Санкционный контроль на базе ИИ: Современное решение для ПОД/ФТ

Трансграничные платежи становятся все более сложными, а вместе с ними и риск содействия незаконной финансовой деятельности. Надежный санкционный контроль больше не является опцией – это критически важный компонент любой эффективной программы по противодействию отмыванию денег (ПОД/ФТ). Традиционные системы, основанные на правилах, испытывают трудности с тем, чтобы идти в ногу с постоянно меняющимся ландшафтом санкционных списков и сложными методами уклонения. В этой статье рассказывается о том, как ИИ преобразует санкционный контроль, предлагая повышенную точность, снижение количества ложных срабатываний и более эффективный подход к ПОД/ФТ.

Ключевой вывод 1 Традиционный санкционный контроль полагается на жесткие наборы правил, что приводит к высокому проценту ложных срабатываний и упущенных реальных нарушений.

Ключевой вывод 2 Санкционный контроль на базе ИИ использует машинное обучение для повышения точности, адаптации к возникающим угрозам и снижения операционных затрат.

Ключевой вывод 3 Эффективный санкционный контроль на базе ИИ требует высококачественных данных, надежного обучения моделей и непрерывного мониторинга для поддержания производительности.

Ключевой вывод 4 Интеграция ИИ в вашу программу ПОД/ФТ больше не является конкурентным преимуществом, а необходимостью для того, чтобы оставаться впереди финансовой преступности.

Ограничения традиционного санкционного контроля

Исторически санкционный контроль основывался на сопоставлении имен со списками, предоставляемыми регулирующими органами, такими как OFAC (Управление по контролю за иностранными активами), ООН и ЕС. Эти системы обычно работают по алгоритмам точного или нечеткого сопоставления. Хотя на первый взгляд это кажется простым, этот подход сопряжен с рядом проблем:

• Высокий процент ложных срабатываний: Распространенные имена, варианты написания и проблемы транслитерации приводят к многочисленным ложным срабатываниям, перегружающим команды по соблюдению нормативных требований. В отчете LexisNexis Risk Solutions за 2023 год было обнаружено, что финансовые учреждения тратят в среднем 8,5 миллиона долларов в год на расследование ложных срабатываний.
• Сложность с сложными структурами собственности: Санкционные списки часто нацелены на организации со сложными структурами собственности, что затрудняет выявление косвенных связей.
• Постоянно меняющийся санкционный ландшафт: Санкционные списки постоянно обновляются, что требует постоянных усилий для поддержания точности.
• Невозможность обнаружить методы уклонения: Изобретательные субъекты используют такие методы, как подставные компании, фиктивные корпорации и завуалированные транзакции, чтобы избежать обнаружения. Традиционным системам трудно выявить эти закономерности.

Как ИИ революционизирует санкционный контроль

ИИ, в частности машинное обучение (МО), предлагает мощное решение для преодоления ограничений традиционного санкционного контроля. Вот как:

Обработка естественного языка (NLP)

NLP позволяет системам понимать контекст имен и организаций, различая людей с одинаковыми именами. Например, он может различать “Ахмед Хасан” – лицо, в отношении которого введены санкции, и “Ахмед Хасан” – законного клиента. NLP анализирует различные данные, такие как адрес, профессия и связанные организации, для повышения точности.

Модели машинного обучения

Модели МО обучаются на огромных наборах данных о лицах, в отношении которых введены санкции, и лицах, в отношении которых они не введены. Эти модели учатся выявлять закономерности и индикаторы риска, позволяя им обнаруживать потенциальные совпадения с большей точностью. Распространенные алгоритмы МО включают:

• Обучение с учителем: Модели обучаются на размеченных данных (в отношении которых введены санкции и не введены санкции) для прогнозирования вероятности совпадения.
• Обучение без учителя: Модели выявляют скрытые закономерности и аномалии в данных, потенциально обнаруживая ранее неизвестные связи с лицами, в отношении которых введены санкции.
• Сетевой анализ: Модели отображают отношения между организациями для выявления скрытых структур собственности и потенциальных нарушений санкций.

Оценка рисков

Системы на базе ИИ присваивают оценку риска каждой транзакции и организации на основе целого ряда факторов, включая сопоставление имен, географическое местоположение, сумму транзакции и исторические данные. Это позволяет отделам по соблюдению нормативных требований расставлять приоритеты для расследований и сосредотачиваться на случаях высокого риска. Например, платформа Didit использует многоуровневую систему оценки рисков, сочетающую сопоставление имен с анализом поведения и отпечатками устройств.

Технология под капотом: конкретные механизмы

Сила ИИ в санкционном контроле заключается в его базовых механизмах. Вот более пристальный взгляд:

• Разрешение сущностей: Алгоритмы идентифицируют и объединяют различные представления одной и той же организации (например, варианты имени, адреса или номера удостоверения).
• Нечеткое сопоставление: Расширенные алгоритмы нечеткого сопоставления выходят за рампы простого сравнения строк, учитывая опечатки, фонетическое сходство и различия в транслитерации. Распространенными методами являются расстояние Левенштейна и расстояние Яро-Винклера.
• Графовые базы данных: Представление организаций и их отношений в виде графа позволяет эффективно выполнять запросы и выявлять сложные сети. Neo4j – популярная графовая база данных для приложений ПОД/ФТ.
• Объяснимый ИИ (XAI): Предоставляет информацию о рассуждениях, лежащих в основе решений, принимаемых ИИ, повышая прозрачность и подотчетность. Это крайне важно для соблюдения нормативных требований.

Как Didit помогает

Решение для санкционного контроля на базе ИИ от Didit предлагает ряд ключевых преимуществ:

• Повышенная точность: Наши модели машинного обучения обучены на огромном наборе данных, обеспечивая превосходную точность и снижая количество ложных срабатываний до 80%.
• Снижение операционных затрат: Автоматизация и приоритизация оповещений освобождают команды по соблюдению нормативных требований, чтобы они могли сосредоточиться на случаях высокого риска.
• Скрининг в режиме реального времени: Скрининг транзакций в режиме реального времени для предотвращения попадания незаконных средств в финансовую систему.
• Комплексное покрытие: Доступ к актуальным санкционным спискам от ведущих поставщиков, включая OFAC, ООН и ЕС.
• Оркестровка рабочих процессов: Создание пользовательских ПОД/ФТ рабочих процессов с условной логикой и автоматизированным принятием решений.

Готовы начать?

Не позволяйте устаревшим процессам санкционного контроля подвергать вашу организацию риску. Узнайте, как Didit может помочь вам модернизировать вашу ПОД/ФТ программу с помощью санкционного контроля на базе ИИ.

Посмотреть цены | Заказать Демо | Техническая документация

FAQ

В чем разница между санкционным контролем и ПОД/ФТ?

Санкционный контроль является конкретным компонентом более широкой программы ПОД/ФТ. ПОД/ФТ охватывает все усилия по предотвращению отмывания денег и финансирования терроризма, в то время как санкционный контроль конкретно направлен на выявление транзакций и организаций, связанных с лицами или странами, в отношении которых введены санкции.

Как ИИ снижает количество ложных срабатываний при санкционном контроле?

ИИ использует машинное обучение для понимания контекста имен и организаций, различая людей с одинаковыми именами и выявляя сложные структуры собственности. Это приводит к более точным совпадениям и меньшему количеству ложных срабатываний.

Соответствует ли санкционный контроль на базе ИИ требованиям законодательства?

Да, при правильной реализации. Важно использовать объяснимый ИИ (XAI), чтобы понять рассуждения, лежащие в основе решений, принимаемых ИИ, и поддерживать надежный аудит. Решение Didit разработано для соответствия нормативным требованиям, включая GDPR и сертификацию SOC 2 Type II.

Как часто обновляются санкционные списки?

Санкционные списки обновляются часто, иногда ежедневно. Системы на базе ИИ могут автоматически включать эти обновления, гарантируя, что ваш процесс скрининга остается актуальным и эффективным.

Теперь доступно на Didit: AML-скрининг и постоянный мониторинг

AML-скрининг Didit теперь доступен — проверка в реальном времени по более чем 1300 мировым спискам наблюдения (санкции, уровни PEP 1–4 и RCA, негативные упоминания в СМИ, судимости) с двухбалльной моделью, которая разделяет уверенность в совпадении личности и риск сущности, по цене $0.20 за проверку. Включите постоянный мониторинг за $0.07 за пользователя в год для ежедневной повторной проверки с оповещениями через вебхуки.

Прочитайте документацию по AML-скринингу, ознакомьтесь с продуктом, проверьте цены и начните бесплатно — 500 бесплатных KYC-проверок каждый месяц.