Mengoptimalkan Penyaringan AML Batch dengan Didit dan AWS Batch (ID)

Kepatuhan Hemat BiayaManfaatkan model komputasi tanpa server AWS Batch untuk membayar hanya sumber daya yang digunakan selama operasi penyaringan AML skala besar, secara drastis mengurangi biaya infrastruktur.

Peningkatan Kinerja dan SkalabilitasMemproses jutaan pemeriksaan AML secara efisien dengan mendistribusikan tugas di seluruh lingkungan AWS Batch yang sangat skalabel dan toleran terhadap kesalahan, memastikan waktu penyelesaian yang cepat.

Pemrosesan Asinkron yang MulusManfaatkan API Penyaringan AML asinkron Didit untuk mengirimkan kumpulan data besar tanpa menunggu respons individu, mengoptimalkan efisiensi panggilan API dan throughput sistem.

Solusi Modular Berbasis AIDidit menyediakan solusi Penyaringan AML modular berbasis AI yang terintegrasi dengan mudah ke dalam alur kerja kepatuhan yang ada, menawarkan deteksi risiko waktu nyata terhadap 1300+ daftar pantauan global dan ambang risiko yang dapat dikonfigurasi.

Tantangan Penyaringan AML Batch

Bagi banyak bisnis, terutama di layanan keuangan, e-commerce, atau game online, kebutuhan untuk melakukan penyaringan Anti-Pencucian Uang (AML) tidak hanya tentang orientasi waktu nyata. Seringkali ada persyaratan signifikan untuk penyaringan batch basis pelanggan yang ada, penyaringan ulang berkala, atau pemrosesan kumpulan data historis yang besar. Ini bisa menjadi tugas yang menakutkan, karena panggilan API sinkron tradisional untuk jutaan catatan bisa lambat, intensif sumber daya, dan sangat mahal. Tantangan utamanya terletak pada menyeimbangkan kebutuhan akan kepatuhan yang komprehensif dengan permintaan akan efisiensi biaya dan kinerja tinggi. Proses manual tidak mungkin dilakukan untuk volume sebesar itu, dan bahkan sistem otomatis dapat kesulitan tanpa arsitektur yang tepat. Bisnis membutuhkan solusi yang dapat menangani beban besar tanpa menghabiskan banyak uang atau menyebabkan penundaan operasional yang signifikan.

Memperkenalkan API AML Asinkron Didit

Didit, sebagai platform identitas berbasis AI yang mengutamakan pengembang, memahami tantangan ini. Produk Penyaringan AML kami dirancang tidak hanya untuk pemeriksaan waktu nyata tetapi juga untuk pemrosesan batch yang efisien. Komponen kunci dari efisiensi ini adalah API asinkron kami. Tidak seperti panggilan sinkron, di mana sistem Anda menunggu respons untuk setiap permintaan penyaringan individual, pendekatan asinkron memungkinkan Anda mengirimkan volume permintaan yang besar dan menerima pemberitahuan atau mengambil hasil nanti. Ini sangat penting untuk operasi batch, karena mencegah aplikasi Anda terhambat oleh latensi API. Penyaringan AML Didit menyaring pengguna terhadap 1300+ sanksi global, PEP, dan basis data daftar pantauan, menyediakan sistem risiko dua skor dengan ambang kepatuhan yang dapat dikonfigurasi. Ini berarti Anda dapat mengirimkan seluruh daftar pengguna untuk penyaringan, dan Didit akan memprosesnya di latar belakang, menyediakan laporan terperinci yang mencakup detail hit, skor risiko, skor kecocokan, kecocokan PEP, data sanksi, dan intelijen media yang merugikan.

Memanfaatkan AWS Batch untuk Pemrosesan Skalabel

Untuk benar-benar membuka potensi API AML asinkron Didit untuk batch besar, menggabungkannya dengan layanan komputasi yang kuat dan skalabel sangat penting. Di sinilah AWS Batch berperan. AWS Batch adalah layanan terkelola penuh yang memungkinkan pengembang, ilmuwan, dan insinyur untuk dengan mudah menjalankan ratusan ribu pekerjaan komputasi di AWS. Ini secara dinamis menyediakan kuantitas dan jenis sumber daya komputasi yang optimal (misalnya, instans yang dioptimalkan CPU atau memori) berdasarkan volume dan persyaratan sumber daya spesifik dari pekerjaan batch Anda. Dengan menggunakan AWS Batch, Anda dapat:

• Mengotomatiskan Penyediaan Sumber Daya: AWS Batch menangani semua pekerjaan berat dalam mengelola infrastruktur komputasi Anda, dari instans EC2 hingga kontainer, penskalaan naik dan turun sesuai kebutuhan.

• Memaksimalkan Efisiensi Biaya: Bayar hanya untuk sumber daya komputasi yang digunakan oleh pekerjaan Anda. AWS Batch dapat memanfaatkan Instans Spot, menawarkan penghematan biaya yang signifikan untuk beban kerja yang toleran terhadap kesalahan seperti penyaringan AML batch.

• Meningkatkan Keandalan: Distribusikan beban kerja Anda di beberapa instans komputasi, memastikan bahwa meskipun satu instans gagal, pekerjaan batch Anda secara keseluruhan terus berjalan.

• Menyederhanakan Manajemen Pekerjaan: Definisikan pekerjaan Anda sebagai kontainer Docker, membuatnya portabel dan mudah dikelola. AWS Batch mengurus penjadwalan, pemantauan, dan mencoba kembali tugas yang gagal.

Bayangkan memiliki daftar satu juta pelanggan untuk disaring ulang. Alih-alih mengirim satu permintaan pada satu waktu dan menunggu, Anda mengemas data Anda, mengirimkannya ke pekerjaan AWS Batch, yang kemudian menggunakan API asinkron Didit untuk memprosesnya secara bersamaan di banyak pekerja. Ini secara dramatis mengurangi total waktu pemrosesan dan beban operasional.

Menerapkan Alur Kerja AML Batch yang Dioptimalkan Biaya

Berikut adalah gambaran umum tingkat tinggi tentang bagaimana Anda dapat menerapkan alur kerja penyaringan AML batch yang dioptimalkan menggunakan Didit dan AWS Batch:

1. Siapkan Data Anda: Konsolidasikan data pelanggan Anda ke dalam format terstruktur (misalnya, CSV, JSON) yang cocok untuk pemrosesan batch. Pastikan data tersebut berisi bidang yang diperlukan seperti nama lengkap, tanggal lahir, dan negara untuk penyaringan AML yang optimal oleh Didit.

2. Kembangkan Aplikasi Pekerjaan Batch: Buat aplikasi sederhana (misalnya, skrip Python) yang membaca sebagian data yang telah Anda siapkan, memanggil API Penyaringan AML asinkron Didit untuk setiap catatan, dan menyimpan ID sesi atau respons awal. Aplikasi ini akan dikontainerisasi menggunakan Docker.

3. Konfigurasi AWS Batch: Definisikan lingkungan komputasi Anda (misalnya, menggunakan Instans Spot EC2 untuk penghematan biaya), antrean pekerjaan, dan definisi pekerjaan di AWS Batch. Definisi pekerjaan Anda akan menunjuk ke citra Docker Anda.

4. Kirim Pekerjaan Batch: Bagi kumpulan data besar Anda menjadi bagian-bagian yang lebih kecil dan mudah dikelola. Untuk setiap bagian, kirimkan pekerjaan ke AWS Batch. AWS Batch kemudian akan meluncurkan instans kontainer, menjalankan aplikasi Anda, dan memproses data.

5. Ambil Hasil: Aplikasi pekerjaan batch Anda dapat dirancang untuk menyimpan hasil penyaringan AML Didit (atau referensinya) di lokasi terpusat seperti bucket S3 atau basis data. Anda kemudian dapat melakukan polling API Didit menggunakan ID sesi untuk mengambil laporan AML akhir yang terperinci setelah pemrosesan selesai. Laporan AML komprehensif Didit mencakup informasi kecocokan, detail penilaian (skor kecocokan dan skor risiko), dan detail media yang merugikan, yang sangat penting bagi petugas kepatuhan.

6. Otomatiskan Tindakan: Berdasarkan peringatan dan skor penyaringan AML (misalnya, POSSIBLE_MATCH_FOUND atau skor risiko tinggi), otomatiskan tindakan selanjutnya seperti menandai pengguna untuk peninjauan manual atau menolak transaksi, memanfaatkan pengaturan verifikasi Didit yang dapat dikonfigurasi.

Pendekatan ini mengubah operasi yang berpotensi lambat dan mahal menjadi operasi yang cepat, andal, dan sangat hemat biaya, memungkinkan tim kepatuhan Anda untuk fokus meninjau kasus berisiko tinggi yang sebenarnya daripada mengelola infrastruktur.

Bagaimana Didit Membantu

Didit berada di garis depan dalam memungkinkan verifikasi identitas yang efisien dan patuh, termasuk penyaringan AML yang kuat. Platform kami dirancang dengan arsitektur modular, yang berarti Anda dapat dengan mudah mengintegrasikan produk Penyaringan AML kami yang kuat ke dalam sistem dan alur kerja yang ada. Kemampuan berbasis AI Didit memastikan penilaian risiko dan penilaian kecocokan yang sangat akurat, meminimalkan positif palsu dan memfokuskan sumber daya Anda pada risiko sebenarnya. Kami menawarkan Penyaringan AML yang menyaring terhadap lebih dari 1300 sanksi global, PEP, dan basis data daftar pantauan secara waktu nyata, memberikan sistem risiko dua skor (skor kecocokan dan skor risiko) dengan ambang kepatuhan yang sepenuhnya dapat dikonfigurasi. Selain itu, Didit menonjol dengan menawarkan KYC Inti Gratis, memungkinkan bisnis untuk memulai tanpa investasi awal, dan beroperasi tanpa biaya pengaturan. Pendekatan kami yang mengutamakan pengembang, lengkap dengan sandbox instan dan API yang bersih, membuat integrasi dengan layanan seperti AWS Batch mulus. Baik untuk orientasi awal atau pemantauan berkelanjutan, Didit menyediakan alat untuk mengotomatiskan kepercayaan dan mengatur risiko secara global dan dalam skala besar.

Siap untuk Memulai?

Siap melihat Didit beraksi? Dapatkan demo gratis hari ini.

Mulai verifikasi identitas secara gratis dengan tingkat gratis Didit.