Didit을 활용한 동적 제재 심사 개발자 가이드 (KO)

실시간 웹훅 활용 Didit의 웹훅을 통합하여 AML 심사 상태 변경에 대한 즉각적인 알림을 받고, 새로운 위험에 즉각적으로 대응할 수 있습니다.

서버리스 기능으로 자동화 Azure Functions를 활용하여 웹훅 페이로드의 이벤트 기반 처리를 통해 인프라 관리 없이 규정 준수 워크플로우를 효율적으로 처리하세요.

지속적인 규정 준수 보장 Didit의 지속적 모니터링 기능을 구현하여 사용자를 매일 전 세계 감시 목록에 대해 자동으로 재심사하고 최신 실사를 유지합니다.

Didit, AML 프로세스를 간소화하다 Didit은 AI 기반의 모듈식 AML 심사 솔루션을 제공하며, 두 가지 점수 위험 시스템과 구성 가능한 임계값을 갖추고 있습니다. 이 모든 것은 깔끔한 API 또는 노코드 비즈니스 콘솔을 통해 액세스할 수 있으며, 무료 핵심 KYC 티어도 포함됩니다.

동적 제재 심사의 필요성

오늘날 빠르게 변화하는 규제 환경에서 정적 제재 심사는 더 이상 충분하지 않습니다. 금융 기관 및 모든 부문의 기업은 자금세탁방지(AML) 및 테러자금조달방지(CTF) 규정 준수를 위해 동적이고 실시간적인 접근 방식을 채택해야 합니다. 문제는 이러한 검사를 기존 시스템에 효율적으로 통합하고, 방대한 양의 데이터를 처리하며, 새로운 위험에 신속하게 대응하는 것입니다. 여기서 최신 신원 확인 플랫폼과 서버리스 아키텍처의 힘이 매우 중요해집니다. 기존의 일괄 처리나 수동 검토는 글로벌 제재 목록 및 불리한 미디어의 유동성을 따라잡을 수 없습니다. 금융 범죄 노출을 최소화하고 막대한 규제 벌금을 피하려면 사전 예방적인 이벤트 기반 시스템이 필수적입니다. Didit의 AML 심사 솔루션은 이러한 요구를 충족하도록 설계되었으며, 1300개 이상의 글로벌 제재, PEP 및 감시 목록 데이터베이스에 대한 실시간 심사를 제공합니다.

Didit의 AML 심사 및 웹훅 이해

Didit의 AML 심사는 Didit 신원 플랫폼의 핵심 구성 요소로, 전 세계 감시 목록 및 데이터베이스에 대해 사용자를 심사하여 강력한 위험 감지 기능을 제공합니다. 이 시스템은 정교한 두 가지 점수 시스템을 사용합니다. 신원 신뢰도를 위한 일치 점수(Match Score)와 개체 위험 수준을 위한 위험 점수(Risk Score)입니다. 이를 통해 잠재적 일치 항목을 정확하게 식별하고 관련 위험을 정확하게 평가할 수 있습니다. 일치 점수가 93 미만인 항목은 일반적으로 오탐(false positives)으로 분류되며, 그 이상인 항목은 '미검토(unreviewed)'로 간주되어 위험 점수 평가로 진행됩니다. 국가 위험 및 범주(PEP/제재)와 같은 요인에 영향을 받는 위험 점수는 구성 가능한 임계값을 기반으로 최종 AML 상태(승인됨, 검토 중, 거부됨)를 결정합니다.

무엇보다 Didit은 웹훅 시스템을 통해 기존 인프라와 원활하게 통합됩니다. AML 검사가 수행되거나 상태가 변경되면 Didit은 미리 구성된 엔드포인트로 실시간 알림을 보냅니다. 이 즉각적인 피드백 루프는 동적 제재 심사에 필수적이며, 애플리케이션이 새로운 정보에 즉시 반응할 수 있도록 합니다. 예를 들어, 이전에 승인된 사용자가 제재 목록에 추가되면 Didit의 지속적 모니터링 기능이 이를 감지하고 상태 변경을 트리거하며 웹훅 알림을 보내 신속한 조치를 가능하게 합니다.

웹훅 처리를 위한 Azure Functions 설정

Azure Functions는 Didit 웹훅 처리를 위한 이상적인 서버리스 환경을 제공합니다. 이들은 이벤트 기반이며 확장 가능하고 비용 효율적이며, 들어오는 HTTP 요청(웹훅 페이로드)에 의해 트리거될 때만 코드를 실행합니다. 이를 통해 서버를 프로비저닝하거나 관리할 필요가 없으므로 개발자는 AML 상태 업데이트 처리 논리에만 집중할 수 있습니다.

다음은 Didit 웹훅을 수신하고 처리하는 Azure Function에 대한 간소화된 Python 예시입니다.

import logging
import json
import azure.functions as func

def main(req: func.HttpRequest) -> func.HttpResponse:
    logging.info('Python HTTP trigger function processed a request.')

    try:
        req_body = req.get_json()
    except ValueError:
        return func.HttpResponse(
             "Please pass a JSON body in the request",
             status_code=400
        )

    # Assuming the webhook payload has a 'session_id' and 'aml_status'
    session_id = req_body.get('session_id')
    aml_status = req_body.get('aml_status')
    aml_report = req_body.get('aml_report') # Contains detailed AML data

    if session_id and aml_status:
        logging.info(f"Received webhook for Session ID: {session_id}, AML Status: {aml_status}")
        
        # Implement your business logic here based on aml_status:
        if aml_status == 'DECLINED':
            # Trigger alert, block user, send to manual review
            logging.warning(f"User {session_id} DECLINED due to AML match.")
        elif aml_status == 'IN_REVIEW':
            # Notify compliance team, mark for manual review
            logging.info(f"User {session_id} requires manual AML review.")
        elif aml_status == 'APPROVED':
            # Proceed with onboarding, update user status
            logging.info(f"User {session_id} APPROVED for AML.")

        # You can also parse the detailed aml_report for more granular data
        # For example, checking specific sanction matches or risk scores
        if aml_report and 'sanction_matches' in aml_report:
            for match in aml_report['sanction_matches']:
                logging.info(f"Sanction Match Found: {match.get('list_name')}, {match.get('matched_name')}")

        return func.HttpResponse(f"Webhook processed successfully for session {session_id}", status_code=200)
    else:
        return func.HttpResponse(
             "Webhook payload missing 'session_id' or 'aml_status'",
             status_code=400
        )

이 함수는 웹훅을 수신하고, session_id 및 aml_status와 같은 주요 정보를 추출한 다음, 적절한 다운스트림 작업을 트리거합니다. 여기에는 데이터베이스에서 사용자의 상태 업데이트, 규정 준수 담당자에게 알림, 또는 Didit이 제공하는 상세 AML 보고서를 기반으로 추가 자동 검사 시작 등이 포함될 수 있습니다.

지속적인 규정 준수를 위한 지속적 모니터링 구현

동적 제재 심사의 가장 강력한 측면 중 하나는 지속적 모니터링입니다. 규제 기관은 온보딩 중 일회성 검사뿐만 아니라 지속적인 경계를 점점 더 요구하고 있습니다. Didit의 지속적 모니터링 기능은 이 중요한 프로세스를 자동화합니다. AML 검사가 수행되면 Didit은 포괄적인 감시 목록 및 제재 목록 데이터베이스에 대해 사용자를 매일 자동으로 재심사합니다. 이 제로 터치 통합은 고객 실사를 최신 상태로 유지하기 위해 추가 개발 작업이 필요 없음을 의미합니다.

구성된 검토 또는 거부 임계값을 초과하는 새로운 일치 항목이 발견되면 세션 상태가 그에 따라 변경되고(예: '검토 중' 또는 '거부됨') 웹훅 알림이 Azure Function으로 즉시 전송됩니다. 이를 통해 시스템은 새로운 위험에 실시간으로 반응하여 AML/KYC 규정을 지속적으로 준수하고 새로운 위협을 완화할 수 있습니다. 비즈니스 콘솔에도 이러한 변경 사항이 반영되어 규정 준수 팀을 위한 완전한 감사 추적을 제공합니다.

견고한 구현을 위한 모범 사례

견고하고 안전한 동적 제재 심사 시스템을 보장하려면 다음 모범 사례를 고려하십시오.

• 보안 웹훅 엔드포인트: 요청이 Didit에서 시작되었고 변조되지 않았는지 확인하기 위해 항상 웹훅 서명을 검증하십시오. Azure Functions는 내장 인증 및 권한 부여를 지원합니다.
• 멱등성: 웹훅 핸들러를 멱등적으로 설계하십시오. 즉, 동일한 웹훅을 여러 번 처리해도 한 번 처리하는 것과 동일한 효과를 가지도록 합니다. 이는 웹훅이 두 번 이상 전달되는 경우 발생하는 문제를 방지합니다.
• 오류 처리 및 재시도: 다운스트림 작업에 대한 강력한 오류 처리 및 재시도 메커니즘을 구현하십시오. 데이터베이스 업데이트가 실패하면 시스템이 다시 시도하거나 수동 개입을 위해 오류를 기록하도록 합니다.
• 로깅 및 모니터링: Azure Function 내의 포괄적인 로깅은 디버깅 및 감사에 매우 중요합니다. 함수 실행을 모니터링하고 Azure Monitor와 통합하여 실패 또는 이상에 대한 경고를 받으십시오.
• 구성 가능한 임계값: 일치 점수 및 위험 점수에 대한 Didit의 구성 가능한 규정 준수 임계값을 활용하십시오. 이를 통해 코드 변경 없이 위험 허용 범위 및 규정 준수 태세를 미세 조정할 수 있습니다.
• 모듈식 워크플로우: 비즈니스 콘솔에서 Didit의 오케스트레이션된 워크플로우를 사용하여 AML 상태 변경에 기반한 자동화된 작업을 정의하고 유연하고 적응 가능한 규정 준수 프레임워크를 만드십시오.

Didit이 도움이 되는 방법

Didit은 비교할 수 없는 용이성과 효율성으로 동적 제재 심사를 구현하는 데 필수적인 도구를 제공합니다. 당사의 AML 심사 및 모니터링 제품은 AI 기반의 두 가지 점수 위험 시스템과 구성 가능한 규정 준수 임계값을 사용하여 1300개 이상의 글로벌 제재, PEP 및 감시 목록 데이터베이스에 대해 사용자를 실시간으로 심사합니다. 모듈식 아키텍처는 신원 확인을 플러그 앤 플레이할 수 있음을 의미하며, 당사의 개발자 우선 접근 방식은 빠른 통합을 위한 즉각적인 샌드박스 및 깔끔한 API를 제공합니다. 지속적인 경계를 요구하는 비즈니스를 위해 Didit의 지속적 모니터링은 확인된 사용자를 매일 자동으로 재심사하고, 새로운 제재 일치 및 상태 변경에 대한 웹훅 알림을 보내 지속적인 규정 준수를 보장합니다.

Didit을 사용하면 무료 핵심 KYC, 설정 비용 없음, 성공적인 검사당 지불 모델을 통해 모든 규모의 비즈니스에서 고급 규정 준수를 이용할 수 있습니다. 당사의 AI 기반 플랫폼은 신뢰를 자동화하고 위험을 조율하여 수동 검토를 줄이고 더 나은 의사 결정을 위한 구조화된 신원 데이터를 제공합니다.

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