새로운 위험과 변화하는 규제에 한 발 더 앞서가세요. SAS는 금융기관의 90% 이상의 모델 정확도를 달성하고, 가긍정적 판단을 (False Positives) 최대 80%까지 줄이고, SAR 변환을 4배 향상시키는 데 도움을 주었습니다.
복잡하고 숨겨진 네트워크를 발견하세요.
네트워크 다이어그램을 자동으로 구축하고 숨겨진 관계를 드러내는 네트워크 및 엔터티 생성 프로세스를 통해 새롭게 등장하는 복잡한 자금 세탁 및 테러 자금 조달 위협을 신속하게 찾아냅니다. 고급 분석을 사용하면 여러 데이터 소스와 고객에 대한 참조를 살펴본 다음 불일치, 오류, 약어 및 불완전한 기록을 고려하여 동일한 엔터티와 관련이 있는지 확인함으로써 엔터티를 제거할 수 있습니다.
운영 효율성을 향상시킵니다.
셀프 서비스 성능과 신속한 심사, 조사 및 처리를 위해 지능적으로 우선순위가 지정된 알림을 제공하는 통합되고 구성 가능한 사용자에게만 경보 및 사례 관리 솔루션을 제공하여 AML 조사관의 역량을 강화합니다. 대화형 드래그앤드롭 페이지 빌더를 통해 관리자는 설정, 보기 및 작업 흐름을 구성하여 고유한 비즈니스 또는 사용자 요구 사항에 맞게 응용 프로그램을 조정할 수 있습니다.
범용 거래 모니터링 및 보고에 의존하세요.
거래 모니터링에 대한 하이브리드 접근 방식을 통해 더욱 포괄적인 위험 보상 범위를 확보하세요. 이 접근 방식은 알려진 위험을 탐지하는 입증된 규칙과 머신러닝, 딥러닝, AI를 포함한 고급 분석 기술을 결합하여 알려지지 않은 위험과 숨겨진 관계를 식별합니다. 관리자는 맞춤형 빌트인 시나리오 빌더를 사용하여 프로그램 정의 모니터링 규칙을 생성, 관리 및 업데이트할 수 있습니다. 통합 워크플로우 관리는 AML 팀이 원활하게 사례를 작성하고 정부 당국에 보고서를 제출하는 데 도움이 됩니다.
고객 실사 및 실소유권 규칙을 준수합니다.
고객 온보딩 기능을 통해 계좌 개설 시 고객 정보를 빠르게 확인할 수 있습니다. 위험 기반의 확장 가능한 접근 방식은 초기 온보딩부터 지속적인 고객 실사 노력에 이르기까지 전체 고객 사이클 주기를 지원합니다. 분석가와 조사자는 장기간에 걸쳐 검토하는 대신 이벤트가 발생하는 즉시 지속적으로 검토할 수 있습니다. 정교한 시각화 기능을 통해 AML 조사관은 수익 소유자를 신속하게 찾아내고 모니터링 할 수 있습니다.
관심 목록을 기준으로 고객 및 거래를 선별합니다.
다양한 감시 목록을 기준으로 거래와 고객을 일괄적으로 선별합니다. 조직별 필터링 규칙, 고유 이름 매칭 분석, 다국어 특성 및 경고 연결 결정을 갖춘 당사의 우수한 채점 알고리즘은 오탐률이 낮은 고품질 조회수를 생성합니다.
완전한 트랜스퍼런시를 얻으세요.
오픈박스(투명) 환경을 통해 내부 모델 가버넌스 보드와 외부 레귤레이터로 성공을 보장합니다. SAS 자금 세탁 방지 솔루션은 범죄 관련 거래 내역 위험 신호가 발생하는 시나리오에 대한 완전한 가시성을 제공하고 결과 감사를 위한 경보 생성에 대한 명확한 설명을 제공합니다.
주요 기능
당사의 정교한 엔드투엔드 자금 세탁 방지 솔루션을 통해 전례 없는 예측 및 탐지 성능, 가장 낮은 가긍정적 판단 (False Positives), 조사 시간 단축 등의 이점을 누리는 동시에 전체 규정 준수 비용을 절감할 수 있습니다.
범용 솔루션
AI, 머신러닝, 로봇 프로세스 자동화 및 고급 네트워크 분석을 기반으로 하는 단일 통합 플랫폼에서 거래 모니터링, 고객 실사, 온보딩, 감시 목록, 사례 관리 및 규제 보고를 지원합니다.
데이터 조정
칩셋, 비금전적 이벤트 데이터, 지리적 데이터, 위험 목록, 제3자 데이터 및 기타 다양한 고객 데이터를 포함한 다양한 데이터 유형의 강화 및 변환을 중앙 집중화하여 분석 준비를 완료합니다.
민첩한 플랫폼
데이터 액세스, 준비, 대화형 탐색, 최적화, 머신러닝, AI 및 기타 고급 모델 개발부터 배포 활동까지 모든 분석 작업을 응집력 있고 개방적인 고성능 환경에서 통합합니다.
엔터티 중심 조사
AML 분석가 및 조사자가 네트워크 뷰어를 통해 전체 네트워크를 시각화하고 링크 확장을 사용하여 관계를 심층적으로 분석할 수 있도록 하는 엔터티 분석을 통해 위험에 대한 전체적인 보기를 제공합니다.
SAS 자금 세탁 방지 솔루션 및 그 이상에 대해 자세히 알아보세요.
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고객 사례
자금세탁 범죄에 맞서는 이스라엘의 위험 기반 전략SAS® Anti-Money Laundering 활용으로 의심스러운 활동을 모니터링하고 까다로운 규제 요건을 준수할 수 있게 되었습니다.
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고객 사례
자금세탁 방지 활동을 지원하는 분석 기술Landsbankinn은 SAS 활용으로 인해 오탐지를 줄이고 조사 절차를 간소화할 수 있었습니다.
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고객 사례
북유럽 120개 은행의 범죄 예방 및 규정 준수SDC는 북유럽 지역 4개 국가의 중소 금융 기관들이 규정을 준수할 수 있도록 돕고 있습니다.
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백서
AI를 활용한 자금 세탁과 테러 자금 조달 방지 사례인공 지능(AI), 기계 학습(ML) 및 로봇 프로세스 자동화(RPA)가 어떻게 기업이 문제를 극복하고 결과를 개선하며 자금 세탁/테러 자금 조달 방지 프로그램을 보다 효율적이고 효과적으로 만드는 데 도움이 되는지 확인하십시오.
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백서
차세대 AML이란?금융 서비스 산업이 급격한 디지털 전환을 겪고 있고, 규제 당국이 ‘합리적’ 규제의 수위를 계속 높이는 가운데 차세대 AML이 떠오르고 있습니다. 로봇 공학과 의미 분석, 인공 지능, 특히 머신 러닝을 통해 진화하고 있는 AML에 대해 알아보십시오.
