Comarch Anti-Money Laundering

Comarch Anti-Money Laundering (CAML) è un software di rilevamento delle frodi dedicato alle istituzioni finanziarie obbligate a monitorare, analizzare e segnalare le transazioni di natura sospetta alle autorità di regolamentazione finanziaria.

I sistemi di antiriciclaggio più utilizzati si rivelano spesso inefficienti e inadeguati perché caratterizzati da alti tassi di falsi positivi e incapaci di riconoscere e rintracciare le complesse interdipendenze fra le diverse attività che vengono messe in atto per il riciclaggio di denaro. 

Comarch Anti Money Laundering è un software basato su algoritmi di Intelligenza Artificiale non solo in grado di apprendere dallo storico delle attività, ma anche di scoprire pattern anomali che consentono di individuare e comprendere relazioni e somiglianze tra i dati e, in seguito, di imparare a rilevare anomalie o categorizzare e prevedere determinati eventi. 

La ricerca delle attività sospette è rapida ed efficace; i falsi allarmi sono ridotti, così come il rischio di falsi negativi, grazie all'utilizzo di algoritmi avanzati di rilevamento delle anomalie progettati per identificare i nuovi metodi di riciclaggio di denaro. 

Vantaggi

Detection più efficace

Miglioramento del processo di individuazione di attività di riciclaggio di denaro. Meno falsi allarmi, più metodi per scoprire nuove modalità di riciclaggio

Risparmio

Riduzione dei costi operativi grazie al monitoraggio automatizzato delle transazioni

Maggiore efficienza

Maggiore produttività degli analisti di Anti Money Laundering

Tecnologia intelligente

Soluzione basata su Intelligenza Artificiale che apprende dallo storico delle attività

Moduli

Analytical engine

Motore di analisi basato su IA che elabora flussi di dati e rileva attività di riciclaggio di denaro.

Pre-elaborazione dei dati

Ridimensionamento, scomposizione e aggregazione dei dati che saranno processati dal motore AI.

Front office

Front office per revisione e analisi degli alert di attività sospette.

Performance monitoring

Monitoraggio continuo della performance del sistema

Processo di rilevamento di attività di riciclaggio avanzato

Comarch Anti Money Laundering si basa su algoritmi di apprendimento automatico in cui l'Intelligenza Artificiale viene utilizzata per la creazione di modelli che, sulla base di dati storici, possono prevedere l'occorrenza di eventi specifici con elevata precisione.

La capacità di apprendere dagli avvenimenti passati è una delle caratteristiche più importanti del software di rilevamento delle frodi di Comarch AML, che è in grado di:

  • individuare e comprendere le relazioni e le somiglianze tra i dati;
  • classificare e prevedere eventi specifici sulla base di un determinato set di dati;
  • rilevare anomalie, ovvero isolare eventi non conformi agli schemi previsti in un determinato set di dati ed estendere l’ampiezza di tale rilevamento attraverso indagini accurate alla ricerca di nuove modalità di riciclaggio di denaro.

CAML sfrutta le più recenti tecniche di apprendimento che non necessitano di alcuna supervisione manuale e utilizza dati senza etichetta per rilevare le attività illecite dei clienti delle banche.

Una volta rilevata, l’anomalia viene classificata attraverso una metodologia di classificazione binaria e viene valutata la probabilità che sia un caso di riciclaggio di denaro reale. Poiché si tratta di una tecnica di apprendimento supervisionata, l'algoritmo nasce con un “training set” contenente dati di input e output, etichettati e categorizzati.

Dopo aver mostrato un dato numero di casi storici, è sufficiente fornire l'afflusso di dati, indicarne lo scopo e lasciare che il sistema faccia il resto. Gli incidenti che superano determinati valori di punteggio vengono inviati agli analisti per un'ulteriore revisione, mentre quelli che rimangono al di sotto del valore possono essere scartati in base a casi storici. Tale prioritizzazione accelera notevolmente il lavoro dei team AML.

Una volta che i “best model” sono stati realizzati possono essere applicati ai casi di convalida per confermarne la consistenza. Il modello convalidato viene quindi distribuito nell'ambiente IT della banca per rilevare e valutare le anomalie.

Applicare l'apprendimento automatico a Comarch Anti-Money Laundering aiuta a ridurre il tasso di falsi positivi per i casi che necessitano di revisione manuale, il che si traduce in una maggiore efficienza per gli analisti AML attraverso l'uso di algoritmi avanzati di rilevazione e classificazione di anomalie.

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