Erfolgsgeschichten

Bekämpfung der Geldwäsche mit KI-basierten fortschrittlichen Analysen für eine spanische Bank

Virtusa hat eine führende spanische Bank erfolgreich bei der Bekämpfung von Finanzbetrug mit einer analytikbasierten Lösung zur Bekämpfung von Geldwäsche (AML) unterstützt.

Der Kunde ist ein multinationales Finanzdienstleistungsunternehmen mit Sitz in Spanien, das als eines der größten Bankinstitute der Welt in allen globalen Finanzzentren vertreten ist. Das Analyse- und Compliance-Team der Bank ist für die Verfolgung von Geldwäschesystemen bei seinen Firmenkunden zuständig.

Die spanischen Finanzvorschriften zwingen alle Banken, ein regelbasiertes Überwachungssystem einzurichten, um verschiedene Geldwäschetransaktionen zu verfolgen und verdächtige Transaktionen den Aufsichtsbehörden zu melden. Mit der zunehmenden Raffinesse der Geldwäschesysteme wird das regelbasierte System jedoch veraltet und unwirksam. Daher ist der Einsatz fortschrittlicherer Analysemethoden unumgänglich.

Die Herausforderung

Als regulierte Bank verwendet der Kunde ein etabliertes, regelbasiertes Überwachungssystem, um Geldwäschetransaktionen zu verfolgen und verdächtige Transaktionen an die Aufsichtsbehörden zu melden.

Mit der zunehmenden Raffinesse der Geldwäschesysteme wird das regelbasierte System jedoch veraltet und unwirksam. Infolgedessen fiel es dem Kunden schwer, einige der Geldwäsche- und Verdachtsfälle zu erkennen. Die Bank startete ein Compliance-Programm, um KI-Muster für die Transaktionsüberwachung und das Zahlungsscreening in verschiedenen Geschäftsbereichen und Produkten des Firmenkundengeschäfts zu entwickeln. Im Laufe von sechs Monaten wurden 5–6 Muster für drei Produkte implementiert. Bei der Entwicklung und dem Einsatz dieser Muster stand die Bank jedoch vor zusätzlichen Herausforderungen: 

  • Viele Fehlalarme aufgrund der Beschränkungen einer einseitig regelbasierten AML-Engine
  • Fehlendes System zur Bewertung von Warnmeldungen, wodurch die Bedeutung einer Warnmeldung nur unzureichend erkennbar ist
  • Zunehmende Notwendigkeit, eine fortschrittliche Analytik-Engine aufzubauen und gleichzeitig die regelbasierte Engine zu unterstützen
  • Zunahme der wahrgenommenen Probleme mit der Datenqualität, die sich unmittelbar auf die Qualität der generierten Warnmeldungen auswirkten
Die Lösung

Virtusa stellte sein Data-Science- und Data-Engineering-Team zur Verfügung, um KI-Modelle zu entwickeln, die dem Kunden helfen, die Vorteile von KI/AA zu nutzen, indem sie den Hintergrund und die identifizierten Herausforderungen auf den Geschäftskontext des Kunden übertragen.

Lösungen für die Geldwäschebekämpfung – Hauptmerkmale
  • Einführung einer analytikbasierten Engine mit mehreren Geldwäschemustern, um die Qualität der Auslöser für verdächtige Warnungen durch Techniken zur Identifizierung von Auffälligkeiten zu verbessern
  • Erstellung eines Clustering-Modells von Grund auf, um die Firmenkunden des Kunden angemessen zu klassifizieren und eine Peer-Verhaltensanalyse zur Optimierung der Analyse-Engine durchzuführen
  • Einführung eines Mechanismus zur Bewertung von Warnmeldungen zur Verbesserung des Triage-Systems unter Verwendung von Verfahren zur Ermittlung der Begriffshäufigkeit und der inversen Dokumenthäufigkeit
  • Refaktorisierung und Optimierung von Mustern zur Verbesserung der Leistung und Senkung der Produktionskosten

 

Die Vorteile

In Zusammenarbeit mit dem Projektteam des Kunden erzielten wir folgende Ergebnisse:

  • 25% weniger Fehlalarme bei Alarmauslösern dank einer robusten Engine
  • Verbesserte Produktivität mit konsequenter Identifizierung relevanter Alarme führte zu Einsparungen von 20 Stunden pro Woche
  • Optimierte Kosteneinsparungen
  • Reduzierung der Untersuchungszeit um 50%
Analytik, Einblicke, Daten

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