Оптимизация пакетной проверки AML с Didit и AWS Batch (RU)

Экономичное соответствие требованиямИспользуйте бессерверную модель вычислений AWS Batch, чтобы платить только за ресурсы, потребляемые во время крупномасштабных операций проверки AML, значительно сокращая накладные расходы на инфраструктуру.

Повышенная производительность и масштабируемостьЭффективно обрабатывайте миллионы проверок AML, распределяя задачи в высокомасштабируемой и отказоустойчивой среде AWS Batch, обеспечивая быстрое выполнение.

Бесшовная асинхронная обработкаИспользуйте асинхронный API Didit для проверки AML, чтобы отправлять большие объемы данных, не дожидаясь индивидуальных ответов, оптимизируя эффективность вызовов API и пропускную способность системы.

Модульные решения на базе ИИDidit предоставляет модульное решение для проверки AML на базе ИИ, которое легко интегрируется с существующими рабочими процессами соответствия, предлагая обнаружение рисков в реальном времени по более чем 1300 глобальным спискам наблюдения и настраиваемые пороговые значения риска.

Проблема пакетной проверки AML

Для многих компаний, особенно в сфере финансовых услуг, электронной коммерции или онлайн-игр, необходимость проведения проверки на предмет отмывания денег (AML) — это не только регистрация в режиме реального времени. Часто существует значительная потребность в пакетной проверке существующих клиентских баз, периодической повторной проверке или обработке больших исторических наборов данных. Это может быть сложной задачей, поскольку традиционные синхронные вызовы API для миллионов записей могут быть медленными, ресурсоемкими и невероятно дорогими. Основная проблема заключается в балансе между необходимостью всестороннего соответствия требованиям и спросом на экономичность и высокую производительность. Ручные процессы исключены для таких объемов, и даже автоматизированные системы могут испытывать трудности без правильной архитектуры. Предприятиям нужно решение, которое может обрабатывать огромные нагрузки, не разоряя бюджет и не вызывая значительных операционных задержек.

Представляем асинхронный AML API Didit

Didit, как платформа идентификации на основе ИИ, ориентированная на разработчиков, понимает эти проблемы. Наш продукт AML Screening разработан не только для проверок в реальном времени, но и для эффективной пакетной обработки. Ключевым компонентом этой эффективности является наш асинхронный API. В отличие от синхронных вызовов, когда ваша система ожидает ответа на каждый отдельный запрос проверки, асинхронный подход позволяет отправлять большой объем запросов и получать уведомления или получать результаты позже. Это крайне важно для пакетных операций, так как это предотвращает узкие места в вашем приложении, вызванные задержкой API. AML Screening Didit проверяет пользователей по более чем 1300 глобальным санкционным спискам, спискам PEP и другим спискам наблюдения, предоставляя систему оценки рисков с двумя баллами и настраиваемыми порогами соответствия. Это означает, что вы можете отправить весь список пользователей на проверку, и Didit обработает их в фоновом режиме, предоставив подробные отчеты, включающие сведения о совпадениях, оценки рисков, оценки совпадений, совпадения с PEP, данные о санкциях и информацию о негативных публикациях.

Использование AWS Batch для масштабируемой обработки

Чтобы по-настоящему раскрыть потенциал асинхронного AML API Didit для больших пакетов, необходимо объединить его с мощным, масштабируемым вычислительным сервисом. Здесь на помощь приходит AWS Batch. AWS Batch — это полностью управляемый сервис, который позволяет разработчикам, ученым и инженерам легко запускать сотни тысяч вычислительных заданий в AWS. Он динамически выделяет оптимальное количество и тип вычислительных ресурсов (например, экземпляры, оптимизированные для ЦП или памяти) на основе объема и конкретных требований к ресурсам ваших пакетных заданий. Используя AWS Batch, вы можете:

• Автоматизировать выделение ресурсов: AWS Batch берет на себя всю тяжелую работу по управлению вашей вычислительной инфраструктурой, от экземпляров EC2 до контейнеров, масштабируя их вверх и вниз по мере необходимости.

• Максимизировать экономическую эффективность: Платите только за вычислительные ресурсы, потребляемые вашими заданиями. AWS Batch может использовать спотовые экземпляры, предлагая значительную экономию средств для отказоустойчивых рабочих нагрузок, таких как пакетная проверка AML.

• Повысить надежность: Распределите свою рабочую нагрузку по нескольким вычислительным экземплярам, гарантируя, что даже если один экземпляр выйдет из строя, ваше общее пакетное задание продолжит выполняться.

• Упростить управление заданиями: Определите свои задания как контейнеры Docker, что делает их переносимыми и простыми в управлении. AWS Batch берет на себя планирование, мониторинг и повторный запуск неудачных задач.

Представьте, что у вас есть список из миллиона клиентов для повторной проверки. Вместо того, чтобы отправлять один запрос за раз и ждать, вы упаковываете свои данные, отправляете их в задание AWS Batch, которое затем использует асинхронный API Didit для параллельной обработки на многих рабочих узлах. Это значительно сокращает общее время обработки и операционную нагрузку.

Внедрение экономически оптимизированного рабочего процесса пакетной проверки AML

Вот общий обзор того, как вы можете реализовать оптимизированный рабочий процесс пакетной проверки AML с использованием Didit и AWS Batch:

1. Подготовьте данные: Объедините данные ваших клиентов в структурированный формат (например, CSV, JSON), подходящий для пакетной обработки. Убедитесь, что он содержит необходимые поля, такие как полное имя, дата рождения и страна, для оптимальной проверки AML с помощью Didit.

2. Разработайте приложение для пакетных заданий: Создайте простое приложение (например, скрипт Python), которое считывает часть подготовленных данных, вызывает асинхронный AML Screening API Didit для каждой записи и сохраняет идентификаторы сеансов или начальные ответы. Это приложение будет контейнеризировано с использованием Docker.

3. Настройте AWS Batch: Определите свою вычислительную среду (например, используя спотовые экземпляры EC2 для экономии средств), очереди заданий и определения заданий в AWS Batch. Ваше определение задания будет указывать на ваш образ Docker.

4. Отправьте пакетные задания: Разбейте свой большой набор данных на более мелкие, управляемые части. Для каждой части отправьте задание в AWS Batch. AWS Batch затем запустит экземпляры контейнеров, запустит ваше приложение и обработает данные.

5. Получите результаты: Ваше приложение для пакетных заданий может быть разработано для хранения результатов проверки AML Didit (или ссылок на них) в центральном месте, таком как корзина S3 или база данных. Затем вы можете опрашивать API Didit, используя идентификаторы сеансов, чтобы получить окончательные, подробные отчеты AML после завершения обработки. Комплексный отчет AML Didit включает информацию о совпадениях, подробности оценки (оценка совпадений и оценка риска) и сведения о негативных публикациях, что крайне важно для сотрудников по комплаенсу.

6. Автоматизируйте действия: На основе предупреждений и оценок проверки AML (например, POSSIBLE_MATCH_FOUND или высокие оценки риска) автоматизируйте последующие действия, такие как пометка пользователей для ручной проверки или отклонение транзакций, используя настраиваемые параметры проверки Didit.

Этот подход превращает потенциально медленную и дорогую операцию в быструю, надежную и очень экономичную, позволяя вашим командам по комплаенсу сосредоточиться на рассмотрении фактических случаев высокого риска, а не на управлении инфраструктурой.

Как помогает Didit

Didit находится на переднем крае обеспечения эффективной и соответствующей требованиям проверки личности, включая надежную проверку AML. Наша платформа разработана с модульной архитектурой, что означает, что вы можете легко интегрировать наш мощный продукт AML Screening в свои существующие системы и рабочие процессы. Возможности Didit на основе ИИ обеспечивают высокоточную оценку рисков и оценку совпадений, минимизируя ложные срабатывания и концентрируя ваши ресурсы на реальных рисках. Мы предлагаем AML Screening, который проверяет по более чем 1300 глобальным санкционным спискам, спискам PEP и другим спискам наблюдения в режиме реального времени, предоставляя систему оценки рисков с двумя баллами (оценка совпадений и оценка риска) с полностью настраиваемыми порогами соответствия. Кроме того, Didit выделяется тем, что предлагает Free Core KYC, позволяя компаниям начать работу без первоначальных инвестиций, и работает без платы за настройку. Наш подход, ориентированный на разработчиков, с мгновенной песочницей и чистыми API, делает интеграцию с такими сервисами, как AWS Batch, бесшовной. Будь то для первоначальной регистрации или постоянного мониторинга, Didit предоставляет инструменты для автоматизации доверия и управления рисками на глобальном уровне и в масштабе.

Готовы начать?

Готовы увидеть Didit в действии? Получите бесплатную демонстрацию сегодня.

Начните бесплатно проверять личности с бесплатным тарифом Didit.