Framgångssagor

Bekämpa penningtvätt med AI-baserad avancerad analys för en spansk bank

Virtusa hjälpte framgångsrikt en ledande spansk bank med att bekämpa finansiellt bedrägeri med en analysbaserad lösning mot penningtvätt (AML).

Kunden är ett spanskbaserat multinationellt företag inom finansiella tjänster som har en närvaro i alla globala finanscentra som en av de största bankinstitutionerna i världen. Bankens analys- och efterlevnadsteam ansvarar för att spåra penningtvättssystem över sina företagskunder.

De spanska finansiella reglerna tvingar alla banker att ha ett etablerat regelbaserat övervakningssystem för att spåra flera penningtvättstransaktioner och rapportera misstänkta transaktioner till tillsynsmyndigheterna. Men med den kraftiga ökningen av sofistikerade system för penningtvätt blir det regelbaserade systemet föråldrat och ineffektivt. Därför är behovet av att använda mer avancerad analys oundvikligt.

Utmaningen

Som en reglerad bank använder klienten ett etablerat regelbaserat övervakningssystem för att spåra penningtvättstransaktioner och rapportera misstänkta transaktioner till tillsynsmyndigheterna.

Men med den ökande sofistiken i penningtvättssystem blir det regelbaserade systemet föråldrat och ineffektivt. Som ett resultat kämpade klienten med att utläsa några av penningtvätt och misstänkta transaktionsincidenter. Banken inledde ett efterlevnadsprogram för att bygga AI-mönster för transaktionsövervakning och betalningsscreening på olika affärsområden och produkter inom sin företagsbankverksamhet. Så över sex månader distribuerade den 5-6 mönster över tre produkter. Samtidigt som banken utvecklade och använde dessa mönster stod han inför ytterligare utmaningar: 

  • Många falska positiva resultat från begränsningen av en ensidig regelbaserad AML-motor
  • Otillgängligt system för utvärdering av värderingar som resulterar i ytlig synlighet om betydelsen av en varning
  • Stigande behov av att bygga en avancerad analysmotor samtidigt som den stödjer den regelbaserade motorn samtidigt
  • Ökade upplevda datakvalitetsutmaningar som hade en direkt inverkan på kvaliteten på varningar som genereras
Lösningen

Genom att kartlägga bakgrunden och identifierade utmaningar för kundens affärskontext, använde Virtusa sitt datavetenskapliga och datatekniska team för att bygga AI -modeller för att hjälpa den att dra nytta av fördelarna med AI/AA

Lösningar mot penningtvätt (AML) - Nyckelfunktioner
  • Lade till en analysbaserad motor med flera penningtvättsmönster för att förbättra kvaliteten på misstänkta varningsutlösare med hjälp av outlier-detekteringstekniker
  • Byggde en klustermodell från grunden för att på rätt sätt klassificera kundens företagskunder och genomföra en analys av beteenden för att förstärka analysmotorn
  • Implementerade en varningsmekanism för att förbättra triagesystemet med termen frekvensinvers dokumentfrekvensteknik
  • Mönsterrefaktorisering och optimering för att förbättra prestanda och minska produktionskostnaderna

 

Fördelarna

Tillsammans med kundens projektteams gemensamma insatser uppnådde vi följande resultat:

  • 25% minskning av falska positiva varningsutlösare med en robust motor 
  • Förbättrad produktivitet sparade 20 timmar per vecka med konsekvent identifiering av relevanta varningar
  • Optimerade kostnadsbesparingar
  • Minskad undersökningstid med 50%
Analytics, Insights, Data (analys, insikt, data)

Modernisera dina dataplattformar och använd AI/ML för att omdefiniera och omstrukturera affärsprocesser som leder till överlägsen kundupplevelse och högre produktivitet

Läs mer
Relaterat innehåll