepatuhan terhadap kewajiban kepatuhan.
• Tata Kelola dan Keamanan Data: Pertahankan kontrol ketat atas data kepatuhan yang sensitif, memastikan data disimpan dengan aman dan hanya diakses oleh personel yang berwenang.
• Efisiensi Operasional: Otomatiskan pipa data untuk mengurangi upaya manual dalam pengumpulan dan persiapan data, membebaskan tim kepatuhan untuk fokus pada investigasi dan inisiatif strategis.

Penyaringan AML Didit menyediakan deteksi risiko real-time, menyaring pengguna terhadap lebih dari 1300 sanksi global, PEP, dan basis data daftar pantauan. Laporan terperinci yang dihasilkan oleh Didit terstruktur dengan sempurna untuk penyerapan tanpa batas ke dalam gudang data modern.

Memahami Laporan Penyaringan AML Didit untuk Integrasi Data

Laporan Penyaringan AML Didit dirancang agar komprehensif dan dapat dibaca mesin, membuatnya ideal untuk integrasi terprogram. Ketika penyaringan AML dilakukan, Didit mengembalikan objek JSON terperinci yang berisi objek aml dengan beberapa bagian kunci:

• Status AML: Memberikan status penyaringan keseluruhan dan tingkat risiko terkait, yang dapat langsung dipetakan ke tingkat risiko di gudang data Anda.
• Informasi Pencocokan: Detail tentang potensi pencocokan daftar pantauan, termasuk daftar spesifik (misalnya, sanksi, PEP, media yang merugikan) dan nama yang cocok.
• Detail Penilaian: Yang terpenting, Didit menggunakan sistem dua skor – Skor Pencocokan (Keyakinan Identitas) dan Skor Risiko (Tingkat Risiko Entitas). Skor-skor ini, bersama dengan faktor-faktor yang mendasarinya (kemiripan nama, DOB, negara, kategori), sangat berharga untuk pemodelan risiko tingkat lanjut dalam gudang data Anda. Anda dapat mengkonfigurasi ambang batas untuk skor-skor ini di Didit untuk secara otomatis memicu peninjauan atau penolakan.
• Informasi Entitas yang Cocok: Data tentang entitas yang cocok, termasuk properti seperti wikidataId, negara, topik, jenis kelamin, tanggal lahir, dan lainnya, memberikan konteks yang kaya untuk analisis.
• Metadata Verifikasi: Detail tambahan seperti stempel waktu, memungkinkan analisis kronologis dan audit.
• Detail & Pencocokan Media yang Merugikan: Informasi tentang skor sentimen, kata kunci yang merugikan, dan tautan ke artikel sumber, memungkinkan investigasi yang lebih mendalam terhadap risiko reputasi.
• Pencocokan Sanksi & Peringatan: Detail spesifik tentang daftar sanksi, alasan, dan data tambahan, yang sangat penting untuk kepatuhan.

Titik data terstruktur ini dapat langsung dipetakan ke tabel dalam Snowflake atau BigQuery, menciptakan fondasi yang kuat untuk analitik kepatuhan. Misalnya, peringatan POSSIBLE_MATCH_FOUND, yang menunjukkan potensi pencocokan yang memerlukan peninjauan lebih lanjut, dapat secara otomatis memicu peringatan di gudang data Anda, menautkan ke detail lengkap untuk investigasi.

Mengintegrasikan Didit dengan Snowflake dan BigQuery

Mengintegrasikan hasil penyaringan AML Didit ke dalam gudang data Anda melibatkan beberapa langkah kunci, memanfaatkan desain API-first Didit:

1. Strategi Penyerapan Data

Anda memiliki beberapa opsi untuk menyerap data dari Didit ke dalam gudang data Anda:

• Panggilan API Real-time: Untuk pembaruan segera, aplikasi Anda dapat memanggil API Penyaringan AML Didit (POST /v3/aml/) dan kemudian mendorong JSON yang dihasilkan langsung ke gudang data Anda menggunakan API masing-masing (misalnya, Snowflake's Snowpipe Streaming atau BigQuery's Streaming Inserts). Ini ideal untuk skenario di mana pengambilan keputusan cepat berdasarkan hasil AML sangat penting.
• Pemrosesan Batch: Untuk data yang kurang sensitif waktu, Anda dapat secara berkala mengambil laporan penyaringan AML melalui API Didit, mengumpulkannya, dan kemudian memuatnya ke gudang data Anda menggunakan alat pemuatan batch (misalnya, perintah COPY INTO Snowflake dari S3/Azure Blob, pemuatan data BigQuery dari Cloud Storage).
• Webhooks: Didit dapat dikonfigurasi untuk mengirim webhook setelah penyelesaian penyaringan AML. Webhook ini kemudian dapat memicu fungsi tanpa server (misalnya, AWS Lambda, Google Cloud Functions) untuk memproses data dan memasukkannya ke gudang data Anda.

2. Desain Skema Data

Desain skema yang cermat sangat penting untuk kinerja dan kegunaan yang optimal. Anda ingin membuat tabel yang mencerminkan struktur laporan AML Didit. Pertimbangkan tabel aml_screening_reports utama dan berpotensi tabel terpisah untuk array bersarang seperti sanction_matches, adverse_media_matches, dan warning_matches, yang dihubungkan oleh report_id yang umum.

Misalnya, di Snowflake atau BigQuery, Anda mungkin menggunakan fungsi penguraian JSON atau mendefinisikan skema yang mencakup jenis ARRAY<STRUCT> bersarang untuk menangani struktur kompleks laporan Didit, terutama untuk bidang seperti properties, linkedEntity, dan berbagai jenis pencocokan.

3. Transformasi dan Pengayaan Data

Setelah diserap, data AML mentah dapat diubah dan diperkaya dalam gudang data Anda. Ini mungkin melibatkan:

• Standardisasi: Memastikan konsistensi di berbagai sumber data.
• Kategorisasi: Menetapkan kategori risiko internal berdasarkan skor Didit dan kebijakan organisasi Anda.
• Menggabungkan Data: Menghubungkan hasil AML dengan data master pelanggan, data transaksi, dan informasi relevan lainnya untuk membangun profil yang komprehensif.
• Audit: Menambahkan metadata seperti stempel waktu penyerapan, sistem sumber, dan status pemrosesan untuk silsilah data yang lengkap.

Proses ini memungkinkan Anda untuk membuat tampilan materialisasi atau tabel agregat yang dioptimalkan untuk pelaporan dan kueri analitik.

Bagaimana Didit Membantu

Didit direkayasa untuk menjadi platform identitas yang didukung AI dan mengutamakan pengembang, menjadikannya sangat cocok untuk integrasi dengan gudang data perusahaan. Arsitektur modular kami berarti Anda dapat dengan mulus menyambungkan kemampuan Penyaringan AML kami tanpa perlu merancang ulang seluruh sistem Anda. Output JSON yang terperinci dan terstruktur dari API Penyaringan AML Didit menyediakan semua titik data yang diperlukan untuk analisis dan pelaporan komprehensif di platform seperti Snowflake dan BigQuery.

Didit menawarkan solusi Penyaringan & Pemantauan AML yang tangguh yang menyaring terhadap 1300+ sanksi global, PEP, dan basis data daftar pantauan secara real-time. Sistem risiko dua skor kami (Skor Pencocokan dan Skor Risiko) dengan ambang batas kepatuhan yang dapat dikonfigurasi memungkinkan Anda menyesuaikan proses penyaringan dengan selera risiko spesifik Anda. Selain itu, komitmen Didit terhadap pendekatan yang mengutamakan pengembang berarti API yang bersih dan dokumentasi yang komprehensif, memastikan proses integrasi yang lancar. Anda dapat memulai dengan penawaran Free Core KYC kami dan berkembang sesuai kebutuhan Anda, tanpa biaya pengaturan.

Siap Memulai?

Siap melihat Didit beraksi? Dapatkan demo gratis hari ini.

Mulai verifikasi identitas secara gratis dengan tingkat gratis Didit.