AutoGen и соответствие требованиям: создание рабочих процессов AutoAML

AutoGen и соответствие требованиям: создание рабочих процессов AutoAML

Рост изощренных финансовых преступлений требует инновационных подходов к соблюдению требований по противодействию отмыванию денег (AML) и идентификации клиента (KYC). Традиционные системы, основанные на правилах, испытывают трудности с адаптацией к меняющимся угрозам. AutoGen, многоагентный фреймворк от Microsoft, предлагает мощное решение: возможность создавать динамические рабочие процессы соответствия требованиям, управляемые агентами. В этой статье мы рассмотрим, как механизм назначения контрактов AutoGen можно использовать для проектирования и развертывания систем autoAML, повышения эффективности и точности.

Ключевой вывод 1: Соответствие требованиям, управляемое агентами AutoGen позволяет создавать распределенную систему специализированных агентов, которые сотрудничают для выполнения сложных задач по соблюдению нормативных требований.

Ключевой вывод 2: Назначение контрактов для контроля рабочих процессов Функция назначения контрактов AutoGen обеспечивает точный контроль над делегированием задач и выполнением в рамках рабочего процесса соответствия требованиям.

Ключевой вывод 3: Повышенная адаптируемость Агентные системы более адаптируемы к меняющимся нормативным требованиям и возникающим схемам мошенничества, чем традиционные системы.

Ключевой вывод 4: Повышенная эффективность Автоматизация с помощью AutoGen может значительно сократить ручную проверку и повысить скорость процессов соответствия требованиям.

Понимание задачи AutoAML

Автоматизация AML требует большего, чем просто проверка транзакции по санкционному списку. Она включает в себя сложную серию шагов: сбор данных, оценку рисков, генерацию предупреждений, расследование и отчетность. Традиционные системы часто рассматривают эти шаги как последовательные, не учитывая нюансы реальных сценариев. Эффективный workflow design требует гибкого, контекстно-зависимого подхода.

Ключевые проблемы включают:

• Разрозненность данных: Информация часто фрагментирована в разных системах.
• Усталость от предупреждений: Большое количество ложных срабатываний перегружает следователей.
• Изменяющиеся правила: Правила соответствия требованиям постоянно меняются.
• Масштабируемость: Обработка растущих объемов транзакций требует надежной инфраструктуры.

AutoGen и возможности многоагентных систем

AutoGen позволяет нам представлять каждый шаг в процессе AML как независимого агента. Например, мы можем иметь:

• Агент агрегатора данных: Собирает данные о транзакциях, информацию о клиентах и внешние источники данных.
• Агент оценки рисков: Анализирует данные и присваивает оценку риска.
• Агент проверки санкций: Проверяет по глобальным санкционным спискам.
• Агент генерации предупреждений: Создает предупреждения на основе оценок риска и санкционных попаданий.
• Агент расследования: Расследует предупреждения, собирает дополнительную информацию и принимает решение.

Эти агенты взаимодействуют и сотрудничают для достижения общей цели - выявления и предотвращения финансовых преступлений. Ключ в эффективной организации их взаимодействия.

Использование назначения контрактов для оркестровки рабочих процессов

Назначение контрактов AutoGen - это мощный механизм для контроля потока работы между агентами. Контракт определяет набор задач, которые должен выполнить агент. Контракт назначается агенту, и агент несет ответственность за выполнение этих задач и возврат результатов.

Рассмотрим этот упрощенный фрагмент кода Python, демонстрирующий назначение контракта:

from autogen import Agent, AssistantAgent, UserProxyAgent, config

# Configure AutoGen
config_list = config.get_default_config_list()

# Define agents
risk_agent = AssistantAgent(name="RiskAssessmentAgent", system_message="Вы оцениваете степень риска транзакции.")
sanctions_agent = AssistantAgent(name="SanctionsScreeningAgent", system_message="Вы проверяете транзакции по санкционным спискам.")

# Create a user proxy agent
user_proxy = UserProxyAgent(name="UserProxy",
                           human_input_mode="ALWAYS",
                           max_consecutive_auto_reply=3) #Limit auto replies

# Define the contract
contract = "Оцените риск транзакции {{transaction_details}} и сообщите о любых санкционных попаданиях."

# Assign the contract to the risk agent
response = risk_agent.run([contract, transaction_details])

print(response)

В этом примере агенту risk_agent назначается контракт на оценку риска транзакции. Затем он обрабатывает данные и возвращает результаты, которые могут быть переданы другим агентам в рабочем процессе.

Создание реального рабочего процесса AutoAML

Более сложный agentdriven compliance workflow может включать следующие шаги:

1. Агент агрегатора данных собирает данные о транзакциях и информацию о клиентах.
2. Агент оценки рисков анализирует данные и присваивает оценку риска.
3. Если оценка риска превышает определенный порог, контракт назначается Агенту проверки санкций.
4. Агент проверки санкций проверяет транзакцию по глобальным санкционным спискам.
5. Если обнаружено санкционное попадание, контракт назначается Агенту генерации предупреждений.
6. Агент генерации предупреждений создает предупреждение и отправляет его Агенту расследования.
7. Агент расследования расследует предупреждение и принимает решение.

Этот рабочий процесс можно дополнительно улучшить за счет включения моделей машинного обучения для повышения оценки рисков и снижения количества ложных срабатываний.

Чем поможет Didit

Didit предоставляет базовые возможности проверки личности, скрининга AML и оценки рисков, которые обеспечивают работу этих рабочих процессов AutoGen. Наши API легко интегрируются с AutoGen, предоставляя доступ к:

• Глобальные санкционные списки: Комплексное покрытие глобальных списков наблюдения.
• Скрининг PEP: Идентификация политически значимых лиц.
• Скрининг негативных новостей: Мониторинг новостей и средств массовой информации на предмет негативной информации.
• Проверка идентификационных данных: Автоматизированная проверка документов, удостоверяющих личность.
• Мониторинг транзакций: Анализ данных о транзакциях в режиме реального времени.

Сочетая возможности оркестровки AutoGen и данные и сервисы проверки Didit, вы можете создать мощную и эффективную систему autoaml.

Готовы начать?

Готовы создать свои собственные рабочие процессы соответствия требованиям, управляемые агентами? Вот некоторые ресурсы, которые помогут вам начать работу:

• Документация AutoGen: Изучите основы AutoGen.
• Цены Didit: Ознакомьтесь с нашими тарифными планами AML и KYC.
• Демо-центр Didit: Запросите демонстрацию нашей платформы.
• Техническая документация Didit: Изучите нашу документацию по API.