WikiDer > Программное обеспечение для борьбы с отмыванием денег

Anti-money laundering software

Программное обеспечение для борьбы с отмыванием денег (AML программное обеспечение) является программного обеспечения используется в финансы и законный отрасли, чтобы соответствовать требованиям законодательства финансовые учреждения и другие регулируемые организации для предотвращения или сообщения отмывание денег виды деятельности. Существует четыре основных типа программного обеспечения для борьбы с отмыванием денег: системы мониторинга транзакций, отчетность по валютным операциям (CTR), системы управления идентификацией клиентов и программное обеспечение для управления соответствием.

История

Руководящие принципы по борьбе с отмыванием денег стали известными во всем мире после 11 сентября 2001 г. и последующее принятие Патриотический акт в Соединенных Штатах и ​​создание Группа разработки финансовых мер борьбы с отмыванием денег (ФАТФ). К 2010 году во многих юрисдикциях по всему миру требуется финансовые учреждения для мониторинга, расследования и сообщения о транзакциях подозрительного характера в подразделение финансовой разведки в своей стране.

Целая отрасль развивалась вокруг предоставления программного обеспечения для анализа транзакций в попытке идентифицировать транзакции или шаблоны транзакций, называемые структурирование, что требует SAR регистрации или других подозрительных шаблонов, которые соответствуют критериям SAR. Финансовые учреждения столкнулись с штрафами за неспособность надлежащим образом подать отчеты о CTR и SAR, включая большие штрафы и нормативные ограничения, вплоть до отзыва чартера.

Некоторые юрисдикции, такие как Сингапур, требуют от финансовых учреждений проведения независимой оценки технологических решений, используемых в процедурах противодействия отмыванию денег, если такие финансовые учреждения допускают подключение клиентов без личного присутствия.[1]

Типы

Существует четыре основных типа программного обеспечения, отвечающего бизнес-требованиям AML:

  • Системы мониторинга транзакций, которые сосредоточены на выявлении подозрительных схем транзакций, которые могут привести к регистрации отчеты о подозрительной активности (SAR) или отчеты о подозрительных транзакциях (STR). Выявление подозрительных (в отличие от обычных) транзакций является частью требований KYC.
  • Отчетность по валютным операциям (CTR) системы, которые отвечают требованиям отчетности по крупным денежным транзакциям (от 10 000 долларов США и более в США).
  • Системы управления идентификацией клиентов, которые проверяют различные отрицательные списки (например, OFAC) и представляют собой начальную и текущую часть Знай своего клиента (KYC) требования. Электронная проверка может также сверяться с другими базами данных, чтобы обеспечить положительное подтверждение личности, например (в Великобритании: список избирателей; общая база данных, используемая банками и кредитными агентствами; телефонные списки; списки поставщиков электроэнергии; база данных о доставке в почтовое отделение
  • Программное обеспечение для обеспечения соответствия, помогающее фирмам соблюдать нормативные требования по ПОД; сохранять необходимые доказательства соответствия; а также проводить и регистрировать соответствующее обучение соответствующего персонала. Кроме того, он должен иметь контрольные журналы деятельности сотрудников по комплаенсу, в частности, в отношении обработки предупреждений о действиях клиентов.

ПО для мониторинга транзакций

Эти программные приложения эффективно отслеживают транзакции клиентов банка на ежедневной основе и, используя историческую информацию о клиентах и ​​профиль счета, предоставляют «полную картину» руководству банка. Мониторинг транзакций может включать в себя внесение и снятие наличных, электронные переводы и деятельность ACH. В банковских кругах эти приложения известны как «ПО AML».

Программное обеспечение каждого производителя работает по-своему. Некоторые из модулей, которые должны присутствовать в программном обеспечении AML:

  • Знай своего клиента (KYC)
  • Разрешение сущности
  • Мониторинг транзакций
  • Отчетность о соответствии
  • Управление делами на основе предупреждений
  • Инструменты расследования
  • Управление документами для хранения документации, связанной с клиентом, такой как пакет открытия счета, документы, удостоверяющие личность клиента и т. Д.
  • Проведение обучения AML
  • Проверки должной осмотрительности клиентов, включая электронную проверку
  • Автоматизированные стандартные рабочие процедуры, например механизм рабочего процесса /
  • Распространение политик и процедур AML

Системы управления идентификацией клиентов

Определение систем управления идентификацией клиентов варьируется в зависимости от региона и юрисдикции. Большинство поставщиков включают в свои решения следующие функции:

  • Проверка списка санкций
  • Проверка политически значимого лица (PEP)
  • Система обнаружения мошенничества
  • Ложноположительная запись
  • Единичное сканирование и сканирование партии
  • Аудит и отчетность

Машинное обучение для обнаружения отмывания денег

Существуют решения на основе искусственного интеллекта, которые характеризуются гораздо большей эффективностью в обнаружении отмывания денег по сравнению с подходом на основе правил. В частности, глубокие нейронные сети способны обнаруживать сложные взаимозависимости между различными действиями, выполняемыми для отмывания денег. Это приводит к меньшему количеству ложных срабатываний и более точному обнаружению. В ближайшем будущем системы мониторинга транзакций будут основаны на машинном обучении, а не на правилах и сценариях.[2]

Смотрите также

Рекомендации

  1. ^ Крис Холланд, Фелисия Мари и Майя Диринг. «Объяснение без личного участия в KYC». Голландия и Мари. Получено 10 августа 2019.
  2. ^ Чех, Томаш. «Глубокое обучение: новый рубеж в обнаружении отмывания денег». Обзор Global Banking and Finance.