Автоматическая проверка КБС: Графовые базы данных и соответствие AML (RU)

Мощь графовых баз данныхАвтоматизированная проверка информации о конечном бенефициарном собственнике (КБС) использует графовые базы данных для построения сложных структур владения, выявляя скрытые связи и пути контроля, с которыми традиционные реляционные базы данных справляются с трудом.

Улучшенное соответствие AMLАвтоматизируя процесс идентификации КБС, финансовые учреждения значительно улучшают свою позицию в области противодействия отмыванию денег (AML), сокращая количество ручных ошибок, ускоряя процесс подключения клиентов и обеспечивая непрерывный мониторинг по глобальным спискам наблюдения.

Технические механизмыКлючевые технологии включают расширенную агрегацию данных, разрешение сущностей, сопоставление связей на основе ИИ и проверку в реальном времени по глобальным санкционным спискам и спискам PEP, все это координируется в гибких движках рабочих процессов.

Операционная эффективностьАвтоматизация идентификации бенефициарных владельцев значительно сокращает время и затраты, связанные с определением КБС, позволяя командам по комплаенсу сосредоточиться на более рискованных случаях и улучшая опыт клиентов.

В постоянно меняющемся мире финансовых преступлений идентификация Конечного Бенефициарного Собственника (КБС) имеет первостепенное значение для эффективного соблюдения требований по борьбе с отмыванием денег (AML). Исторически это был трудоемкий, подверженный ошибкам процесс, включающий ручной поиск и проверку документов. Однако с появлением сложных решений RegTech, автоматизированная проверка КБС трансформирует подходы компаний к решению этой критической задачи, в основном за счет использования графовых баз данных и передовой аналитики.

Проблема бенефициарного владения и AML

Регулирующие органы по всему миру, такие как Группа разработки финансовых мер борьбы с отмыванием денег (FATF), требуют от финансовых учреждений идентифицировать и проверять КБС юридических лиц. КБС обычно определяется как физическое лицо, которое в конечном итоге владеет или контролирует клиента, прямо или косвенно, через более чем 25% акций или голосующих прав, или иным образом осуществляет контроль. Сложность возникает из-за многоуровневых корпоративных структур, трастов и подставных компаний, предназначенных для сокрытия истинного владения.

Традиционные методы идентификации бенефициарного владения включают:

• Сбор документов корпоративных реестров, акционерных соглашений и трастовых договоров.
• Ручное отслеживание цепочек владения, часто в нескольких юрисдикциях.
• Проверку идентифицированных лиц по санкционным спискам, спискам политически значимых лиц (PEP) и спискам негативных упоминаний в СМИ.

Этот ручной подход приводит к значительным задержкам при подключении клиентов, высоким операционным издержкам и повышенному риску несоблюдения требований, что влечет за собой крупные штрафы и ущерб репутации. Потребность в автоматизации идентификации бенефициарных владельцев никогда не была столь острой.

Как графовые базы данных обеспечивают автоматизированную проверку КБС

Основное новшество, лежащее в основе эффективной автоматизированной проверки КБС, заключается в применении графовых баз данных. В отличие от традиционных реляционных баз данных, которые хранят данные в таблицах, графовые базы данных хранят данные в узлах (сущностях, таких как физические лица, компании, адреса) и ребрах (связях между этими сущностями, таких как «владеет», «контролирует», «является директором»). Эта структура изначально подходит для отображения сложных, взаимосвязанных сетей владения.

Вот как работают решения AML на основе графовых баз данных:

1. Агрегация данных: Система поглощает огромные объемы данных из различных источников – корпоративных реестров, государственных баз данных, данных из открытых источников (OSINT), санкционных списков и внутренних клиентских данных. Эти данные нормализуются и структурируются для загрузки в граф.

2. Разрешение сущностей: Передовые алгоритмы идентифицируют и объединяют записи, относящиеся к одной и той же реальной сущности, даже если имена или идентификаторы немного различаются (например, «ООО 'Иванов и Партнеры'» и «Иванов И.И. и Ко. Лимитед»). Это уменьшает дубликаты и повышает точность.

3. Сопоставление связей: После разрешения сущностей система строит граф, связывая физических лиц с компаниями, компании с другими компаниями и так далее, на основе долей владения, должностей директоров и структур контроля. Например, ребро может представлять «владеет 30%» или «является генеральным директором».

4. Поиск путей и идентификация КБС: Затем для навигации по этим сложным сетям используются алгоритмы обхода графа. Они могут эффективно идентифицировать всех лиц, которые в конечном итоге контролируют целевую сущность, отслеживая пути владения через несколько уровней. Это позволяет быстро идентифицировать КБС на основе заранее определенных пороговых значений (например, >25% владения).

5. Оценка рисков и проверка: После идентификации КБС система автоматически проверяет их по глобальным спискам наблюдения (санкции, PEP, негативные упоминания в СМИ) и рассчитывает оценку риска на основе их связей, юрисдикционного риска и других факторов. Этот непрерывный скрининг имеет решающее значение для постоянного соблюдения требований AML.

Этот подход позволяет анализировать структуры владения в реальном времени, что делает возможным выявление красных флагов и скрытых связей, которые было бы практически невозможно обнаружить вручную. Например, графовая база данных может быстро выявить, что две, казалось бы, несвязанные компании в конечном итоге контролируются одним и тем же лицом, находящимся под санкциями, через ряд оффшорных организаций.

Преимущества автоматизации идентификации бенефициарных владельцев

Внедрение автоматизации идентификации бенефициарных владельцев дает значительные преимущества для финансовых учреждений:

• Скорость и эффективность: Время подключения клиентов значительно сокращается с дней или недель до минут, улучшая качество обслуживания клиентов и коэффициенты конверсии. Очереди ручной проверки сокращаются, освобождая сотрудников по комплаенсу для более сложных расследований.

• Точность и последовательность: Автоматизация исключает человеческие ошибки при транскрипции данных и сопоставлении связей, обеспечивая последовательное и точное применение правил КБС для всех клиентов.

• Улучшенное выявление рисков: Графовые базы данных отлично справляются с выявлением неочевидных связей и моделей контроля, значительно повышая способность обнаруживать финансовые преступления, включая отмывание денег, финансирование терроризма и уклонение от санкций.

• Снижение затрат: За счет оптимизации процессов и снижения потребности в обширном ручном труде операционные расходы, связанные с соблюдением требований AML, существенно сокращаются.

• Соответствие нормативным требованиям: Автоматизированные системы предоставляют четкий, проверяемый след процесса идентификации КБС, демонстрируя соблюдение нормативных требований и снижая риск штрафов.

• Масштабируемость: По мере роста бизнеса автоматизированные системы могут масштабироваться для обработки увеличивающихся объемов запросов на проверку КБС без пропорционального увеличения человеческих ресурсов.

Как Didit помогает с автоматизированной проверкой КБС

Комплексная платформа Didit для проверки личности разработана для поддержки надежной автоматизированной проверки КБС и расширенных возможностей AML на основе графовых баз данных. Наша платформа легко интегрируется, предоставляя комплексное решение для команд по комплаенсу:

• Оркестрация рабочих процессов: Визуальный конструктор рабочих процессов Didit позволяет разрабатывать настраиваемые потоки проверки КБС. Это включает определение правил, когда запускать проверку документов (например, проверку удостоверения личности, чтение документов по NFC, подтверждение адреса) для идентифицированных КБС, или когда эскалировать до ручной проверки на основе оценок риска.

• AML-скрининг: Наш интегрированный модуль AML-скрининга выполняет проверки в реальном времени по более чем 1300 глобальным спискам наблюдения (санкции, PEP, негативные упоминания в СМИ) для всех идентифицированных КБС. Это гарантирует, что ни одно лицо с высоким риском не останется незамеченным.

• Непрерывный AML-мониторинг: Didit предлагает непрерывный мониторинг, автоматически повторно проверяя верифицированных КБС ежедневно и отправляя оповещения о любых новых попаданиях под санкции или изменениях в их профиле риска. Этот проактивный подход жизненно важен для поддержания соответствия требованиям на протяжении всего жизненного цикла клиента.

• Агрегация данных и разрешение сущностей: Хотя Didit фокусируется на проверке личности физических лиц, он предоставляет критически важные компоненты для проверки лиц, идентифицированных платформами КБС. Наша система может принимать и проверять данные для всех идентифицированных КБС, гарантируя тщательную проверку «человеческого» элемента цепочки владения.

• Журналы аудита и отчетность: Каждый шаг проверки и решение регистрируются, предоставляя полный, неизменяемый журнал аудита, необходимый для регулирующего контроля. Сотрудники по комплаенсу могут легко генерировать отчеты для внутренних и внешних аудитов.

Используя модули Didit наряду со специализированными решениями для графовых баз данных КБС, компании могут достичь беспрецедентной точности и эффективности в идентификации и проверке бенефициарных владельцев, значительно укрепляя свои меры по борьбе с отмыванием денег.

Часто задаваемые вопросы: Понимание автоматизированной проверки КБС

Что такое автоматизированная проверка КБС?

Автоматизированная проверка КБС — это процесс использования технологий, часто на основе ИИ и графовых баз данных, для автоматической идентификации и проверки конечных бенефициарных собственников (КБС) юридических лиц. Он включает агрегацию данных из различных источников, сопоставление сложных структур владения и проверку идентифицированных лиц по регуляторным спискам наблюдения для обеспечения соответствия AML.

Как графовые базы данных улучшают соответствие AML для КБС?

Графовые базы данных хранят данные в виде взаимосвязанных узлов и ребер, что делает их исключительно эффективными для отображения сложных, многоуровневых корпоративных структур владения. Это позволяет быстро обходить связи, выявляя скрытых КБС и пути контроля, которые трудно или невозможно обнаружить с помощью традиционных систем баз данных, тем самым значительно улучшая соответствие AML и обнаружение мошенничества.

Каковы основные преимущества автоматизации идентификации бенефициарных владельцев?

Основные преимущества автоматизации идентификации бенефициарных владельцев включают более быстрое подключение клиентов, сокращение операционных расходов, повышение точности идентификации КБС, улучшенное выявление финансовых преступлений, лучшее соблюдение нормативных требований и улучшенную масштабируемость для растущего бизнеса. Это оптимизирует ранее ручной и ресурсоемкий процесс.

Может ли автоматизированная проверка КБС обрабатывать международные структуры владения?

Да, передовые решения для автоматизированной проверки КБС предназначены для обработки сложных международных структур владения. Они агрегируют данные из глобальных корпоративных реестров и баз данных, применяют сложную резолюцию сущностей в разных юрисдикциях и могут отслеживать цепочки владения в нескольких странах, предоставляя всесторонний обзор глобального бенефициарного владения.

Готовы начать?

Примите будущее соответствия AML с передовыми возможностями Didit по проверке личности. Укрепите свою защиту от финансовых преступлений и оптимизируйте процессы подключения клиентов с помощью наших надежных, автоматизированных решений. Изучите цены Didit или запросите демонстрацию сегодня, чтобы увидеть, как мы можем трансформировать ваши операции по комплаенсу.

Теперь доступно на Didit: Проверка бизнеса (KYB)

Проверка бизнеса Didit теперь доступна — официальный поиск в реестре, автоматическая идентификация бенефициарных владельцев и должностных лиц, а также AML на уровне организации за одну сессию по цене $2.00 за компанию. Уникально, что сессия KYB может порождать связанную сессию KYC для каждого бенефициарного владельца на том же API /v3/ — замыкая цикл от компании до реальных людей, стоящих за ней.

Ознакомьтесь с документацией по проверке бизнеса, посмотрите продукт, проверьте цены и начните бесплатно — 500 бесплатных проверок KYC каждый месяц.