SAS^® Anti-Money Laundering

Liste des caractéristiques de SAS Anti-Money Laundering

Data management

Modèle de données dédié aux services financiers :
- Cartographie des enregistrements de transaction pour prendre en charge les dimensions de la transaction, du compte, du client et du foyer.
- Inclut le schéma de base pour préparer les données pour une analyse par lots nocturne.
Un schéma de données de centre de connaissances prend en charge la rétention et l'investigation des données.
Prend en charge plusieurs types de données (données d'évènements non monétaires, données géographiques, listes de risque, données de tiers, données associées et diverses données d'information client) en plus des données transactionnelles.

Regroupe l'enrichissement et la transformation de différents types de données pour qu'elles soient utilisées dans l'analytique.

Moteur d'analyse ouvert et cloud-native
Environnement cohésif pour toutes les tâches analytiques de l'accès des données, la préparation, l'exploration interactive, l'optimisation, le machine learning, l'IA ainsi que le développement d'autres modèles avancés jusqu'aux activités de déploiement.

Combinaison des règles éprouvées avec des techniques analytiques avancées comme le machine learning, le deep learning et l'intelligence artificielle
Détection d'anomalies dans les groupes de paires
Crée des dossiers à partir d'alertes et documente des rapports réglementaires auprès des autorités gouvernementales
Une interface simple à utiliser de type « pointer-cliquer », qui permet de :
- Création et modification de scénarios et de facteurs de risque.
- Création de règles de routage personnalisées pour la distribution de la charge de travail.

Agrégation des alertes par niveau d'entité qui offre une révision holistique du risque présenté par l'entité à l'institution.
Auto-priorisation des alertes.
Options de disposition et aperçu de la gestion.
Générateur de worflow.