ACTICO Payment Screening

Sanktionierte Zahlungen präzise erkennen. Innerhalb von Millisekunden stoppen. Machine Learning ermöglicht Fuzzy Matching, erhöht die Trefferqualität und reduziert False Positives.

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Payment Screening in Echtzeit: präzise, transparent, revisionssicher

ACTICO Icon electric blue bubble rocket for future — Sicherheit

Als erfolgreich eingesetzte Standardsoftware automatisiert sie den gesamten Screening-Prozess: Analyse der Zahlungsdaten, Abgleich mit Sanktionslisten, Fall-Management.
Nach ISO 20200 Standard.

ACTICO Icon electric blue bubble chart — Gezielt optimieren

ACTICO Payment Screening kann an kundenspezifische Anforderungen angepasst werden. Zusätzliche Prüfungen, z.B. für interne Prüflisten, individuelle Konfigurationen und Machine Learning optimieren das Ergebnis.

ACTICO Icon electric blue bubble security — Gute Entscheidungen

Die Entscheidungslogik mit Geschäftsregeln und KI bilden die Grundlage für Payment Screening. Anpassungen sind jederzeit umsetzbar, z.B. wenn sich regulatorische Anforderungen ändern.

Sanktionsscreening im Zahlungsverkehr mit Machine Learning

ACTICO Payment Screening ist integraler Bestandteil der ACTICO Compliance Solutions. Es prüft ein- und ausgehende Zahlungen und vergleicht sie auf Übereinstimmung mit Einträgen in Sanktionslisten. Auffällige Transaktionen werden gestoppt und überprüft.

Machine Learning erkennt auch unscharfe Treffer (Fuzzy Matching). Es trägt dazu bei, dass Kosten und Risiken sinken und die Trefferqualität erhöht wird. Payment Screening schafft dabei die nötige Balance zwischen Effektivität und Effizienz.

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Risiko-Zahlungen erkennen, abklären und entscheiden

Ex-Ante Screening

Zahlungsinformationen werden automatisiert vor der Ausführung gegen die Sanktionslisten geprüft. Die Freigabe von unauffälligen Zahlungen erfolgt automatisch. Auffällige Zahlungen werden angehalten und nach der Abklärung freigegeben oder gestoppt.

Fuzzy Matching mit Machine Learning

Schreibfehler, Scanfehler und alternative Schreibweisen können zu Abweichungen in Namen und Begriffen führen. Der unscharfe Vergleich (Fuzzy Matching) ermöglicht trotzdem den Abgleich mit dem Sanktionslisteneintrag. Machine Learning stellt einen Algorithmus bereit, der die Anzahl der Abklärungen deutlich reduziert.

Schnelle Abklärungen

Auffällige Zahlungen können dank der visuellen Gegenüberstellung mit einem Blick erfasst und durch einen optimierten Bearbeitungsdialog in kürzester Zeit abgeklärt werden. Workflows ermöglichen eine effiziente Bearbeitung risikoreicher Transaktionen im Mehr-Augen-Prinzip.

Instant Payments

Bei Instant Payments werden die Zahlungsdaten gegen Sanktionslisten, Länder und Keywords innerhalb von 500 Millisekunden bis zu 1 Sekunde geprüft. Bei einem Treffer wird die Zahlung gestoppt. Die Abklärung findet dann außerhalb des Instant Payments statt.

White List / Ausnahmen

Ausgewählte Fälle, für die kein Treffer erzeugt werden soll, lassen sich mit Ausnahmen definieren. So werden unnötige Treffer bei regelmäßigen Zahlungen vermieden.

Externe Sanktionslisten

Die Anwendung unterstützt die Verarbeitung der gängigen Sanktionslisten von EU, OFAC, Bundesanzeiger, LSEG (World-Check), Dow Jones, LexisNexis und Info4C.

Interne Sanktionslisten

Unternehmenseigene Banken-, Keyword-, Länder-, und Namens-Listen können als interne Listen flexibel verwaltet werden. Sie werden in das automatische Screening einbezogen.

Screening Historie

Geprüfte Transaktionen sind in der Screening-Historie dokumentiert. Definierte Ausnahmen sind ebenfalls dokumentiert, um volle Transparenz über alle Vorgänge zu erhalten.

ACTICO Produktinformation Compliance Solution Instant Payment Screening bei Banken und Finanzdienstleistern

Instant Payment Sanctionsscreening

Bei Instant Payments zählt jede Sekunde. Sie müssen in einer Gesamtzeit von 10 Sekunden ausgeführt werden. ACTICO Payment Screening prüft Instant Payments in weniger als einer Sekunde. Die Instant Payment Regulation (IPR) schreibt vor, dass nicht jede einzelne Transaktion dafür aber die Kundenbasis regelmäßig gegen Sanktionslisten geprüft wird. Die Einhaltung der Vorschriften zum Kampf gegen Geldwäsche- (AML) und Terrorismusfinanzierung (CTF) ist aber dennoch bei Instant Payments verpflichtend.

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Mehr Effizienz im Payment Screening mit Machine Learning

ACTICO bietet mit seinem Business-Rules-Ansatz eine einfache und flexible Möglichkeit, Entscheidungen zu automatisieren. So kann auch die Treffererzeugung bei Transaktionsprüfungen im ACTICO Payment Screening an unterschiedliche Bedürfnisse angepasst werden.

Die Aufsichtsbehörden schreiben zunehmend die Verwendung von Fuzzy-Matching anstelle einer exakte Suche bei der Zahlungsüberprüfung vor. Das Ziel besteht darin, Anomalien auch dann zu erkennen, wenn Namen in Finanztransaktionen falsch geschrieben oder absichtlich gefälscht sind. Aber was passiert, wenn eine Bank auf Fuzzy-Suche umstellt? Die Umstellung von exakter auf Fuzzy-Suche führt oft zu einer höheren Anzahl von Fehlalarmen. Dieser Anstieg kann Compliance-Teams überfordern, da manuelle Untersuchungen unpraktisch werden. Hier kommt maschinelles Lernen ins Spiel, um Treffer zielgerichtet zu finden.

Mit maschinellem Lernen können Banken das richtige Gleichgewicht zwischen Risiko (Effektivität) und Kosten (Effizienz) finden. Das Ziel besteht darin, die Erkennung riskanter Transaktionen zu maximieren, Fehlalarme zu minimieren und die Belastung für Compliance-Teams zu verringern.

Maschinelles Lernen verbessert den Abgleich von Kundendaten in Finanztransaktionen mit Sanktionslisten und erhöht so die Anzahl der echten Treffer. Dadurch wird sichergestellt, dass echte Risiken nicht übersehen werden. Gleichzeitig reduziert Machine Learning die Anzahl an False Positives, indem unnötige Treffer vermieden werden. So können Banken und Finanzinstitute ihre Compliance-Ressourcen gezielter einsetzen.

Der zunehmende Druck auf Finanzinstitute, regulatorische Anforderungen zu erfüllen, veranlasste die VP Bank Group, ihre Zahlungsprüfungsprozesse zu modernisieren. Die Überprüfung des Systems ergab, dass die bestehende Lösung nicht mehr den Fuzzy-Matching-Standards entsprach, die nach den heutigen Vorschriften erforderlich sind.

Um potenzielle Risiken präzise zu erkennen, ohne Arbeitsaufwand und Kosten in die Höhe zu treiben, implementierte die Privatbank die Payment Screening Software von ACTICO. Durch den Einsatz von Machine Learning verbesserte sich die Qualität der Fuzzy-Matching-Ergebnisse deutlich. Gleichzeitig hat die Software den Aufwand für die Compliance- und Zahlungsabteilungen um 50 % reduziert.

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Es war für uns wichtig, dass durch das Fuzzy Matching die Qualität der Treffer bei ein- und ausgehenden Zahlungen erhöht werden kann, ohne dass die Anzahl der zu prüfenden Transaktionen durch unscharfe Suche unnötig steigt. Dieses Ziel haben wir erreicht.

Fabian Wälte

Leiter Payments and Transaction Services, VP Bank Gruppe

Mehrfach ausgezeichnet.

ACTICO wird von Kunden und Analysten langjährig als führender Anbieter für Advanced Decision Automation Technology und Lösungen für Compliance- und Credit Risk Management ausgezeichnet.