NatusAI
Preiskovalec finančnega kriminala in vodja ekipe na zaslonu pregledujeta mrežo transakcij
  1. Domov
  2. Primeri uporabe
  3. Bančništvo in finančne storitve
Bančništvo · odkrivanje goljufij in skladnostIzvedeno · rezultat pri naročniku

Velika evropska banka

Analitika goljufij in skladnosti v banki: s 3-dnevnih poizvedb na realni čas

Odkrivanje goljufij in analitika sta s 3-dnevnega postopka poizvedb prešla na vpogled v realnem času pri milijonih transakcij na dan.

Pogovorimo se o podobnem projektu
3 dni → <1 s

čas zahtevne poizvedbe po razmerjih

85 %

boljše odkrivanje goljufij, kot poroča banka

70 %

večja produktivnost

Povzetek za vodstvo: analitika goljufij in skladnosti

Naročnik
Velika evropska banka
Sektor
Bančništvo in finančne storitve
Obseg
Milijoni transakcij na dan
Obseg
Odkrivanje goljufij, poročanje o skladnosti, analiza dokumentov

Izhodišče, odločitev, rezultat

  • Izhodišče. Zahtevne poizvedbe v podatkovni bazi so trajale 3 delovne dni, zato odkrivanje goljufij v realnem času ni bilo mogoče. Podatki, zaprti v posameznih oddelkih, so onemogočali 360-stopinjski pogled na stranko, zaposleni pa so ure porabljali za ponavljajoče se pridobivanje podatkov.
  • Odločitev. Arhitekturo prenoviti okoli razmerij: zmogljiva grafna podatkovna plast, ki povezuje oddelke, odkrivanje anomalij s strojnim učenjem in obdelava milijonov dnevnih transakcij v realnem času. Preiskovalci ohranijo celoten kontekst za vsakim opozorilom.
  • Rezultat. Odgovori na zahtevne poizvedbe po razmerjih, ki so prej trajale 3 dni, v manj kot sekundi. 85 % boljše odkrivanje goljufij (kot je sporočila banka), 80 % hitrejše poročanje o skladnosti, 70 % večja produktivnost in 42 % večje zadovoljstvo strank.
  • Čas do koristi. Bančni zaposleni so prejeli usposabljanja in tehnično dokumentacijo, zgrajeno okoli vprašanj, ki si jih preiskovalci že zastavljajo.
Izziv

Izziv za ekipe za goljufije in skladnost

V bančništvu je uporaben odgovor odvisen od razmerij: med računi, transakcijami, dokumenti, strankami in dogodki. V tej banki so bila ta razmerja razpršena po sistemih posameznih oddelkov, zahtevne poizvedbe pa so trajale 3 delovne dni.

Zamude so prizadele preiskave, poročanje in vsako odločitev, ki je potrebovala povezano sliko. Ko so bili podatki usklajeni, je bilo okno za odločitev pogosto že zaprto, počasne odločitve pa so povečevale izpostavljenost goljufijam.

Kako je potekalo delo

Pot: s 3-dnevnih poizvedb na preiskave v realnem času

Izkazalo se je, da je bilo ozko grlo v razmerjih, ne v ljudeh ali strojni opremi.

  1. Korak 01 · Analiza

    Kako smo diagnosticirali ozka grla

    Popisali smo pot od obdelave transakcij prek odkrivanja goljufij do poročanja o skladnosti in sledili podatkovnim tokovom med oddelki.

    Iskali smo podatkovne silose, ponavljajoče se pridobivanje podatkov in razmerja, ki so jih ekipe morale videti skupaj. Tako smo prvo spremembo usmerili v vprašanja, pri katerih bi povezani podatki sprostili največ zmogljivosti.

    Izvedba Analizo je izvedla naša ekipa.

  2. Korak 02 · Zasnova in preobrazba

    Kako smo zgradili podatkovni model okoli preiskav

    Zasnovali smo zmogljivo arhitekturo grafne podatkovne baze, optimizirano za zahtevne poizvedbe po razmerjih, in podatke o razmerjih uredili v strukturo, ki ustreza preiskavam.

    Modele strojnega učenja smo naučili prepoznavanja vzorcev in odkrivanja anomalij v transakcijskih podatkih ter zgradili cevovod za obdelavo milijonov dnevnih transakcij v realnem času.

    Enotna podatkovna plast je oddelke povezala okoli skupnega pogleda, z operativnim kontekstom in nadzorom dostopa, vgrajenim v zasnovo.

    Produkti NatusAI za to zmogljivost

    Abstraktni prikaz časovno verzioniranega grafa, v katerem razmerja ohranijo svojo zgodovino
    Vsaka transakcija in vsako razmerje se hranita skupaj z zgodovino, zato je vzorcu mogoče slediti skozi čas.
Abstraktni prikaz operativne slike, v kateri so opozorila, transakcije in njihova zgodovina povezani
Povezani podatki tveganje goljufij spremenijo v temo, o kateri lahko uprava razpravlja na podlagi dokazov.
  1. Korak 03 · Razvoj

    Kaj smo zgradili

    Pogon za odkrivanje goljufij v realnem času s spremljanjem transakcij v živo, takojšnjimi opozorili in samodejnim točkovanjem tveganja. Preiskovalci vidijo aktivnost, vzorec tveganja in kontekst okoli njega.

    Platforma za analizo dokumentov z vmesnikom za poizvedbe v naravnem jeziku, ki v nekaj sekundah obdela milijone dokumentov, tako da lahko analitiki postavljajo vprašanja nad odobrenimi zbirkami dokumentov.

    360-stopinjska integracija podatkov o strankah z dostopom med oddelki in orodji za sodelovanje.

    Produkti NatusAI za to zmogljivost

  2. Korak 04 · Uvedba

    Kako so ekipe sistem sprejele

    Usposabljanja in tehnična dokumentacija za bančne zaposlene, zgrajeni okoli vprašanj, ki si jih preiskovalci in analitiki že zastavljajo, s kontekstom, potrebnim za pregled rezultata, namesto da bi sprejeli odgovor iz črne skrinjice.

    Produkti NatusAI za to zmogljivost

Izvedla ekipa NatusAI. Oznake produktov kažejo, kateri produkt NatusAI posamezno zmogljivost zagotavlja ali naj bi jo zagotavljal; status izdaje je naveden v razdelku »Za vašo tehnično ekipo«.

Preiskovalci finančnega kriminala skupaj pregledujejo tabele transakcij in diagram povezav (ilustrativna fotografija)
Ilustrativna fotografija.
Človeška plat

Kaj se je spremenilo za ekipe za tveganja, goljufije in skladnost

Manj čakanja med vprašanjem in odločitvijo ter več časa za presojo.

  • Preiskovalci goljufij. Opozorila prispejo v realnem času skupaj z grafom in zgodovino, zato je vzorcu mogoče slediti prek več povezav in ga pojasniti.

  • Ekipe za skladnost. Poročanje je 80 % hitrejše, ker so podatki že povezani, vprašanja nad dokumenti pa je mogoče postaviti v naravnem jeziku.

  • Zaposleni v stiku s strankami. 360-stopinjski pogled na stranko prek vseh oddelkov. Zadovoljstvo strank se je povečalo za 42 %.

Merljivi rezultati, ki štejejo

Učinek: analitika goljufij in skladnosti v realnem času

3 dni → <1 s

zahtevne poizvedbe po razmerjih: s 3 delovnih dni na manj kot sekundo

85 %

boljše odkrivanje goljufij, kot poroča banka

70 %

večja produktivnost

80 %

hitrejše poročanje o skladnosti

42 %

večje zadovoljstvo strank

98 %

natančnost analize dokumentov, kot jo je sporočila banka, pri milijonih dokumentov na mesec

Številke je naročnik sporočil ob zaključku projekta.

Finančni podatki in preiskave

Kam gre ista osnova naprej

V večini bank so glavna knjiga, pogon za odkrivanje goljufij, model tveganja in revizijska sled v različnih sistemih, povezanih z nočnimi paketnimi obdelavami. Povezana, časovno zavedna osnova vam omogoča odločanje, odkrivanje in napovedovanje na podatkih v živo.

Referenčni scenarij

Takojšnje odločitve o kreditih

Težava
Odobritev posojila ali limita zahteva pridobitev zgodovine prosilca in mreže njegovih obveznosti, kar je običajno počasno združevanje podatkov iz več sistemov.
Pristop
Celotna zgodovina transakcij in mreža nasprotnih strank so na enem mestu. Model točkovanja ju ovrednoti in v trenutku vrne odobritev ali zavrnitev.
Rezultat
Kreditne odločitve v realnem času na prodajnem mestu ali v aplikaciji, podprte s točno tistimi podatki, na katerih temeljijo.
Referenčni scenarij

Odkrivanje goljufij in preprečevanje pranja denarja (AML)

Težava
Goljufije in pranje denarja se kažejo kot vzorci skozi čas, na primer obroči, verige denarnih mul in nenadni izbruhi, ki jih preverjanja vrstico za vrstico spregledajo.
Pristop
Sledite denarju prek več povezav, prepoznajte krožne tokove in nenadne pospeške ter točkujte anomalije, ko se transakcije zgodijo.
Rezultat
Sumljivi vzorci, označeni v realnem času, s celotno mrežo in zgodovino pri roki za preiskavo in pojasnilo.
Referenčni scenarij

Stanja in likvidnost

Težava
Zakladništvo potrebuje tudi jutrišnja stanja, vendar so napovedi v preglednicah, ločenih od glavne knjige v živo.
Pristop
Napovejte stanje vsakega računa in ga seštejte na raven poslovalnice in likvidnosti celotne banke, nato na istih podatkih izvedite stresne scenarije.
Rezultat
Likvidnost, usmerjena v prihodnost, po kateri lahko načrtujete, sproti osvežena namesto enkrat na mesec.

»Kakšna je bila ta izpostavljenost 30. junija?« Vsaka transakcija in vsako razmerje se hranita z zgodovino, zato revizija, skladnost in povratno testiranje delujejo na istih podatkih kot odločitve v živo.

Referenčni scenariji za bančništvo, zavarovalništvo in plačila; ilustrativni, niso rezultati pri naročnikih NatusAI. Kreditiranje in kreditno točkovanje sta lahko visoko tvegani uporabi po Prilogi III Akta o umetni inteligenci. Glejte upravljanje spodaj.

Prenosljivost

Kaj to pomeni za banke, zavarovalnice in plačilne institucije

Banke, zavarovalnice in plačilne institucije, ki še čakajo na paketno usklajevanje, lahko uporabijo isti pristop in začnejo z eno preiskovalno potjo: obročem goljufov, vzorcem odškodninskih zahtevkov ali poročilom o skladnosti.

Začnite pri vprašanju, ki najdlje čaka.

Ena preiskovalna pot, en sklop razmerij, ki postane viden, in izmerjeno stanje pred in po.

Razložljivost izhaja iz konteksta.

Ko preiskovalci vidijo mrežo in zgodovino za opozorilom, lahko odločitev zagovarjajo pred nadzorniki.

Podatke hranite tam, kjer to zahteva regulativa.

Graf, zgodovina in analitika lahko delujejo kot en sistem na lastni infrastrukturi banke.

Predpisi

Zasnovano za upravljanje po DORA, AML, Solventnosti II in Aktu o umetni inteligenci

Finančne institucije morajo znati pojasniti, ponoviti in izstopiti. Arhitektura ohranja odgovornost imenovane osebe za pomembne odločitve, hrani zgodovino, potrebno za njihovo rekonstrukcijo, in lahko deluje znotraj perimetra banke.

  • DORA (velja od 17. januarja 2025): namestitev v lastnem podatkovnem centru ali v EU, dokumentirana izstopna strategija, informacije za vaš register informacij o pogodbenih ureditvah s tretjimi ponudniki IKT, dokazila o obnovi (preverjena obnova, NatusAI Gemini, v načrtu razvoja)
  • Preprečevanje pranja denarja (AML) / nadzor nad finančnim kriminalom: opozorila, povezana s transakcijami, nasprotnimi strankami in zgodovino za njimi, za preiskave, ki jih je mogoče pojasniti
  • Akt o umetni inteligenci (AI Act): ocenjevanje kreditne sposobnosti fizičnih oseb je visoko tvegana uporaba po Prilogi III; samostojne obveznosti za visoko tvegane sisteme se pričakujejo od 2. decembra 2027 (ob končnem sprejetju). Človeški nadzor, beleženje in dokumentacija o upravljanju podatkov podpirajo obveznosti uvajalca
  • Solventnost II / EIOPA (zavarovalnice): isti kontrolni mehanizmi (človeški nadzor, beleženje, dokumentirani podatkovni tokovi in dokumentiran načrt izstopa) zavarovalnicam dajo dokumentacijo, ki jo zahtevajo pregledi sistema upravljanja in zunanjega izvajanja. DORA za zavarovalnice velja enako kot za banke
  • GDPR: obdelava v okolju banke, dokumentirani podatkovni tokovi
  • Tveganje modelov: dokumentacija v podporo vaši notranji validaciji (npr. SR 11-7 / OSFI E-22 za subjekte v ZDA in Kanadi)

NatusAI podpira vaše obveznosti; ne nadomešča vaše pravne presoje ali odobritve nadzornika. Kako NatusAI podpira upravljanje po Aktu o umetni inteligenci, GDPR, DORA in NIS2

Graf povezanega znanja: odgovori, sledljivi do dejstev in razmerij
Za vašo tehnično ekipo
  • Izvedena arhitektura: zmogljiva grafna podatkovna baza za poizvedbe po razmerjih, odkrivanje anomalij s strojnim učenjem na transakcijskih podatkih, cevovod za obdelavo v realnem času (milijoni transakcij na dan), enotna podatkovna plast prek oddelkov, večagentni sistem za analizo dokumentov z vmesnikom za poizvedbe v naravnem jeziku.
  • Vzorec referenčnega pogona: transakcije se ob prihodu indeksirajo kot verzionirane povezave med vozlišči računov, strank in nasprotnih strank. Graf, časovne vrste in strojno učenje v enem pogonu. Poizvedbe za stanje ob katerem koli trenutku. En sam izvršljivi program v lastni infrastrukturi.
  • Umestitev v platformo: NatusAI Cygnus (načrtovano: v1), NatusAI Auriga (v načrtu razvoja), NatusAI Aquila (v načrtu razvoja), NatusAI Orion (v načrtu razvoja), NatusAI Lyra (na voljo).
Vprašanja

Vprašanja direktorjev tveganj in vodij za finančni kriminal

Hitrost, razložljivost, namestitev in širši učinki.

Kako hitre lahko postanejo zahtevne poizvedbe po razmerjih?

V tej banki so zahtevne poizvedbe, ki so trajale 3 delovne dni, dobile odgovor v manj kot sekundi, sistem pa je obdeloval milijone transakcij na dan.

Ali lahko preiskovalci pojasnijo opozorilo, ki ga ustvari UI?

Da. Vsako opozorilo prispe s transakcijami, nasprotnimi strankami in zgodovino, zato preiskovalci pregledajo kontekst, namesto da sprejmejo oceno iz črne skrinjice.

Ali lahko deluje v lastnem podatkovnem centru?

Da. Arhitektura lahko deluje kot en sistem v lastni infrastrukturi banke.

Ali isti pristop velja tudi za zavarovalnice?

Da. Primer je bil izveden v banki, vzorec pa velja povsod, kjer so odgovori o goljufijah, odškodninskih zahtevkih ali skladnosti odvisni od razmerij in zgodovine. Isti kontrolni mehanizmi podpirajo dokumentacijo o upravljanju, ki jo zavarovalnice pripravljajo po Solventnosti II in DORA; NatusAI skladnosti ne certificira.

Kaj se je poleg odkrivanja goljufij še izboljšalo?

Poročanje o skladnosti je postalo 80 % hitrejše, produktivnost se je povečala za 70 %, zadovoljstvo strank pa za 42 %, zahvaljujoč 360-stopinjskemu pogledu na stranko prek vseh oddelkov.

Rezultati pri naročnikih
Pogovorimo se o podobnem projektu

Katero povezano vprašanje danes traja predolgo?

Začnite z eno preiskovalno potjo in razmerja v njej naredite vidna. V 30 minutah vam predstavimo, kako bi spremembo izmerili in kako se ujema z vašim okvirom za DORA in tveganje modelov.

  • Začnite z analizo z jasno določenim obsegom, ki se konča z jasno odločitvijo: nadaljujemo ali ne.
  • Po prvi predstavitvi lahko pod NDA organiziramo referenčne pogovore o tem primeru.
Pogovorimo se o podobnem projektuVsi primeri uporabe

Lahko nam tudi pišete na contact@natusai.com

Manjša vodstvena ekipa v sejni sobi pregleduje enostranski povzetek rezultatov (ilustrativna fotografija)