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Sanktionsscreening-Tool: Bessere Bekämpfung von Geldwäsche mit KI  

Volumen, Geschwindigkeit und Komplexität der heutigen Sanktionsscreening-Landschaft erfordern eine besondere Wachsamkeit, die durch erstklassige Analysen und eine Datenorchestrierung, die eine kontinuierliche Überwachung und ein sofortiges Handeln ermöglichen, unterstützt wird. Um diese Anforderungen zu erfüllen, habe sich die in Paris ansässige Orange Bank mit dem Software-Anbieter SAS und das Technologie-Unternehmen Neterium zusammengeschlossen, um in der Cloud ein Echtzeit-Sanktionsscreening zu ermöglichen, teilte SAS mit.

Die Orange Bank habe im Jahr 2021 damit begonnen, neue Sanktionsscreening-Tools ins Auge zu fassen, hieß es. Die Umsetzung in Echtzeit würde das Compliance-Team in die Lage versetzen, die Schutzvorkehrungen zur Bekämpfung von Geldwäsche (AML) und Terrorismusfinanzierung (CTF) der französischen Bank zu stärken. Außerdem wollte die Bank den Angaben zufolge die verschiedenen Tools optimieren, die von ihren Analysten verwendet und verwaltet würden.

Bereitstellung einer Echtzeit-Sanktionsscreening-Engine
Stu Bradley, Senior Vice President of Fraud and Security Intelligence bei SAS, erklärte, der Software-Anbieter habe sich dazu entschieden, eine Partnerschaft mit Neterium für die Bereitstellung einer Echtzeit-Sanktionsscreening-Engine einzugehen. „Der Grund für diese Entscheidung liegt vor allem bei der Effizienz, Effektivität und Skalierbarkeit der Lösungen von Neterium sowie bei der Erklärbarkeit seiner KI-gesteuerten Entscheidungsfindung."

Über einen Zeitraum von neun Monaten hätten SAS und Neterium kooperiert, um die cloudnative Echtzeit-Technologie „Watchlist Screening-as-a-Service" mit dem SAS® Visual Investigator abzustimmen, hieß es weiter. Die dualen API-basierten Angebote von Neterium, Jetscan und Jetflow könnten nahtlos auf der SAS-Plattform betrieben werden. Diese Synthese ermögliche der Orange Bank ein automatisiertes Entitäts- und Transaktionsscreening anhand wichtiger behördlicher und globaler Watchlists sowie Listen politisch exponierter Personen (PEP).

„Die integrierte KI und die erweiterten Screening-Technologien verbessern die Erkennungsrelevanz und ermöglichen unseren Analysten die Überwachung einer ganzheitlichen Echtzeitansicht von AML-Risiken", sagte McCarroll. „Ich bin zuversichtlich, dass diese Implementierung die Effizienz und Effektivität unseres Teams nachhaltig steigern wird und dass wir ebenso mit den besten Technologiepartnern zusammenarbeiten, um unsere integrierte Compliance-Plattform kontinuierlich zu verbessern.“ (ud)

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Was versteht man unter „Data Science“ und wie ist dies in den Themenkomplex KI einzuordnen?  Wozu benötigt eine Bank überhaupt einen Data Scientist und mit welchen Daten und Tools wird hier gearbeitet? Diese und weitere Fragen stellen wir Torsten Nahm, der das Kompetenzzentrum für Data Science bei der DKB leitet. Hören Sie hier weitere Episoden aus der Reihe „durch die bank“. (ud)

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