Didit API와 Apache Airflow로 복잡한 자금세탁방지(AML) 워크플로우 조율하기 (KO)

원활한 통합Didit의 API는 AML 스크리닝에 대한 세부적인 제어를 제공하여 기존 데이터 파이프라인 및 비즈니스 로직에 깊이 통합될 수 있도록 하며, 이는 복잡한 규제 환경에 필수적입니다.

자동화된 오케스트레이션Apache Airflow는 초기 스크리닝부터 지속적인 모니터링에 이르기까지 다단계 AML 프로세스의 스케줄링, 모니터링 및 관리를 가능하게 하여 적시에 일관된 규정 준수 조치를 보장합니다.

맞춤형 워크플로우Didit의 모듈형 아키텍처와 Airflow의 유연성을 활용하여 특정 위험 프로필, 규제 요구사항 및 운영 니즈에 맞춰 조정되는 맞춤형 AML 워크플로우를 설계함으로써, 획일적인 제한을 피할 수 있습니다.

향상된 규정 준수 효율성Didit의 AI 기반 AML 스크리닝은 Airflow의 오케스트레이션 기능과 결합되어 수동 작업을 크게 줄이고 정확성을 향상시키며, 규제 조사를 위한 포괄적인 감사 추적을 제공합니다.

현대 AML 규정 준수의 과제

자금세탁방지(AML) 규정 준수는 복잡하고 끊임없이 진화하는 영역입니다. 금융 기관, 핀테크 기업 및 기타 규제 대상 기업들은 불법 금융 활동을 탐지하고 방지해야 하는 막대한 압력에 직면해 있습니다. 여기에는 초기 고객 심사뿐만 아니라 지속적인 모니터링, 위험 평가 및 보고가 포함됩니다. 기존 AML 시스템은 경직되고 통합하기 어려우며 종종 상당한 수동 개입이 필요하여 비효율성, 운영 비용 증가 및 잠재적인 규정 준수 격차로 이어집니다. 이러한 복잡성을 해결하는 핵심은 새로운 위협과 규제 변화에 적응할 수 있는 지능적이고 자동화되며 확장 가능한 워크플로우를 구축하는 데 있습니다.

Didit의 AML 스크리닝 API를 활용한 강력한 데이터 확보

모든 효과적인 AML 프로그램의 핵심은 포괄적이고 최신 데이터에 대한 접근입니다. Didit의 AML 스크리닝 및 모니터링 제품은 제재 목록(OFAC, UN, EU), PEP(정치적 주요 인물), 부정적 미디어 및 범죄 기록을 포함하여 1300개 이상의 글로벌 감시 목록에 대한 접근을 제공합니다. 이 광범위한 범위는 잠재적 위험을 식별하는 데 중요합니다. Didit의 API 우선 접근 방식은 이 풍부한 데이터와 강력한 스크리닝 기능을 기존 시스템에 원활하게 통합할 수 있음을 의미합니다. 수동 조회나 배치 처리에 의존하는 대신, 고객 온보딩 또는 거래 모니터링 프로세스의 일부로 실시간 AML 검사를 트리거할 수 있습니다. API는 구조화된 신원 데이터를 반환하여 자동화된 의사 결정을 가능하게 하고 오탐을 줄입니다. 이러한 모듈성은 필요한 구성 요소만 사용하도록 보장하여 오케스트레이션된 워크플로우에 완벽하게 들어맞습니다.

워크플로우 오케스트레이션을 위한 Apache Airflow 소개

Didit이 강력한 AML 스크리닝 엔진을 제공하는 동안, 데이터 수집부터 의사 결정 및 보고에 이르는 전체 규정 준수 여정을 조율하려면 강력한 워크플로우 관리 시스템이 필요합니다. 여기가 바로 Apache Airflow가 빛을 발하는 지점입니다. Airflow는 워크플로우를 프로그래밍 방식으로 작성, 스케줄링 및 모니터링하는 데 사용되는 오픈 소스 플랫폼입니다. DAG(Directed Acyclic Graph) 구조를 통해 복잡한 작업 시퀀스를 정의하고, 종속성을 관리하며, 재시도 및 오류를 원활하게 처리할 수 있습니다. AML의 경우 Airflow는 다음을 수행할 수 있습니다:

• 주기적인 검사 스케줄링: 업데이트된 감시 목록에 대해 고객 기반을 매일, 매주 또는 매월 재스크리닝하는 것을 자동화합니다.
• 실시간 스크리닝 트리거: 신규 고객 가입 또는 고위험 거래 발생 시 즉시 Didit AML 검사를 시작합니다.
• 데이터 파이프라인 관리: 다양한 데이터 소스와 통합하여 고객 정보를 수집하고 프로필을 보강한 다음 이를 Didit의 API로 전달합니다.
• 조건부 로직 처리: Didit의 AML 스크리닝 결과(예: 일치 항목 발견, 일치 항목 없음, 부분 일치)에 따라 Airflow는 수동 검토 시작, 계정 플래그 지정 또는 규정 준수 담당자에게 에스컬레이션과 같은 후속 조치를 트리거할 수 있습니다.
• 모니터링 및 경고: 모든 AML 작업의 상태를 가시적으로 제공하고, 오류 또는 중요한 이벤트에 대한 경고를 보냅니다.

Didit과 Airflow를 통한 통합 AML 워크플로우 구축

Didit의 API와 Apache Airflow를 결합하면 AML 규정 준수를 위한 강력한 시너지가 생성됩니다. 일반적인 고객 온보딩 시나리오를 고려해 봅시다:

1. 사용자 온보딩 트리거: 새 사용자가 플랫폼에 가입합니다.
2. Airflow DAG 시작: Airflow DAG가 트리거되어 사용자 세부 정보를 캡처합니다.
3. Didit ID 확인: DAG는 먼저 Didit의 ID 확인 API(OCR, MRZ, 수동 및 능동 생체 인식 포함)를 호출하여 사용자의 신분증을 확인하고 실제 사람인지 확인합니다.
4. Didit AML 스크리닝: ID 확인이 성공하면 DAG는 추출된 신원 데이터로 Didit의 AML 스크리닝 API를 호출합니다.
5. Airflow 의사 결정 노드: AML 스크리닝 결과(예: is_flagged: true 또는 is_flagged: false)에 따라 Airflow는 워크플로우를 지시합니다.
6. 조건부 조치:
   • AML 플래그가 없으면 사용자 온보딩이 계속됩니다.
   • 잠재적 일치 항목이 발견되면 Airflow는 자동으로 사례 관리 시스템에 사례를 생성하거나, 규정 준수 분석가에게 알리거나, 추가 데이터 수집을 트리거할 수 있습니다.
7. 지속적인 모니터링: 별도의 Airflow DAG를 스케줄링하여 Didit의 API를 통해 업데이트된 AML 데이터베이스에 대해 모든 활성 사용자를 주기적으로 재스크리닝하여 지속적인 규정 준수를 보장할 수 있습니다.

이 통합 접근 방식을 통해 기업은 인적 오류를 최소화하고 효율성을 극대화하는 매우 탄력적이고 감사 가능하며 자동화된 규정 준수 프레임워크를 구축할 수 있습니다. Didit의 모듈식 설계는 필요한 정확한 확인 단계를 연결할 수 있도록 보장하며, Airflow는 데이터 흐름 및 의사 결정의 복잡한 과정을 처리합니다.

Didit이 돕는 방법

Didit은 이러한 복잡한 오케스트레이션을 가능하게 하는 기본적인 AI 기반 신원 및 AML 인프라를 제공합니다. 비즈니스 콘솔의 오케스트레이션된 워크플로우를 통해 코드 한 줄 없이 AML 스크리닝을 포함한 다단계 신원 확인 여정을 시각적으로 설계할 수 있습니다. 그러나 Airflow로 구축된 것과 같이 고유한 요구 사항이나 기존의 정교한 데이터 파이프라인을 가진 조직의 경우 Didit의 깔끔한 API는 비할 데 없는 유연성을 제공합니다. 우리는 원활한 브랜드 경험을 보장하기 위해 화이트 라벨 기능을 제공하며, 개발자 우선 접근 방식에 대한 우리의 약속은 즉각적인 샌드박스와 포괄적인 문서를 의미합니다. 무료 핵심 KYC와 설치 비용 없이 성공적인 검사당 지불 모델을 통해 Didit은 모든 규모의 기업이 고급 AML 규정 준수에 접근하고 확장할 수 있도록 하여, 엄청난 비용 없이 강력한 AI 기반 시스템을 구축할 수 있도록 보장합니다.

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