Didit과 Neo4j를 활용한 그래프 기반 AML 공모 방지 시스템 구축 (KO)

AML을 위한 그래프 데이터베이스Neo4j와 같은 그래프 데이터베이스는 엔티티 간의 복잡하고 명확하지 않은 관계를 밝혀내는 강력한 도구이며, 이는 정교한 AML 사기 및 공모 네트워크를 탐지하는 데 중요합니다.

공모의 도전 과제기존 AML 시스템은 거래 및 신원을 개별적으로 분석하여 악의적인 활동의 상호 연결된 웹을 놓치기 때문에 공모 및 합성 신원 사기를 식별하는 데 어려움을 겪는 경우가 많습니다.

풍부한 신원 데이터 활용Didit과 같은 플랫폼에서 고품질의 검증된 신원 데이터를 통합하는 것은 강력한 그래프 데이터베이스를 채우는 데 필수적이며, 네트워크 분석을 위한 기본 노드를 제공합니다.

공모 방지에서 Didit의 역할ID 확인, AML 심사, 전화 및 이메일 확인을 포함한 Didit의 모듈형 신원 확인 솔루션은 효과적인 그래프 기반 공모 방지 시스템을 구축하고 구동하는 데 필요한 풍부하고 구조화된 데이터를 제공합니다.

AML에서 공모 및 합성 신원의 증가하는 위협

금융 범죄는 정적이지 않고 끊임없이 진화합니다. 가장 교활한 형태의 사기 중 하나는 공모이며, 여러 개인 또는 단체가 협력하여 자금 세탁 방지(AML) 통제를 우회합니다. 이는 종종 실제 정보와 가짜 정보를 결합하여 계정을 열고, 대출을 확보하고, 돈을 세탁하기 위해 생성된 위조된 인물인 합성 신원을 사용하는 것을 포함합니다. 일반적으로 개별 거래 또는 고객 프로필을 개별적으로 분석하는 기존의 규칙 기반 AML 시스템은 이러한 복잡하고 상호 연결된 사기 계획을 탐지하는 데 종종 부적절합니다. 그들은 겉보기에 이질적인 계정을 단일 사기 조직으로 다시 연결하는 미묘한 패턴과 공유 속성을 놓칩니다.

과제는 단순한 특정 시점 검사를 넘어 엔티티 네트워크 전반의 관계와 행동을 이해하는 것입니다. 이것이 강력한 신원 확인 데이터와 결합된 그래프 데이터베이스가 필수적인 이유입니다. 고객, 계정, 장치 및 거래 패턴 간의 연결을 매핑함으로써 조직은 그렇지 않으면 눈에 띄지 않을 숨겨진 공모 네트워크를 드러낼 수 있습니다.

공모 방지에 그래프 데이터베이스가 필수적인 이유

Neo4j와 같은 그래프 데이터베이스는 데이터 포인트 간의 관계를 효율적으로 저장하고 탐색하도록 특별히 구축되었습니다. 연결을 추론하기 위해 복잡한 조인이 필요한 관계형 데이터베이스와 달리, 그래프 데이터베이스는 데이터를 노드(엔티티)와 엣지(관계)로 표현하여 네트워크를 쿼리하고 시각화하는 것을 매우 직관적이고 성능적으로 만듭니다. 이러한 관계를 처리하는 고유한 능력은 효과적인 공모 방지 시스템에 정확히 필요한 것입니다.

여러 고객이 다른 이름을 사용하여 계정을 개설하지만 온보딩 중에 동일한 주소, 전화번호 또는 동일한 장치를 공유하는 시나리오를 고려하십시오. 관계형 데이터베이스는 이를 개별 이상 징후로 표시할 수 있지만, 그래프 데이터베이스는 이를 즉시 연결된 노드로 표시하여 단일 사기꾼 또는 공모 그룹을 나타낼 수 있습니다. 주소, 전화번호, IP 주소, 이메일 계정, 심지어 생체 인식 식별자(1:1 얼굴 일치 또는 얼굴 검색에서 파생됨)와 같은 데이터 포인트를 연결함으로써 그래프 데이터베이스는 공모 조직 또는 합성 신원을 정의하는 복잡한 관계 웹을 노출할 수 있습니다.

Didit 데이터로 그래프 기반 AML 시스템 구축

강력한 그래프 기반 AML 시스템의 기반은 정확하고 포괄적인 신원 데이터입니다. 이것이 AI 기반 신원 플랫폼인 Didit이 중요한 역할을 하는 부분입니다. Didit의 모듈형 아키텍처를 통해 기업은 다양한 신원 속성을 수집하고 확인할 수 있으며, 이는 Neo4j 그래프의 노드 및 속성이 됩니다.

Didit 제품이 그래프 기반 공모 방지 시스템에 어떻게 기여하는지는 다음과 같습니다.

• ID 확인 (OCR, MRZ, 바코드, NFC 확인): 사용자가 ID 확인을 거치면 Didit은 정부 발행 문서에서 중요한 정보를 추출하고 확인합니다. 여기에는 이름, 생년월일, 주소, 문서 번호 및 발행 국가가 포함됩니다. 이 데이터는 그래프의 핵심 신원 노드를 형성합니다. 높은 보안 시나리오의 경우, 전자여권/전자ID의 NFC 확인은 문서의 진위 여부에 대한 암호화 보증을 제공합니다.
• 수동 및 능동 라이브니스: 라이브니스 감지는 ID를 제시하는 사람이 실제로 존재하며 딥페이크 또는 스푸핑이 아님을 보장합니다. 이는 신원 노드에 신뢰 계층을 추가하여 온보딩 시 합성 신원 위험을 줄입니다.
• 1:1 얼굴 일치: 셀카를 ID 문서 사진과 비교하여 본인임을 확인합니다. 여러 계정이 동일한 얼굴에 연결되어 있지만 이름이 다른 경우, 이는 합성 신원 또는 공모의 강력한 지표입니다.
• 주소 증명: 사용자의 주소를 확인하는 것은 신원을 연결하는 또 다른 중요한 데이터 포인트를 제공합니다. 동일한 주소에 여러 사용자가 있는 경우, 특히 다른 공유 속성과 결합된 경우 공모를 강조할 수 있습니다.
• 전화 및 이메일 확인: 이러한 검사는 연락처 정보를 확인합니다. 다른 사용자 계정에서 공유되는 전화번호 또는 이메일 주소는 공모의 고전적인 징후입니다.
• AML 심사 및 모니터링: Didit의 AML 심사는 1300개 이상의 글로벌 제재, PEP 및 감시 목록 데이터베이스에 대해 사용자를 심사합니다. 직접적인 규정 준수 결과를 제공하는 동안, 기본 일치 데이터(예: 감시 목록의 부분 일치)는 그래프로 수집되어 고위험 엔티티와의 간접적인 연결 또는 연관성을 식별하여 위험 프로필을 더욱 풍부하게 할 수 있습니다. 두 가지 점수 시스템(일치 점수 및 위험 점수)은 분석을 위한 세분화된 데이터를 제공합니다.

Didit에서 검증된 각 데이터 조각은 Neo4j 그래프의 노드 또는 노드의 속성이 됩니다. 예를 들어, '사람' 노드는 '주소' 노드, '전화번호' 노드, '이메일' 노드 및 '장치' 노드(IP 분석 또는 장치 인텔리전스를 통해)에 연결될 수 있습니다. 새로운 사용자가 온보딩되면 검증된 데이터가 그래프에 추가되고 시스템은 기존 연결을 즉시 쿼리할 수 있습니다. 이 주소를 공유하는 다른 사용자가 있습니까? 이 전화번호가 다른 신원에 사용된 적이 있습니까? 이 장치가 플래그가 지정된 계정과 연결되어 있습니까?

공모 방지 및 사기 탐지를 위한 그래프 데이터 분석

Didit으로 검증된 데이터가 Neo4j에 있으면 그래프 알고리즘 및 쿼리를 활용하여 공모 및 합성 신원을 나타내는 패턴을 탐지할 수 있습니다.

• 경로 찾기 알고리즘: 겉보기에 관련 없는 두 엔티티 간의 최단 경로를 찾습니다. 공유 속성(예: 동일한 IP, 동일한 주소, 동일한 전화)을 통해 짧은 경로가 존재하면 공모 관계를 나타낼 수 있습니다.
• 커뮤니티 감지: 고도로 상호 연결된 노드 클러스터를 식별합니다. 이러한 커뮤니티는 함께 운영되는 사기 조직을 나타낼 수 있습니다.
• 중앙성 알고리즘: 매우 영향력 있는 노드(예: 여러 다른 신원을 연결하는 전화번호 또는 주소)를 식별하며, 이는 사기 운영의 중심점이 될 수 있습니다.
• 패턴 일치: 특정 사기 패턴(예: "짧은 시간 내에 생성되었으며 동일한 장치 ID를 공유하지만 다른 ID 문서를 사용하는 여러 계정")을 정의하고 그래프를 쿼리하여 인스턴스를 찾습니다.

검증된 신원 데이터를 Didit에서 Neo4j 그래프로 지속적으로 공급함으로써 사기 전술과 함께 진화할 수 있는 동적이고 자체 학습 시스템을 만듭니다. Didit의 모듈성은 필수적인 검증 단계부터 시작하여 필요에 따라 더 정교한 검사를 추가할 수 있음을 의미하며, 이 모든 과정에서 그래프 데이터베이스가 최고 품질의 AI 기반 신원 데이터로 채워지도록 보장합니다.

Didit이 도움이 되는 방법

Didit은 강력한 그래프 기반 공모 방지 시스템을 위한 필수 빌딩 블록을 제공합니다. 당사의 AI 기반 플랫폼은 ID 확인, 수동 및 능동 라이브니스, 1:1 얼굴 일치, AML 심사 및 모니터링, 주소 증명, 전화 및 이메일 확인을 포함한 포괄적인 신원 확인 도구 모음을 제공합니다. 이러한 도구는 Neo4j 그래프를 채우는 데 중요한 고품질의 구조화된 신원 데이터를 제공합니다. Didit의 모듈형 아키텍처는 필요한 정확한 검증 프리미티브를 선택할 수 있음을 의미하며, 유연성을 유지하면서 관련 데이터만 수집하도록 보장합니다. 무료 Core KYC 제공 및 설정 비용 없이, 상당한 초기 투자 없이도 기본적인 검증 단계를 신속하게 구현하고 공모 방지 네트워크 구축을 시작할 수 있습니다. 깨끗한 API와 즉각적인 샌드박스를 갖춘 개발자 우선 접근 방식은 원활한 통합을 가능하게 하여 복잡한 신원 인프라를 관리하는 대신 그래프 분석의 힘을 활용하는 데 집중할 수 있도록 합니다.

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