AutoGen и соответствие требованиям: разработка рабочих процессов AutoAML

Рост сложности финансовых преступлений требует инновационных подходов к соблюдению требований по борьбе с отмыванием денег (AML) и идентификации клиентов (KYC). Традиционные системы, основанные на правилах, испытывают трудности с адаптацией к меняющимся угрозам. AutoGen, многоагентный фреймворк от Microsoft, предлагает мощное решение: возможность создания динамических рабочих процессов соответствия, управляемых 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 рабочего процесса Функция назначения контрактов AutoGen обеспечивает точный контроль над делегированием задач и выполнением в рамках рабочего процесса соответствия.

Ключевой вывод 3: Повышенная адаптируемость Системы, основанные на агентах, более адаптируемы к меняющимся нормативным требованиям и новым схемам мошенничества, чем традиционные системы.

Ключевой вывод 4: Повышение эффективности Автоматизация с помощью AutoGen может значительно сократить ручной просмотр и повысить скорость процессов соответствия.

Понимание задачи AutoAML

Автоматизация AML требует большего, чем просто проверка транзакции по списку санкций. Она включает в себя сложную последовательность шагов: сбор данных, оценку рисков, генерацию оповещений, расследование и отчетность. Традиционные системы часто рассматривают их как последовательные шаги, не учитывая нюансы реальных сценариев. Эффективное проектирование рабочего процесса требует гибкого, учитывающего контекст подхода.

Ключевые проблемы включают:

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

AutoGen и возможности многоагентных систем

AutoGen позволяет нам представить 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 рисков.
• Агент проверки санкций: Проверяет по глобальным спискам санкций.
• Агент генерации оповещений: Создает оповещения на основе оценок рисков и попаданий в санкционные списки.
• Агент расследования: Расследует оповещения, собирает дополнительную информацию и принимает решение.

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

Использование назначения контрактов для оркестровки рабочего процесса

Назначение контрактов в 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

# Настройте AutoGen
config_list = config.get_default_config_list()

# Определите агентов
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.")

# Создайте прокси-агента пользователя
user_proxy = UserProxyAgent(name="UserProxy",
                           human_input_mode="ALWAYS",
                           max_consecutive_auto_reply=3) #Ограничьте автоматические ответы

# Определите контракт
contract = "Оцените риск транзакции {{transaction_details}} и сообщите о любых попаданиях в санкционные списки."

# Назначьте контракт агенту оценки рисков
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 можно передать другим агентам в рабочем процессе.

Создание рабочего процесса AutoAML в реальном мире

Более сложный рабочий процесс соответствия требованиям, управляемый агентами, 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 рисков.
3. Если оценка риска превышает определенный порог, контракт назначается Агенту проверки санкций.
4. Агент проверки санкций проверяет транзакцию по глобальным спискам санкций.
5. Если обнаружено попадание в санкционный список, контракт назначается Агенту генерации оповещений.
6. Агент генерации оповещений создает оповещение и отправляет его Агенту расследования.
7. Агент расследования расследует оповещение и принимает решение.

Этот рабочий процесс можно еще больше улучшить, включив в него модели машинного обучения для повышения оценки рисков и снижения количества ложных срабатываний.

Как Didit помогает

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

• Глобальные санкционные списки: Полное покрытие глобальных списков наблюдения.
• Проверка PEP: Идентификация политически значимых лиц.
• Мониторинг негативных новостей: Мониторинг новостей и медиа-источников на предмет негативной информации.
• Проверка удостоверений личности: Автоматическая проверка документов, удостоверяющих личность.
• Мониторинг транзакций: Анализ данных о транзакциях в режиме реального времени.

Сочетая возможности оркестровки AutoGen с данными и сервисами проверки Didit, вы можете создать мощную и эффективную систему autoaml.

Готовы начать?

Готовы создать собственные рабочие процессы соответствия требованиям, управляемые агентами? Вот несколько ресурсов, чтобы начать:

• Документация AutoGen: Изучите основы AutoGen.
• Цены Didit: Изучите наши тарифные планы AML и KYC.
• Демо-центр Didit: Запросите демонстрацию нашей платформы.
• Техническая документация Didit: Изучите нашу документацию по API.