DataVisor en son teklifini duyurdu: makine öğrenimi ve yapay zeka tarafından desteklenen teknolojiye ve kapsamlı işlevlere sahip uçtan uca kara para aklamayı önleme (AML) çözümü.
Mevzuata uygunluk gereksinimlerinin arttığı ve mali suç taktiklerinin artan karmaşıklığının ortasında, bu temel çözüm, müşterilerin mevcut iş akışlarına kusursuz bir şekilde uyum sağlarken AML iş akışının tamamını kapsama yeteneğiyle öne çıkıyor.
Çözüm, DataVisor'un yapay zeka destekli dolandırıcılık platformuyla yerel olarak bütünleşerek, birleşik bir dolandırıcılık ve kara para aklamayı önleme (FRAML) yaklaşımı sunuyor. Bu, giderek daha karmaşık hale gelen mali suçlarla mücadele edilmesine ve bu operasyonların birleştirilmesi yönündeki sektör eğilimine uyum sağlanmasına yardımcı olur. Güncelliğini yitirmiş kurallar, silolanmış veriler ve yüksek yanlış pozitif oranlarıyla boğuşan eski çözümlerin aksine, DataVisor'un AML çözümü tamamen özelleştirilebilir, çok çeşitli AML risk profillerini ve programlarını destekler ve hatalı pozitifleri önemli ölçüde azaltarak verimliliği artırır.
DataVisor'un modern AML çözümü aynı zamanda eski sistemlerin bağlantısız süreçlerinin verimsizliğini de ortadan kaldırır. Yeni ve ortaya çıkan kara para aklama faaliyetlerinin tespitini proaktif olarak iyileştirerek düzenleyici ceza risklerini azaltır.
DataVisor'un AML çözümü aşağıdaki avantajları sunar:
- Kapsamlı uçtan uca çözüm: Uçtan uca işlevsellik, müşteri risk derecelendirmesini, CDD/EDD'yi, yaptırım/izleme listesi taramasını, işlem izlemeyi, vaka yönetimini ve otomatik SAR dosyalamayı içerir ve kolaylaştırılmış AML süreçleri ve mevzuata tam uyumluluk sağlar.
- Gelişmiş algılama ve azaltılmış yanlış pozitifler: Bu çözüm, güçlü veri düzenlemesi yoluyla müşteri profillerinin bütünsel bir görünümünü sağlayarak, daha etkili risk değerlendirmesi ve karar almayı kolaylaştırır, hatalı pozitif sonuçları azaltır ve gerçek kara para aklama faaliyetlerinin gelişmiş tespitini sağlar.
- Artan operasyonel verimlilik ve azaltılmış maliyetler: Üretken yapay zeka tarafından desteklenen kapsamlı otomasyona sahip bu çözüm, uyarıları önceliklendirerek, manuel görevleri otomatikleştirerek ve dosyalama sürecini kolaylaştırarak operasyonel verimliliği önemli ölçüde artırır.
- Merkezi içgörüler ve izleme: Çözümün kontrol paneli ve raporları AML uyarılarına, vaka durumlarına ve inceleme ekiplerinin ilerlemesine ilişkin derinlemesine bilgiler sunar. Bu, farklı rollere göre uyarlanmış özelleştirilebilir görünümlerle gelişmiş görev önceliklendirme ve çözümleme olanağı sağlar.
- Esnek entegrasyon: Bu çözüm bulut tabanlıdır, mevcut dolandırıcılık iş akışlarıyla sorunsuz bir şekilde entegre olur, hızlı uygulama sağlar ve modern finans kurumlarının gelişen ihtiyaçlarını karşılamak için uyarlanabilirlik sunar.
“Dünyanın daha hızlı, daha dijital ve daha bağlantılı hale gelmesi ve suç saldırılarının daha karmaşık hale gelmesi nedeniyle etkili ve verimli mali suç çerçevelerine ulaşmak büyük bir zorluktur. AML fonksiyonlarının talepleri arttıkça, doğru teknolojiyi kullanmak her zamankinden daha kritik hale geldi,” diye belirtti Datos Insights Dolandırıcılık ve AML Araştırma Direktörü Chuck Subrt. “Gelişmiş yapay zeka entegrasyonuyla DataVisor'un modern AML çözümü, kuruluşların AML uygulamalarını dönüştürmesine ve sürekli değişen ortama uyum sağlamasına olanak tanıyan güçlü uçtan uca yetenekler, esneklik ve yapılandırılabilirlik sunuyor.”
DataVisor CPO'su Fang Yu şunları söyledi: “DataVisor'da, finansal suçlarla daha etkili ve verimli bir şekilde mücadele etmek için müşterilerimize ödüllü çözümler ve geleceğe hazır teknolojilerle güç sağlamaya kararlıyız.” “Finansal kuruluşlardan gördüğümüz büyük ilgi, modası geçmiş, eski AML teknolojisinin yarattığı zorlukların ele alınmasının zorunlu olduğunu vurguluyor. DataVisor ile ortaklık kuran finans kuruluşları, FRAML çözümümüzün avantajlarına halihazırda tanık oluyor. Sürekli inovasyona odaklanmamız, yalnızca mevcut uyumluluk talebini karşılamakla kalmayıp, aynı zamanda gelecekteki mali suçları öngörme ve bunlara karşı koyma konusunda çevik kalmamızı da sağlıyor.”