Мониторинг транзакций: сегментировать или нет?

Принцип «один размер для всех» не всегда работает, в отличие от стратегии динамической сегментации

Автор: Карл В. Сапли (Carl W. Suplee), старший специалист по решениям, направление интеллектуальных решений SAS по обеспечению безопасности

Типичная программа мониторинга транзакций в рамках противодействия отмыванию денег (Anti-Money Laundering, AML) содержит сценарии, направленные на контроль клиентов и учетных записей, которые представляют наибольший риск для организации. Но дело в том, что... эта стандартная методология не совсем эффективна. Ведь клиенты выполняют разные транзакции, и их действия зависят от самых разных факторов. Как вы учтете это в стандартной программе?

Лучше всего распределить клиентов по сегментам и применять к ним более целенаправленный мониторинг. Это поможет сократить количество ложноположительных срабатываний по установленным в сценарии ограничениям. Стремясь оптимизировать защиту транзакций, компании разрабатывают разные методы сегментирования клиентов, чтобы в идеале распределить их на такие группы, которые позволят точно настроить пороговые значения риска. Но для этого нужно решить две задачи:

  1. Выделить группы клиентов, имеющих более высокий риск в отношении отмывания денег, и контролировать тех, кто действует в рамках более консервативных пороговых значений сценария.
  2. После выделения групп повышенного риска и особого внимания разделить их на аналогичные сегменты.

Подход SAS прост: создать модель сегментации с привязкой к конкретной компании, в которой используются как атрибуты бизнеса, так атрибуты на основе данных. Распределение по сегментами будет динамическим. Оно позволит оценивать клиентов по параметрам кто/где/когда и будет содержать сведения «что» (история транзакций), обеспечивая наиболее полный анализ для сегментации. После этого сегменты будут использоваться для мониторинга транзакций AML с помощью пороговых значений, уникальных для каждого сегмента, в рамках каждого сценария в соответствии с требованиями OCC 2011-12 из Руководства по управлению риском модели.

Стратегия мониторинга транзакций в рамках противодействия отмыванию денег подразумевает сегментацию клиентской базы с помощью анализа активности клиентов и характеристик риска для более эффективного контроля за ними.

Самая большая сложность при реализации этого подхода связана с ростом потребности в аналитических ресурсах бизнеса, необходимых для валидации модели и ее настройки. Но вложения в стратегию сегментации окупятся сполна благодаря более эффективному охвату всего бизнеса, уменьшению количества ложноположительных срабатываний и большей согласованности следственных ресурсов в рамках противодействия отмыванию денег.

Компания SAS недавно завершила несколько проектов с применением своей методологии сегментации и настройки, результатами которых стали повышение эффективности и рост конверсии как минимум в 2,5 раза.

Благодаря нашей работе с клиентами нам удалось сформировать несколько интересных практик, которые мы применяем, чтобы улучшить свои приложения мониторинга и визуализации. Мы рады поделиться такой информацией с вами и другими членами сообщества по вопросам противодействия отмыванию денег — узнать детали вы сможете из множества публикаций в нашем блоге в 2015 году.

Стратегия мониторинга транзакций в рамках противодействия отмыванию денег подразумевает сегментацию клиентской базы с помощью анализа активности клиентов и характеристик риска для более эффективного контроля за ними. Узнайте, как сочетать количественные и качественные методы настройки сценариев, чтобы определить активность, которая представляет наибольший риск для банка.


Gloved hand holding credit card

Back to Top