Software Comarch Anti-Money Laundering

Comarch Anti-Money Laundering (CAML) è un software per la rilevazione di frodi, dedicato alle istituzioni finanziarie tenute a monitorare, indagare e riportare le transazioni sospette alle autorità di regolamentazione finanziaria. Il prodotto ottimizza i processi antiriciclaggio del denaro esistenti, aumentando l’efficienza degli approcci regolamentati, più comunemente utilizzati e inefficienti, poiché caratterizzati dall’elevata frequenza di falsi allarmi e incapaci di considerare i complessi rapporti di interdipendenza tra le varie attività eseguite per il riciclaggio di denaro proveniente da attività illecite.

Caratteristiche del software Anti-Money Laundering

Una delle principali caratteristiche del software Comarch Anti-Money Laundering consiste nella capacità di apprendere dagli esempi storici o di scoprire pattern nascosti, in modo tale da evidenziare e comprendere relazioni e similitudini tra i dati. Il sistema, inoltre, permette di apprendere a rilevare anomalie o a categorizzare e prevedere eventi specifici. Il nostro software di monitoraggio delle transazioni rende più facile, rapido ed efficiente l’esame delle attività sospette, riducendo il numero di falsi allarmi e limitando al massimo il rischio legato ai falsi negativi, mediante l’uso di algoritmi di rilevazione avanzati, elaborati per scoprire nuove modalità di riciclaggio. Tutte queste caratteristiche permettono di ottenere una maggiore produttività ed efficienza dei dipartimenti AML delle istituzioni finanziarie, permettendo loro di ridurre i propri costi operativi.

Vantaggi principali per il business

Maggiore efficienza del processo di rilevazione del riciclaggio di denaroMeno falsi allarmi e più modi per scoprire nuovi schemi di riciclaggio
Costo ridottoMinori costi operativi grazie al monitoraggio automatizzato delle transazioni
Efficienza incrementataMaggiore produttività degli analisti AML
Tecnologia davvero intelligenteApproccio basato sull’intelligenza artificiale per la rilevazione del riciclaggio di denaro

Motore analitico per il software AML

Il cuore del software AML di Comarch è un motore analitico basato sull’intelligenza artificiale che elabora i flussi di dati e rileva le attività di riciclaggio di denaro. Lo scopo delle operazioni monitorate è ampio e comprende depositi, ritiri, acquisti, trasferimenti di fondi, crediti commerciali, pagamenti, attività di mediazione mobiliare, investimenti e attività di social media. Il motore utilizza le tecniche di apprendimento più recenti, con o senza supervisione, per scoprire eventuali anomalie e migliorare l’ampiezza di rilevazione.

Inoltre, il sistema categorizza e cataloga con punteggi le transazioni sospette in base alla loro probabilità di costituire effettivamente un tentativo di riciclaggio. Il punteggio calcolato funge da riferimento per la classificazione di nuovi tentativi. Gli eventi che superano un certo valore di punteggio sono inviati agli analisti ai fini dell’ulteriore revisione, mentre quelli che si attestano al di sotto del valore possono essere ignorati in base ai casi storici. L’ordine prioritario conferito agli allarmi accelera il lavoro dei team AML.

AML software

Trattamento preliminare dei dati

Prima che il motore basato sull’intelligenza artificiale possa analizzare correttamente le informazioni pervenute e trarre conclusioni, necessita di dati adeguatamente preparati. Il processo di ottenimento dei dati pronti per il programma contro il riciclaggio del denaro richiede diverse attività preparatorie. La fase chiave della preparazione consiste in una trasformazione che, solitamente, comprende lo scaling, la scomposizione e l’aggregazione. Questa fase, definita anche come organizzazione delle caratteristiche, può essere molto utile (se svolta correttamente) per la prestazione della soluzione finale.

La preparazione dei dati è una materia piuttosto vasta che può comprendere una vasta gamma di ripetizioni, esplorazioni e analisi. Il modulo di trattamento preliminare è responsabile dell’integrazione con le fonti di dati esistenti nelle banche dati delle istituzioni finanziarie, nonché del corretto processo di introduzione e di trasformazione dei dati che saranno successivamente analizzati nel motore AI.

Data pre-processing

Front office

Il modulo front office fornisce strumenti per gli analisti incaricati di contrastare il riciclaggio di denaro sporco. Essi permettono di rivedere e analizzare gli allarmi relativi alle attività sospette. Il sistema assiste l’utente nelle attività analitiche, in modo tale da consentirgli di gestire il flusso degli allarmi. Tale aspetto è particolarmente importante nel caso di un processo di analisi organizzato su più livelli. Lo strumento permette anche di visualizzare le statistiche e di rilevare eventuali anomalie e casi sospetti organizzati per categorie, in un modo chiaro e comprensibile per l’analista. L’interfaccia utente del front office è elaborata in base agli standard UX più recenti e può essere fornita come applicazione a sé stante o facilmente integrata con le soluzioni esistenti, sotto forma di espansione.

Front office

Monitoraggio delle prestazioni

Il processo di riciclaggio del denaro evolve nel tempo. Osserviamo nuovi tentativi di frode altamente avanzati, tali da rendere necessario il continuo monitoraggio della performance della soluzione adottata. All’ingresso dei nuovi dati, gli algoritmi addestrati in base ai dati storici possono richiedere una ripetizione periodica delle operazioni (ad es. in caso di improvviso aumento del numero dei falsi allarmi). Il modulo di monitoraggio è responsabile della raccolta delle statistiche, analisi dei risultati e invio di avvertimenti in caso di insoliti cali delle prestazioni.

Performance monitoring

Processo di rilevazione potenziale grazie al software Comarch AML

Processo di rilevazione potenziale

In risposta alle tendenze di mercato e alle sfide nel campo del business e della tecnologia, Comarch ha creato un software antiriciclaggio basato sull’intelligenza artificiale (Comarch Anti-Money Laundering). Esso aumenta significativamente l’efficienza di rilevazione delle transazioni sospette rispetto ai metodi basati sulle regole.

CAML si basa sull’apprendimento della macchina. Tale approccio tecnologicamente avanzato prevede l’uso dell’Intelligenza Artificiale (AI) per la creazione di modelli che, in base ai dati storici, possono determinare l’occorrenza di particolari eventi con adeguata precisione.

L’abilità di apprendere dagli incidenti passati è una delle caratteristiche più importanti del software Comarch per la rilevazione delle frodi. Esso permette di scoprire pattern relazioni e similitudini tra i dati. Il sistema, inoltre, permette di apprendere a rilevare anomalie o a categorizzare e prevedere eventi specifici. Gli algoritmi CAML sono in grado di apprendere con o senza supervisione.

Il rapido aumento delle nuove tecniche e dei metodi di riciclaggio del denaro è una delle ragioni degli elevati livelli di falsi negativi. In questo contesto, la soluzione Comarch Anti-Money Laundering può rivelarsi utile grazie all’applicazione del sistema di rilevazione delle anomalie. Essa ha la capacità di identificare gli eventi non conformi a un particolare schema presente in una raccolta di dati, nonché di ampliare l’intervallo di rilevazione, mediante la scoperta di nuovi sistemi di riciclaggio. CAML utilizza le tecniche più recenti per l’apprendimento senza supervisione e utilizza dati non etichettati per rilevare le attività abusive dei clienti della banca.

Quando un’anomalia viene rilevata, essa viene catalogata e riceve un punteggio che illustra la probabilità di appartenenza alla categoria dei casi di riciclaggio. Per categorizzare le anomalie viene utilizzata una classificazione binaria. Trattandosi di una tecnica di apprendimento con supervisione, l’algoritmo riceve un set di addestramento con dati di ingresso e uscita, etichettati con una categorizzazione reale. Dopo la visualizzazione di un certo numero di casi storici, è sufficiente fornire i dati in ingresso, indicare lo scopo e lasciar lavorare il sistema. Gli eventi che superano un certo valore di punteggio sono inviati agli analisti ai fini dell’ulteriore revisione, mentre quelli che si attestano al di sotto del valore possono essere ignorati in base ai casi storici. L’ordine prioritario conferito agli allarmi accelera il lavoro dei team AML.

Dopo la realizzazione e l’apprendimento dei migliori modelli, essi possono essere applicati al campione-a di convalida dei casi provenienti dal set dei dati di modellizzazione, in modo tale da confermarne la robustezza. Il modello convalidato viene successivamente implementato nell’ambiente IT della banca per rilevare e valutare eventuali anomalie.

L’applicazione dell’addestramento dei macchinari al sistema Comarch Anti-Money Laundering permette di ridurre il tasso dei falsi allarmi per i casi che necessitano di revisione manuale. Ciò garantisce una maggiore efficienza agli analisti AML, grazie all’uso di algoritmi avanzati per la classificazione e la rilevazione delle anomalie.

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