API로 맞춤형 감시 목록 및 부정적인 미디어 엔진 구축하기 (KO)

세부적인 제어를 위한 구성 가능한 API모듈형 API를 활용하여 특정 위험 선호도 및 규제 요구 사항에 맞춰 심사 엔진을 설계하고, 획일적인 솔루션을 넘어섭니다.

포괄적인 데이터 커버리지가 핵심제재, PEP 및 실시간 부정적인 미디어를 포함한 1300개 이상의 글로벌 감시 목록을 통합하여 철저한 위험 식별 및 규정 준수를 보장합니다.

워크플로우 자동화 및 조율코드가 필요 없는 오케스트레이션과 구조화된 메타데이터를 활용하여 의사 결정을 자동화하고, 수동 검토를 줄이며, 규정 준수 운영을 간소화합니다.

Didit의 AI 기반 이점Didit은 무료 Core KYC, 모듈형 아키텍처 및 AI 기반 기능을 통해 필수적인 구성 요소를 제공하여 고급 AML 심사를 접근 가능하고 효율적으로 만듭니다.

맞춤형 AML 심사 엔진의 필요성

오늘날 빠르게 변화하는 규제 환경에서 일반적인 자금세탁방지(AML) 심사 솔루션은 종종 부족합니다. 특히 고위험 부문이나 여러 관할 구역에서 운영되는 기업은 보다 미묘한 접근 방식이 필요합니다. 맞춤형 감시 목록 및 부정적인 미디어 심사 엔진을 구축하면 새로운 위협에 적응하고, 특정 규정을 준수하며, 위험 관리 전략을 최적화할 수 있는 탁월한 유연성을 제공합니다. 이 접근 방식은 엄격한 블랙박스 솔루션에서 벗어나 투명하고 구성 가능한 시스템으로 전환하여 제어권을 사용자에게 부여합니다.

구성 가능한 API로 구동되는 맞춤형 엔진은 필요한 정확한 데이터 소스를 통합하고, 자체 위험 매개변수를 정의하며, 의사 결정 흐름을 정밀하게 자동화할 수 있음을 의미합니다. 이는 위험 플래그의 '이유'를 이해하고 그에 따라 프로세스를 조정해야 하는 규정 준수 팀에게 특히 중요합니다. 특정 고객 세그먼트, 지리적 지역 또는 제품 제공에 맞춰 심사를 조정하는 능력은 효율성을 크게 향상시키고 오탐을 줄여 궁극적으로 시간과 자원을 절약할 수 있습니다.

강력한 심사 엔진의 핵심 구성 요소

효과적인 AML 심사 엔진을 구축하려면 몇 가지 중요한 구성 요소를 통합해야 합니다. 엔진은 핵심적으로 잠재적 위험을 식별하기 위해 다양한 데이터 소스에 대한 포괄적인 검사를 수행해야 합니다. Didit의 AML 심사 및 모니터링 제품은 이러한 구성 요소에 강력한 기반을 제공합니다.

• 글로벌 감시 목록 및 제재 심사: OFAC SDN, UN, EU 및 HM Treasury 제재 목록과 FBI/인터폴 수배자 목록과 같은 1300개 이상의 글로벌 데이터베이스에 대한 심사를 포함합니다. 제재 대상 개인 또는 단체를 식별하는 데 빈틈이 없도록 포괄적인 커버리지가 가장 중요합니다.
• 정치적 노출 인물(PEPs) 및 친척/측근(RCAs): PEP 및 그들의 관계를 식별하는 것은 부패 및 뇌물 수수 위험 증가를 평가하는 데 필수적입니다. 강력한 엔진은 국가 원수, 공무원 및 그들의 측근을 포함한 다양한 계층의 PEP를 다루어야 합니다.
• 부정적인 미디어 및 부정적인 뉴스 심사: 공식 목록 외에도 실시간 부정적인 미디어 스캔이 중요합니다. 여기에는 글로벌 뉴스 소스(Didit은 5만 개 이상을 다룸)를 분석하고 415개 이상의 위험 범주에 걸쳐 기록을 태그하는 것이 포함됩니다. 구조화된 감정 분석은 아직 공식 감시 목록에 나타나지 않을 수 있는 혐의, 조사, 유죄 판결 및 평판 문제를 식별하는 데 도움이 됩니다.
• 금융 범죄 및 테러 자금 조달: 사기, 자금세탁, 부패, 조세 회피, 마약 밀매 및 테러 자금 조달과 관련된 개인 또는 단체에 대한 심사는 현대 AML 규정 준수의 필수적인 측면입니다.

이러한 각 구성 요소는 결합될 때 개인 또는 단체에 대한 전체적인 위험 프로필을 생성하는 중요한 데이터 포인트를 제공합니다.

유연성과 제어를 위한 구성 가능한 API 활용

맞춤형 심사 엔진을 구축하는 진정한 힘은 구성 가능한 API를 사용하는 데 있습니다. 공급업체의 사전 정의된 워크플로우에 갇히는 대신, API를 사용하면 필요한 정확한 신원 확인 및 AML 검사를 선택할 수 있습니다. Didit의 개발자 우선 접근 방식은 AML 심사 기능을 기존 시스템에 원활하게 통합할 수 있음을 의미합니다.

구성 가능한 API는 다음을 가능하게 합니다.

• 세부적인 데이터 액세스: 히트 세부 정보, 위험 점수, 일치 점수, PEP 일치, 제재 데이터 및 부정적인 미디어 정보를 포함한 세부적인 AML 심사 보고서에 액세스합니다. 이 구조화된 데이터는 정보에 입각한 의사 결정에 중요합니다.
• 맞춤형 워크플로우 오케스트레이션: 자체 확인 흐름을 설계합니다. 예를 들어, 초기 감시 목록 심사에서 부분 일치가 반환되는 경우에만 더 깊은 부정적인 미디어 검색을 트리거할 수 있습니다. Didit의 코드 없는 오케스트레이션 엔진은 규정 준수 팀이 개발자 개입 없이 이러한 조건부 논리 규칙을 쉽게 구성할 수 있도록 합니다.
• 동적 위험 점수화: 다양한 소스(예: ID 확인, AML 심사, 주소 증명)의 데이터를 결합하여 특정 비즈니스 컨텍스트에 맞춰 동적이고 포괄적인 위험 점수를 생성합니다.
• 자동화된 개선: 심사 결과에 따라 수동 검토를 위해 사례를 자동으로 라우팅하거나, 추가 설문 조사(Didit의 설문 조사 기능)를 트리거하거나, 사용자를 승인/거부하여 운영 오버헤드를 줄입니다.

이러한 모듈성은 AML 엔진이 강력할 뿐만 아니라 미래의 규제 변경이나 비즈니스 요구에 매우 적응할 수 있도록 보장합니다.

부정적인 미디어 심사를 효과적으로 구현하기

부정적인 미디어 심사는 중요하지만, 방대한 비정형 데이터로 인해 어려울 수 있습니다. 효과적인 엔진은 단순한 키워드 검색을 넘어설 필요가 있습니다. Didit의 부정적인 미디어 접근 방식은 다음을 포함합니다.

• 의미론적 분석: 이름의 존재뿐만 아니라 뉴스 기사의 맥락과 감정을 이해합니다. Didit의 부정적인 미디어 세부 정보에는 감정 점수(예: 약간 부정적, 보통 부정적, 매우 부정적) 및 부정적인 키워드가 포함됩니다.
• 개체 해상도: 뉴스 언급을 특정 개인 또는 단체에 정확하게 연결하고, 일반적인 이름을 구별하며, 오탐을 피합니다.
• 구조화된 출력: 모든 부정적인 미디어 일치는 헤드라인, 요약, 소스 URL, 게시 날짜 및 관련 키워드와 같은 구조화된 메타데이터로 풍부해져 규정 준수 분석가가 검토하고 조치하기가 더 쉽습니다.
• 지속적인 모니터링: 부정적인 미디어는 일회성 검사가 아닙니다. 엔진은 기존 고객 또는 단체에 대한 뉴스 소스를 지속적으로 모니터링하여 지속적인 위험 평가를 제공해야 합니다.

이러한 고급 기능을 통합함으로써 기업은 압도적인 뉴스 데이터를 실행 가능한 정보로 전환하여 평판 및 재정적 위험을 사전에 식별하고 완화할 수 있습니다.

Didit이 도움이 되는 방법

Didit은 AI 기반의 개발자 우선 신원 플랫폼으로, 기업이 탁월한 용이성과 유연성으로 맞춤형 감시 목록 및 부정적인 미디어 심사 엔진을 구축할 수 있도록 지원합니다. 당사의 모듈식 아키텍처는 규정 준수를 위한 필수 구성 요소를 제공하여 정확한 요구 사항에 맞춰 정교한 위험 워크플로우를 조율할 수 있도록 합니다. Didit의 AML 심사 및 모니터링을 통해 1300개 이상의 글로벌 감시 목록, 포괄적인 PEP 커버리지(레벨 1-4, RCA, SIE) 및 415개 이상의 위험 범주에 걸친 구조화된 감정 분석을 통한 고급 부정적인 미디어 심사에 액세스할 수 있습니다.

Didit은 무료 Core KYC를 제공하여 기업이 선불 비용 없이 필수 신원 확인을 시작할 수 있도록 함으로써 두각을 나타냅니다. 당사의 AI 기반 접근 방식은 위험 식별에 대한 높은 정확성과 효율성을 보장하며, 깨끗한 API와 코드 없는 비즈니스 콘솔은 개발자와 규정 준수 담당자 모두에게 통합 및 관리를 간단하게 만듭니다. ID 확인, 1:1 얼굴 일치 및 주소 증명과 같은 다른 Didit 제품과 AML 심사를 결합하여 설치 비용 없이 전체적인 신원 신뢰 프레임워크를 만들 수 있습니다.

시작할 준비가 되셨습니까?

Didit의 작동 방식을 확인할 준비가 되셨습니까? 지금 무료 데모를 받아보세요.

Didit의 무료 티어로 무료로 신원 확인을 시작하세요.