기업 데이터 웨어하우스와 Didit AML 스크리닝 통합하기 (KO)

간소화된 규정 준수 데이터Didit의 AML 스크리닝 보고서를 데이터 웨어하우스에 직접 통합하면 중요한 규정 준수 데이터가 중앙 집중화되어 감사 및 분석에 쉽게 액세스할 수 있습니다.

향상된 위험 분석AML 스크리닝 결과를 다른 내부 데이터와 결합함으로써 기업은 기존 데이터 인프라 내에서 정교한 위험 프로필 및 예측 모델을 구축할 수 있습니다.

자동화된 워크플로우Didit의 API 우선 접근 방식을 활용하여 AML 스크리닝 데이터 수집을 자동화하고, 구성 가능한 임계값 및 경고에 따라 후속 작업 또는 검토를 트리거합니다.

모듈식 및 유연한 통합Didit의 모듈식 아키텍처와 깔끔한 API는 다양한 데이터 웨어하우스 솔루션과의 유연한 통합을 가능하게 하며, 실시간 및 배치 처리 요구 사항을 모두 지원합니다.

오늘날의 복잡한 규제 환경에서 금융 기관 및 규제 대상 기업은 자금세탁 방지(AML) 규정을 준수해야 하는 엄청난 압력에 직면해 있습니다. 단순히 AML 검사를 수행하는 것을 넘어, 이러한 스크리닝 결과를 효과적으로 저장, 분석 및 보고하는 능력은 매우 중요합니다. Snowflake 및 Google BigQuery와 같은 기업 데이터 웨어하우스는 방대한 양의 데이터를 통합하기 위한 강력한 플랫폼을 제공하며, 중요한 규정 준수 정보를 통합하는 데 이상적입니다.

중앙 집중식 AML 데이터의 필요성

AML 스크리닝 수행은 금융 범죄를 예방하는 데 있어 기본적인 단계입니다. 그러나 이러한 스크리닝 결과가 고립되지 않고 전체 데이터 전략에 통합될 때 진정한 가치가 나타납니다. 기업 데이터 웨어하우스 내에서 AML 데이터를 중앙 집중화하면 다음과 같은 수많은 이점을 얻을 수 있습니다.

• 통합된 위험 보기: AML 스크리닝 결과와 고객 거래 내역, 행동 데이터 및 기타 내부 지표를 결합하여 각 개체에 대한 전체적인 위험 프로필을 생성합니다.
• 고급 분석: Snowflake 또는 BigQuery와 같은 플랫폼의 분석 기능을 활용하여 추세를 파악하고, 이상 징후를 감지하며, 금융 범죄에 대한 예측 모델을 구축합니다.
• 간소화된 보고: 규제 기관에 대한 포괄적이고 감사 준비가 된 보고서를 쉽게 생성하여 규정 준수 의무를 입증합니다.
• 데이터 거버넌스 및 보안: 민감한 규정 준수 데이터를 엄격하게 제어하여 안전하게 저장되고 승인된 직원만 액세스할 수 있도록 합니다.
• 운영 효율성: 데이터 파이프라인을 자동화하여 데이터 수집 및 준비에 드는 수작업을 줄이고, 규정 준수 팀이 조사 및 전략적 이니셔티브에 집중할 수 있도록 합니다.

Didit의 AML 스크리닝은 1300개 이상의 글로벌 제재, PEP 및 감시 목록 데이터베이스에 대해 실시간 위험 탐지를 제공합니다. Didit에서 생성된 상세 보고서는 최신 데이터 웨어하우스에 원활하게 수집되도록 완벽하게 구성되어 있습니다.

데이터 통합을 위한 Didit의 AML 스크리닝 보고서 이해

Didit의 AML 스크리닝 보고서는 포괄적이고 기계 판독이 가능하도록 설계되어 프로그래밍 방식 통합에 이상적입니다. AML 스크리닝이 수행되면 Didit은 여러 주요 섹션이 포함된 aml 객체가 들어 있는 상세 JSON 객체를 반환합니다.

• AML 상태: 전반적인 스크리닝 상태와 관련 위험 수준을 제공하며, 이는 데이터 웨어하우스의 위험 계층에 직접 매핑될 수 있습니다.
• 일치 정보: 잠재적인 감시 목록 일치에 대한 세부 정보(예: 제재, PEP, 부정적인 미디어) 및 일치하는 이름이 포함됩니다.
• 점수 세부 정보: 중요하게도 Didit은 일치 점수(신원 신뢰도)와 위험 점수(개체 위험 수준)라는 두 가지 점수 시스템을 사용합니다. 이러한 점수와 그 기본 요소(이름 유사성, 생년월일, 국가, 범주)는 데이터 웨어하우스 내에서 고급 위험 모델링에 매우 유용합니다. Didit 내에서 이러한 점수에 대한 임계값을 구성하여 검토 또는 거부를 자동으로 트리거할 수 있습니다.
• 일치하는 개체 정보: wikidataId, 국가, 주제, 성별, 생년월일 등과 같은 속성을 포함하여 일치하는 개체에 대한 데이터는 분석을 위한 풍부한 컨텍스트를 제공합니다.
• 확인 메타데이터: 타임스탬프와 같은 추가 세부 정보는 연대기적 분석 및 감사를 허용합니다.
• 부정적인 미디어 세부 정보 및 일치: 감정 점수, 부정적인 키워드 및 원본 기사 링크에 대한 정보는 평판 위험에 대한 심층 조사를 가능하게 합니다.
• 제재 및 경고 일치: 제재 목록, 이유 및 추가 데이터에 대한 특정 세부 정보는 규정 준수에 중요합니다.

이러한 구조화된 데이터 포인트는 Snowflake 또는 BigQuery 내의 테이블에 직접 매핑되어 규정 준수 분석을 위한 강력한 기반을 구축할 수 있습니다. 예를 들어, 추가 검토가 필요한 잠재적 일치를 나타내는 POSSIBLE_MATCH_FOUND 경고는 데이터 웨어하우스에서 자동으로 경고를 트리거하여 조사를 위한 전체 세부 정보에 연결할 수 있습니다.

Didit과 Snowflake 및 BigQuery 통합

Didit의 AML 스크리닝 결과를 데이터 웨어하우스에 통합하는 것은 Didit의 API 우선 설계를 활용하는 몇 가지 주요 단계를 포함합니다.

1. 데이터 수집 전략

Didit에서 데이터 웨어하우스로 데이터를 수집하는 데는 몇 가지 옵션이 있습니다.

• 실시간 API 호출: 즉각적인 업데이트를 위해 애플리케이션은 Didit의 AML 스크리닝 API(POST /v3/aml/)를 호출한 다음, 해당 API(예: Snowflake의 Snowpipe Streaming 또는 BigQuery의 Streaming Inserts)를 사용하여 결과 JSON을 데이터 웨어하우스로 직접 푸시할 수 있습니다. 이는 AML 결과에 기반한 신속한 의사 결정이 중요한 시나리오에 이상적입니다.
• 배치 처리: 시간 민감도가 낮은 데이터의 경우 Didit의 API를 통해 주기적으로 AML 스크리닝 보고서를 검색하고, 이를 집계한 다음, 배치 로딩 도구(예: Snowflake의 S3/Azure Blob에서 COPY INTO 명령, BigQuery의 Cloud Storage에서 데이터 로딩)를 사용하여 데이터 웨어하우스로 로드할 수 있습니다.
• 웹훅: Didit은 AML 스크리닝 완료 시 웹훅을 보내도록 구성할 수 있습니다. 이러한 웹훅은 서버리스 함수(예: AWS Lambda, Google Cloud Functions)를 트리거하여 데이터를 처리하고 데이터 웨어하우스에 삽입할 수 있습니다.

2. 데이터 스키마 설계

최적의 성능과 사용성을 위해 신중한 스키마 설계가 중요합니다. Didit의 AML 보고서 구조를 반영하는 테이블을 생성해야 합니다. 주요 aml_screening_reports 테이블과 sanction_matches, adverse_media_matches 및 warning_matches와 같은 중첩 배열에 대한 별도의 테이블을 공통 report_id로 연결하는 것을 고려하십시오.

예를 들어, Snowflake 또는 BigQuery에서 JSON 구문 분석 함수를 사용하거나 중첩된 ARRAY<STRUCT> 유형을 포함하는 스키마를 정의하여 properties, linkedEntity 및 다양한 일치 유형과 같은 필드의 복잡한 구조를 처리할 수 있습니다.

3. 데이터 변환 및 보강

수집된 원시 AML 데이터는 데이터 웨어하우스 내에서 변환되고 보강될 수 있습니다. 여기에는 다음이 포함될 수 있습니다.

• 표준화: 다른 데이터 소스 전반에 걸쳐 일관성 보장.
• 범주화: Didit의 점수 및 조직의 정책에 따라 내부 위험 범주 할당.
• 데이터 결합: AML 결과를 고객 마스터 데이터, 거래 데이터 및 기타 관련 정보와 연결하여 포괄적인 프로필 구축.
• 감사: 전체 데이터 계보를 위한 수집 타임스탬프, 소스 시스템 및 처리 상태와 같은 메타데이터 추가.

이 프로세스를 통해 보고 및 분석 쿼리에 최적화된 구체화된 뷰 또는 집계 테이블을 생성할 수 있습니다.

Didit이 도움이 되는 방법

Didit은 AI 기반의 개발자 우선 신원 플랫폼으로 설계되어 기업 데이터 웨어하우스와의 통합에 독점적으로 적합합니다. 당사의 모듈식 아키텍처는 전체 시스템을 재설계할 필요 없이 AML 스크리닝 기능을 원활하게 연결할 수 있음을 의미합니다. Didit의 AML 스크리닝 API에서 제공하는 상세하고 구조화된 JSON 출력은 Snowflake 및 BigQuery와 같은 플랫폼에서 포괄적인 분석 및 보고에 필요한 모든 데이터 포인트를 제공합니다.

Didit은 1300개 이상의 글로벌 제재, PEP 및 감시 목록 데이터베이스에 대해 실시간으로 스크리닝하는 강력한 AML 스크리닝 및 모니터링 솔루션을 제공합니다. 구성 가능한 규정 준수 임계값을 포함하는 당사의 두 가지 점수 위험 시스템(일치 점수 및 위험 점수)을 통해 특정 위험 성향에 맞게 스크리닝 프로세스를 조정할 수 있습니다. 또한 Didit의 개발자 우선 접근 방식에 대한 약속은 깔끔한 API와 포괄적인 문서를 의미하며, 원활한 통합 프로세스를 보장합니다. 당사의 무료 핵심 KYC 제안으로 시작하여 필요에 따라 확장할 수 있으며, 설정 비용은 없습니다.

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