Усиление AML-контроля с помощью KYC-аналитики

Соответствие требованиям по борьбе с отмыванием денег (AML) больше не является простой формальностью. Сложность финансовых преступлений растет экспоненциально, и традиционные AML-системы испытывают трудности с поддержанием темпа. Рост сложных мошеннических схем в сочетании с регуляторным давлением требует упреждающего и интеллектуального подхода. Именно здесь в игру вступают системы KYC-аналитики, использующие возможности машинного обучения для повышения точности обнаружения и снижения количества ложных срабатываний. В этой статье мы рассмотрим, как эти системы трансформируют AML-контроль, предлагая критическую защиту от постоянно меняющихся угроз.

Ключевой вывод 1: Традиционные AML-системы, основанные на правилах, становятся неэффективными против сложных видов мошенничества. Они полагаются на известные закономерности и испытывают трудности с новыми векторами атак.

Ключевой вывод 2: Системы KYC-аналитики используют машинное обучение для адаптации к меняющимся моделям мошенничества, выявляя аномальное поведение и снижая количество ложных срабатываний.

Ключевой вывод 3: Интеграция различных источников данных – включая поведенческий анализ, анализ устройств и открытые источники информации – имеет решающее значение для эффективной KYC-аналитики.

Ключевой вывод 4: Проактивный мониторинг и непрерывное обучение необходимы для того, чтобы оставаться на шаг впереди развивающихся мошеннических схем.

Ограничения традиционных AML-систем

На протяжении многих лет AML-контроль в значительной степени опирался на системы, основанные на правилах. Эти системы работают путем пометки транзакций, соответствующих предопределенным критериям – например, крупный денежный депозит, транзакция, поступающая из страны с высоким уровнем риска, или серия быстрых переводов. Хотя эти правила ценны, они по своей сути являются статичными и реактивными. Они могут обнаруживать только закономерности, которые были в них явно запрограммированы. Это означает, что они легко обходятся преступниками, которые используют такие методы, как дробление (разделение крупных транзакций на более мелкие, чтобы избежать обнаружения) и слоирование. Кроме того, системы, основанные на правилах, печально известны тем, что генерируют большое количество ложных срабатываний, перегружая команды по соблюдению нормативных требований и отвлекая ресурсы от реальных угроз. По данным последнего отчета Deloitte, финансовые учреждения тратят ежегодно около 5 миллиардов долларов на расследование ложных срабатываний.

Рост систем KYC-аналитики

Системы KYC-аналитики представляют собой смену парадигмы в AML-контроле. Эти системы используют алгоритмы машинного обучения, в частности, обучение с учителем и без учителя, для анализа огромных объемов данных и выявления закономерностей, указывающих на подозрительную деятельность. В отличие от систем, основанных на правилах, эти алгоритмы могут обучаться на данных, адаптируясь к новым техникам мошенничества и повышая свою точность с течением времени. Они анализируют не только данные о транзакциях, но и поведение клиентов, характеристики устройств, информацию о местоположении и даже активность в социальных сетях.

Ключевым компонентом KYC-аналитики является использование поведенческого анализа. Устанавливая базовый уровень «нормального» поведения для каждого клиента, эти системы могут помечать аномальные транзакции, отклоняющиеся от нормы. Например, клиент, который обычно совершает небольшие, редкие покупки, может быть помечен, если он внезапно инициирует крупный международный перевод. Этот подход значительно снижает количество ложных срабатываний и позволяет командам по соблюдению нормативных требований сосредоточиться на наиболее серьезных рисках.

Использование машинного обучения в AML

Несколько методов машинного обучения оказываются особенно эффективными в AML:

• Обнаружение аномалий: выявляет необычные закономерности и выбросы в данных о транзакциях.
• Сетевой анализ: отображает связи между отдельными лицами и организациями, чтобы выявить скрытые связи и потенциальный сговор.
• Обработка естественного языка (NLP): анализирует неструктурированные источники данных, такие как новостные статьи и публикации в социальных сетях, чтобы выявить потенциальные риски и негативные новости, связанные с клиентами.
• Прогностическое моделирование: прогнозирует вероятность будущей мошеннической деятельности на основе исторических данных.

Борьба со сложными мошенническими схемами

Современные мошеннические схемы становятся все более сложными и многогранными. Схемы с использованием марионеток, мошенничество с использованием синтетических идентификаторов и атаки по захвату учетных записей становятся все более распространенными. Системы KYC-аналитики оснащены для борьбы с этими угрозами путем:

• Обнаружение синтетических идентификаторов: выявление закономерностей, указывающих на сфабрикованные идентификаторы, с использованием методов проверки данных и перекрестной проверки.
• Выявление марионеток: анализ моделей транзакций и сетевых связей для выявления лиц, которые невольно или сознательно способствуют отмыванию денег.
• Предотвращение захвата учетных записей: мониторинг попыток входа в систему и информации об устройствах для обнаружения несанкционированного доступа.

Например, система может идентифицировать новую учетную запись, открытую с использованием комбинации легитимной и сфабрикованной информации, в сочетании с серией быстрых небольших переводов на несколько несвязанных учетных записей. Эта закономерность может указывать на то, что синтетический идентификатор используется для отмывания денег.

Как Didit помогает

All-in-one платформа идентификации Didit предоставляет надежный набор инструментов для повышения AML-контроля. Наша платформа объединяет проверку личности, биометрическую аутентификацию, обнаружение признаков жизни и AML-скрининг в единую интегрированную систему. Мы используем передовые алгоритмы машинного обучения для анализа огромных объемов данных и выявления подозрительной деятельности, снижения количества ложных срабатываний и повышения точности обнаружения. Модульная архитектура Didit позволяет предприятиям адаптировать свои программы AML к своим конкретным потребностям и профилям рисков. Особенности включают:

• AML-скрининг в режиме реального времени по глобальным санкционным спискам и базам данных PEP.
• Постоянный AML-мониторинг для непрерывного соблюдения нормативных требований.
• Сигналы мошенничества на основе IP-адреса, данных об устройстве и поведенческого анализа.
• Оркестровка рабочих процессов для автоматизации сложных процессов проверки.

Готовы начать?

Не позволяйте развивающимся мошенническим схемам подорвать ваши усилия по AML-контролю. Используйте возможности KYC-аналитики и защитите свою организацию от финансовых преступлений.

Ознакомьтесь с тарифными планами Didit, чтобы найти решение, которое соответствует вашим потребностям.

Закажите демонстрацию, чтобы увидеть KYC-аналитику Didit в действии.

Часто задаваемые вопросы

В чем разница между KYC и AML?

KYC (Знай своего клиента) — это процесс проверки личности клиента. AML (противодействие отмыванию денег) — это набор законов и правил, предназначенных для предотвращения использования финансовой системы преступниками для отмывания денег. KYC является важным компонентом AML-контроля, обеспечивающим основу для выявления и снижения рисков.

Как машинное обучение может улучшить AML-контроль?

Алгоритмы машинного обучения могут анализировать огромные объемы данных для выявления закономерностей подозрительной деятельности, которые невозможно обнаружить человеку. Это приводит к более точной оценке рисков, снижению количества ложных срабатываний и повышению эффективности обнаружения мошеннических схем.

Какие источники данных используются в системах KYC-аналитики?

Системы KYC-аналитики используют широкий спектр источников данных, включая данные о транзакциях, демографические данные клиентов, информацию об устройствах, данные о местоположении, активность в социальных сетях и открытые источники информации. Интеграция различных источников данных имеет решающее значение для комплексной оценки рисков.