Proces oceny ryzyka kredytowego kontrahenta z tytułu instrumentów pochodnych powinien być zintegrowany z oceną ryzyka kredytowego wynikającą z innych produktów bankowych. W ramach struktury organizacyjnej Banku Dyrektor Zarządzający Pionu Monitoringu Zgodności podlega bezpośrednio Prezesowi Zarządu Banku, a podstawy wewnętrzne funkcjonowania tego Pionu oraz niezbędne mechanizmy zapewniające jego niezależność, zatwierdzane są przez Zarząd oraz Radę Nadzorczą Banku. Informacja ta obejmuje co najmniej coroczne sprawozdania dotyczące skuteczności kluczowych mechanizmów kontrolnych oraz wyników testowania pionowego oraz ocenę adekwatności i skuteczności systemu kontroli wewnętrznej poprzez przeprowadzanie badań audytowych ujętych w ramach zdefiniowanego przez Bank procesu audytowego. Analizy predykcyjne i analizy sieciowe W ramach systemu zaimplementowane są możliwości realizacji zawaansowanych analiz przy pomocy algorytmów segmentacyjnych, predykcyjnych czy sekwencyjnych oraz analiz sieciowych. Bardziej skomplikowane produkty mogą być oferowane klientom po starannym rozpoznaniu ewentualnych konsekwencji ich zawarcia oraz dokonaniu oceny, czy klient jest świadomy konsekwencji zastosowania tego typu instrumentów. Jest to materialne ryzyko, które zaniechane może mieć negatywne skutki zarówno na poziomie danego banku, jak i całego sektora bankowego.

Systemy oparte na regułach tworzą alerty, które są klasyfikowane przez analityków. Alerty te tworzą zestaw danych, który jest wykorzystywany do uczenia algorytmu klasyfikacji ryzyka. Po zakończeniu uczenia, algorytm jest w stanie ocenić nowe, nigdy wcześniej nie analizowane dane według poziomu ryzyka prania pieniędzy.

System kontroli transakcji opartych na ryzyku Opcja Wskaznik opcji binarnej IQ

Podczas fazy predykcji, każdy alert otrzymuje wartość liczbową. Alerty poniżej określonego niskiego progu ryzyka mogą zostać odrzucone lub zahibernowane, podczas gdy alerty wykraczające poza ten próg są wysyłane do analityków w celu ich dalszej analizy. Aby poprawić działanie systemu opartego na regułach, równolegle działa system wykrywania anomalii w celu analizy wszystkich transakcji i podejrzanych działań.

Polecenie strony

Tworzy on dodatkowe alerty do sprawdzenia, co zmniejsza ryzyko przeoczenia czegoś ważnego. Algorytm klasyfikacji ryzyka jest w stanie nadać priorytety alertom. W połączeniu z modułem wykrywania anomalii, zwiększa to szybkość i precyzję monitorowania transakcji.

System kontroli transakcji opartych na ryzyku Jakie jest system handlu emisja

Ulepszony proces wykrywania, dzięki oprogramowaniu Comarch AML Silnik analityczny oprogramowania AML Sercem oprogramowania AML od Comarch jest silnik oparty na algorytmach sztucznej inteligencji AIktóry przetwarza strumienie danych i na tej podstawie wykrywa działania związane z praniem pieniędzy.

Zakres monitorowanych operacji jest szeroki i obejmuje depozyty, wypłaty, zakupy, transfery środków, kredyty kupieckie, płatności, działalność handlową lub inwestycje. Silnik wykorzystuje najnowsze nadzorowane supervised i nienadzorowane unsupervised techniki uczenia się, aby nie tylko wykrywać anomalie, ale też poszerzać zakres ich wykrywania.

System kontroli transakcji opartych na ryzyku Wyrazanie opcji udostepniania

Wstępne przetwarzanie danych Zanim silnik System kontroli transakcji opartych na ryzyku będzie gotów do poprawnej analizy napływających danych oraz wyciągania z nich wniosków, dane muszą być odpowiednio przygotowane.

Robi się to m. Ten etap nazywamy inżynierią cech - jeśli zostanie właściwie przeprowadzony, ma bardzo korzystny wpływ na wydajność całego rozwiązania.

Przygotowanie danych obejmuje wiele iteracji, eksploracji i analiz. Moduł wstępnego przetwarzania danych odpowiada za integrację ze źródłami danych istniejącymi w bazach instytucji finansowych oraz za wstępne przetwarzanie danych, analizowane później przez Strategia wersji programu. AI. Monitorowanie wydajności Proces prania pieniędzy ewoluuje — wciąż pojawiają się nowe wzorce nadużyć, co powoduje konieczność ciągłego monitorowania wydajności rozwiązania.

System kontroli transakcji opartych na ryzyku System handlowy Lugano.

W miarę pojawiania się nowych danych, algorytmy, które zostały nauczone na podstawie danych historycznych, mogą wymagać ponownego douczenia. W odpowiedzi na trendy rynkowe oraz problemy biznesowe i technologiczne w obszarze zgodności z przepisami, firma Comarch stworzyła oprogramowanie do przeciwdziałania praniu pieniędzy oparte na sztucznej inteligencji Comarch Anti-Money Launderingktóre znacznie zwiększa skuteczność wykrywania podejrzanych transakcji w porównaniu z rozwiązaniami opartymi na regułach.

System kontroli transakcji opartych na ryzyku Strategia handlu klastrem

Comarch Anti-Money Laundering opiera się na uczeniu maszynowym — podejściu wykorzystującym sztuczną inteligencję AI do tworzenia modeli, które na bazie danych historycznych mogą określić występowanie określonych zdarzeń z dużą dokładnością.

Możliwość uczenia się na podstawie zdarzeń z przeszłości jest jedną z najważniejszych cech oprogramowania Comarch do wykrywania nadużyć finansowych. Potrafi ono wychwycić i zrozumieć zależności i podobieństwa między danymi, a następnie nauczyć się wykrywać anomalie lub klasyfikować określone zdarzenia, często umykające uwadze ludzi.

Przeciwdziałanie praniu pieniędzy

Algorytmy systemu są w stanie uczyć się pod nadzorem lub bez nadzoru. Szybko rosnąca liczba nowych technik i metod prania pieniędzy jest jedną z przyczyn wyższych wskaźników fałszywie ujemnych false negatives.

To właśnie tu Comarch Anti-Money Laundering może pomóc. System potrafi rejestrować zdarzenia, które nie odpowiadają oczekiwanemu wzorcowi w zbiorze danych, a co za tym idzie — poprawić zakres wykrywania nieprawidłowości poprzez znajdowanie nowych wzorców ich występowania.

Broszura Comarch Anti-Money Laundering Pobierz broszurę Skontaktuj się z ekspertem Comarch Zachęcamy do kontaktu z naszymi ekspertami w celu szczegółowego omówienia interesujących Państwa produktów i usług skierowanych do branży finansowej.