Интеграция AML-проверки Didit с корпоративными хранилищами данных (RU)

Оптимизированные данные о соответствииПрямая интеграция отчетов AML-проверки Didit в ваше хранилище данных централизует критически важные данные о соответствии, делая их легкодоступными для аудитов и аналитики.

Расширенная аналитика рисковОбъединяя результаты AML-проверки с другими внутренними данными, предприятия могут строить сложные профили рисков и прогностические модели в рамках своей существующей инфраструктуры данных.

Автоматизированные рабочие процессыИспользуйте подход Didit «API-first» для автоматизации сбора данных AML-проверки, запуская последующие действия или проверки на основе настраиваемых пороговых значений и предупреждений.

Модульная и гибкая интеграцияМодульная архитектура Didit и чистые API позволяют гибко интегрироваться с различными решениями для хранилищ данных, поддерживая как требования к обработке в реальном времени, так и пакетной обработке.

В современном сложном регуляторном ландшафте финансовые учреждения и регулируемые организации сталкиваются с огромным давлением, связанным с соблюдением правил по борьбе с отмыванием денег (AML). Помимо простого выполнения AML-проверок, способность эффективно хранить, анализировать и отчитываться по результатам этих проверок имеет первостепенное значение. Корпоративные хранилища данных, такие как Snowflake и Google BigQuery, предлагают мощные платформы для консолидации огромных объемов данных, что делает их идеальными для интеграции критически важной информации о соответствии.

Необходимость централизованных данных AML

Проведение AML-проверки является фундаментальным шагом в предотвращении финансовых преступлений. Однако истинная ценность проявляется, когда результаты этих проверок не изолированы, а интегрированы в общую стратегию данных. Централизация данных AML в корпоративном хранилище данных предоставляет многочисленные преимущества:

• Единое представление о риске: Объединяйте результаты AML-проверки с историей транзакций клиентов, поведенческими данными и другими внутренними метриками для создания целостного профиля риска для каждой сущности.
• Расширенная аналитика: Используйте аналитические возможности платформ, таких как Snowflake или BigQuery, для выявления тенденций, обнаружения аномалий и построения прогностических моделей для финансовых преступлений.
• Оптимизированная отчетность: С легкостью генерируйте исчерпывающие, готовые к аудиту отчеты для регулирующих органов, демонстрируя соблюдение обязательств по соответствию.
• Управление данными и безопасность: Поддерживайте строгий контроль над конфиденциальными данными о соответствии, обеспечивая их безопасное хранение и доступ только авторизованному персоналу.
• Операционная эффективность: Автоматизируйте конвейеры данных, чтобы сократить ручной труд при сборе и подготовке данных, освобождая команды по соблюдению требований для сосредоточения на расследованиях и стратегических инициативах.

AML-проверка Didit обеспечивает обнаружение рисков в реальном времени, проверяя пользователей по более чем 1300 глобальным санкционным спискам, спискам PEP и другим спискам наблюдения. Подробные отчеты, генерируемые Didit, идеально структурированы для беспрепятственного поступления в современные хранилища данных.

Понимание отчетов AML-проверки Didit для интеграции данных

Отчеты AML-проверки Didit разработаны таким образом, чтобы быть всеобъемлющими и машиночитаемыми, что делает их идеальными для программной интеграции. Когда выполняется AML-проверка, Didit возвращает подробный JSON-объект, содержащий объект aml с несколькими ключевыми разделами:

• Статус AML: Предоставляет общий статус проверки и связанный уровень риска, который может быть напрямую сопоставлен с уровнями риска в вашем хранилище данных.
• Информация о совпадениях: Подробности о потенциальных совпадениях в списках наблюдения, включая конкретные списки (например, санкции, PEP, негативные упоминания в СМИ) и совпадающие имена.
• Детали оценки: Важно отметить, что Didit использует систему из двух оценок – оценку совпадения (доверие к личности) и оценку риска (уровень риска сущности). Эти оценки, наряду с их основными факторами (сходство имен, дата рождения, страна, категория), бесценны для расширенного моделирования рисков в вашем хранилище данных. Вы можете настроить пороговые значения для этих оценок в Didit, чтобы автоматически запускать проверки или отказы.
• Информация о совпадающей сущности: Данные о совпадающих сущностях, включая такие свойства, как wikidataId, страна, темы, пол, дата рождения и многое другое, предоставляющие богатый контекст для анализа.
• Метаданные проверки: Дополнительные сведения, такие как отметки времени, позволяющие проводить хронологический анализ и аудит.
• Детали и совпадения по негативным упоминаниям в СМИ: Информация об оценках настроений, неблагоприятных ключевых словах и ссылки на исходные статьи, что позволяет проводить более глубокие расследования репутационных рисков.
• Совпадения по санкциям и предупреждениям: Конкретные детали о санкционных списках, причинах и дополнительные данные, которые имеют решающее значение для соблюдения требований.

Эти структурированные точки данных могут быть напрямую сопоставлены с таблицами в Snowflake или BigQuery, создавая надежную основу для аналитики соответствия. Например, предупреждение POSSIBLE_MATCH_FOUND, которое указывает на потенциальные совпадения, требующие дальнейшего рассмотрения, может автоматически вызвать оповещение в вашем хранилище данных, ссылаясь на полные детали для расследования.

Интеграция Didit со Snowflake и BigQuery

Интеграция результатов AML-проверки Didit в ваше хранилище данных включает несколько ключевых шагов, использующих дизайн Didit «API-first»:

1. Стратегия приема данных

У вас есть несколько вариантов приема данных из Didit в ваше хранилище данных:

• Вызовы API в реальном времени: Для немедленных обновлений ваше приложение может вызывать API AML-проверки Didit (POST /v3/aml/), а затем отправлять полученный JSON непосредственно в ваше хранилище данных с помощью его соответствующего API (например, Snowflake Snowpipe Streaming или BigQuery Streaming Inserts). Это идеально подходит для сценариев, когда быстрое принятие решений на основе результатов AML является критически важным.
• Пакетная обработка: Для менее чувствительных ко времени данных вы можете периодически получать отчеты AML-проверки через API Didit, агрегировать их, а затем загружать их в ваше хранилище данных с помощью инструментов пакетной загрузки (например, команда Snowflake COPY INTO из S3/Azure Blob, загрузка данных BigQuery из Cloud Storage).
• Веб-хуки: Didit может быть настроен для отправки веб-хуков по завершении AML-проверки. Эти веб-хуки могут затем запускать бессерверную функцию (например, AWS Lambda, Google Cloud Functions) для обработки данных и вставки их в ваше хранилище данных.

2. Проектирование схемы данных

Тщательное проектирование схемы имеет решающее значение для оптимальной производительности и удобства использования. Вам потребуется создать таблицы, отражающие структуру отчетов AML Didit. Рассмотрите основную таблицу aml_screening_reports и, возможно, отдельные таблицы для вложенных массивов, таких как sanction_matches, adverse_media_matches и warning_matches, связанные общим report_id.

Например, в Snowflake или BigQuery вы можете использовать функции парсинга JSON или определить схему, которая включает вложенные типы ARRAY<STRUCT> для обработки сложной структуры отчетов Didit, особенно для полей, таких как properties, linkedEntity и различных типов совпадений.

3. Преобразование и обогащение данных

После приема необработанные данные AML могут быть преобразованы и обогащены в вашем хранилище данных. Это может включать:

• Стандартизация: Обеспечение согласованности между различными источниками данных.
• Категоризация: Присвоение внутренних категорий риска на основе оценок Didit и политики вашей организации.
• Объединение данных: Связывание результатов AML с основными данными клиентов, данными о транзакциях и другой соответствующей информацией для создания комплексных профилей.
• Аудит: Добавление метаданных, таких как отметки времени приема, исходные системы и статусы обработки для полной прослеживаемости данных.

Этот процесс позволяет создавать материализованные представления или агрегированные таблицы, оптимизированные для отчетности и аналитических запросов.

Как Didit помогает

Didit разработан как AI-нативная платформа идентификации, ориентированная на разработчиков, что делает ее уникально подходящей для интеграции с корпоративными хранилищами данных. Наша модульная архитектура означает, что вы можете беспрепятственно подключать наши возможности AML-проверки без перестройки всей вашей системы. Подробные, структурированные выводы JSON из API AML-проверки Didit предоставляют все необходимые точки данных для всестороннего анализа и отчетности на таких платформах, как Snowflake и BigQuery.

Didit предлагает надежное решение для AML-проверки и мониторинга, которое проверяет по более чем 1300 глобальным санкционным спискам, спискам PEP и спискам наблюдения в реальном времени. Наша система оценки рисков из двух оценок (оценка совпадения и оценка риска) с настраиваемыми порогами соответствия позволяет адаптировать процесс проверки к вашему конкретному аппетиту к риску. Кроме того, приверженность Didit подходу «разработчик-первый» означает чистые API и обширную документацию, обеспечивая плавный процесс интеграции. Вы можете начать с нашего предложения Free Core KYC и масштабироваться по мере роста ваших потребностей, без платы за установку.

Готовы начать?

Готовы увидеть Didit в действии? Получите бесплатную демонстрацию сегодня.

Начните бесплатно проверять личности с помощью бесплатного уровня Didit.