SAS® Anti-Money Laundering의 주요 특징

데이터 관리

  • 금융 산업용 데이터 모델
    • 거래 기록을 매핑하여 거래, 계정, 고객 및 가계 규모를 파악할 수 있습니다.
    • 야간 배치(batch) 분석용 데이터를 준비하는 데 필요한 코어 스키마(core schema)가 포함되어 있습니다.
  • 데이터 스키마(Data schema)는 데이터 보존 및 조사 작업을 지원합니다.
  • 거래 데이터 외에도 다양한 유형의 데이터(비 금전적 이벤트 데이터, 지리 데이터, 위험 목록, 타사 데이터, 관련 데이터, 각종 고객 정보 데이터)를 지원합니다.

고성능 분석 및 시각화 도구

  • 신종 위험을 시각화합니다.
  • 시나리오 작성 도구를 사용하면 시나리오를 몇 초 만에 테스트, 수정, 시뮬레이션하여 시나리오 효용성을 개선하고 모델 관리 모범 사례를 준수할 수 있습니다.
  • 고객, 계정 및 거래 데이터에 빠르게 액세스할 수 있습니다.
  • 경보 발령에 어레이 처리 방식을 사용합니다.
  • 피어그룹 이상 징후 감지 방식을 사용합니다.

의심스러운 거래 모니터링 및 보고

  • 시나리오와 위혐 요소를 거래에 적용하여 의심스러운 활동을 감지합니다.
  • 규칙 파라미터를 충족하는 이벤트가 발생할 경우 경보를 발령합니다.
  • 다른 워크플로우 프로세스(위험 통제, 위험 평가, 전달)에도 이 경보를 적용할 수 있습니다.
  • 사용하기 쉬운 포인트 앤 클릭 방식의 인터페이스로 다음과 같은 작업을 수행할 수 있습니다.
    • 시나리오 및 위험 요소 작성 및 수정
    • 워크로드 분배 목적으로 맞춤식 전달 규칙 작성
  • 유연한 위험 통제 기능

      감시 대상 목록과 대조

      • 제재 및 기타 감시 목록을 가져와서 규정 위반이 의심되는 사람이나 조직 또는 고위험 지역을 식별할 수 있습니다.
      • 퍼지 매칭 로직이 엔티 매칭의 정확도를 높여줍니다.
      • 거래, 거래 당사자 또는 거래 상대 대조 목록을 경보나 사건의 기준으로 삼을 수 있습니다.
      • 다우존스 감시 목록 서비스가 기능에 통합됩니다.

      조사 및 경보 관리

      • 경보를 엔터티 수준에서 집계하여 엔티가 기관에 야기하는 위험를 종합적으로 심사할 수 있습니다.
      • 각 엔터티의 경보 발령 횟수와 관련 거래 집계 결과가 표시됩니다.
      • 경보 발령의 원인이 된 엔터티와 사건 대기열을 대상으로 일괄적인 조치를 취할 수 있습니다.
      • 평면 구조의 탐색 기능은 사용자의 효율성을 높이고 의사 결정 프로세스를 가속하도록 설계되어 있습니다.

      피어그룹 이상 징후 감지

      • 엔터티의 현재 활동을 과거 활동 및 피어그룹의 활동과 비교할 수 있습니다.
      • 피어그룹을 세분화하고 설정된 범위를 벗어난 이상점을 감지할 수 있습니다.

        검색

        • 데이터를 빠르게 인덱싱하고 분석할 수 있습니다.
        • 사용자가 메모와 첨부 파일을 검색할 수 있습니다.
        • 파나마 페이퍼스(Panama Papers)에 게재된 정보를 정리하여 정치인사들에 대한 스토리를 구성하는 데 언론인들이 사용했습니다.

        멀티테넌시

        • 데이터베이스에 저장되는 데이터를 분할할 수 있는 별도의 스키마를 지원합니다.
        • 각 스키마에 자체 AGP 프로세스를 적용할 수 있습니다.
        • 모든 스키마를 하나의 웹 애플리케이션으로 손쉽게 관리할 수 있습니다.
        • 구현하기 용이합니다.

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