SAS Anti-Money Laundering
Mit unserer Lösung für die AML-Compliance, die bereits in Hunderten von Finanzinstitutionen eingesetzt wird, können Sie manuelle Ermittlungsprozesse automatisieren und die Konvertierungsraten bei aufsichtsrechtlichen Meldungen gegenüber herkömmlichen regelbasierten Methoden um das Drei- bis Fünffache verbessern.
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Erkennen Sie komplexe Bedrohungen mit branchenführenden Funktionen für KI und maschinelles Lernen
Nutzen Sie eine multidimensionale Strategie zur Erkennung komplexer Bedrohungen wie virtuellen Währungen, Menschenhandel, Geldwäsche im Handelsverkehr und Drogenhandel. Bewährte, vorkonfigurierte Szenarien ermöglichen in Kombination mit Branchendaten die Aufdeckung unbekannter Zusammenhänge mittels Netzwerk-Analytics. Kombinieren Sie wie unsere innovativsten Kunden herkömmliche Strategien mit den preisgekrönten Funktionen für KI und maschinelles Lernen von SAS zur Erkennung komplexer Anomalien.
Hauptmerkmale
End-to-End-Komplettlösung
Datenintegration, Datenqualität, Entitätsauflösung, automatisches Monitoring, KI/maschinelles Lernen, Management und Reporting für Ermittlungen – alles auf einer einheitlichen Plattform, die sämtliche Anforderungen an den gesamten Compliance-Lebenszyklus erfüllt.
Moderne, flexible Plattform
Beschleunigt den Analytics-Lebenszyklus mit einer innovativen, Cloud-nativen Architektur, die schnellere Bereitstellungszyklen, Zugriff auf fortschrittlichste Funktionen und reibungslose Skalierbarkeit ermöglicht.
No-Code/Low-Code-Benutzeroberfläche
Bietet eine einfache grafische Point-and-Click-Benutzeroberfläche zur Optimierung von AML-Strategien und Bereitstellung von maschinellen Lernverfahren von SAS.
Transparenz und Erklärbarkeit
Von KI/ML-Modellen getroffene Entscheidungen werden transparent dargestellt, sodass AML-Teams nachvollziehen können, warum Aktivitäten gekennzeichnet wurden, und diese Ergebnisse und Entscheidungen internen und behördlichen Prüfern sowie Modell-Governance-Teams gegenüber erläutern können.
Empfohlene Lösungen für die Geldwäschebekämpfung
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