ACTICO Payment Screening

Den Zahlungsverkehr mit Machine Learning effektiv und effizient auf Geldwäsche und Terrorismusfinanzierung überwachen. Überprüfen Sie Sofortzahlungen innerhalb von Millisekunden anhand von Sanktionslisten.

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Geringere Kosten, geringeres Risiko

ACTICO Icon electric blue bubble rocket for future — Leistungsfähiger Standard

Mit dem Payment Screening von ACTICO profitieren Anwender von einer praxiserprobten und erfolgreich eingesetzten Standardsoftware. Über konfigurierbare Standard-Schnittstellen können aktuelle Inhalte externer Sanktionslistenanbieter importiert werden. Konfigurierbare Standard-Algorithmen übernehmen die Prüfung der Zahlungen gegen die Sanktionslisten.

ACTICO Icon electric blue bubble chart — Flexibel optimierbar

ACTICO Payment Screening kann flexibel an kundenspezifische Anforderungen angepasst werden. Über die internen Sanktionslisten können zusätzliche Überwachungen angelegt werden. Mit Konfigurationen und ACTICO Machine Learning kann das Screening optimiert werden.

ACTICO Icon electric blue bubble security — Umfassende Compliance

Mit ACTICO Payment Screening stellen Institute die Umsetzung und Erfüllung regulatorischer Anforderungen im Zahlungsverkehr sicher. Es unterstützt bei der Umsetzung der Regelungen durch die EU, durch die Schweiz und weltweit durch die FATF.

Risiken in Zahlungen rechtzeitig entdecken

Automatisierte Sanktionslisten-Checks im Zahlungsverkehr

Die ACTICO Payment Screening Software prüft eingehende und ausgehende Zahlungen, bevor sie verbucht werden. Die Prüfung vergleicht Zahlungen auf Übereinstimmung mit Sanktionslisten. Auffällige Transaktionen werden rechtzeitig gestoppt und überprüft. Das Modul Payment Screening unterstützt bei der Einhaltung von Sanktionen und Embargos, und beim Vermeiden von Strafen und Reputations-Schäden. Durch den Einsatz von Machine Learning können auch unscharfe Treffer bei der Zahlungsüberwachung kosten- und risikooptimiert erkannt werden. Payment Screening schafft dabei die nötige Balance zwischen Effektivität und Effizienz beim unscharfen Vergleich (Fuzzy Matching).

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Risiko-Zahlungen erkennen und nachvollziehbar über die Ausführung entscheiden

Ex-Ante Screening

Die Daten der Zahlungen 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.

Unscharfer Vergleich, wenig Abklärungen

Schreibfehler, Scanfehler und alternative Schreibweisen können zu Abweichungen in Namen und Begriffen führen. Der unscharfe Vergleich (Fuzzy Matching) ermöglicht trotzdem den Match mit dem Sanktionslisteneintrag. Mit Machine Learning wird ein Algorithmus bereitgestellt, der trotzdem nur zu wenigen Abklärungen führt.

Schnelle Abklärungen

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

Instant Payment Abklärungen

ACTICO Payment Screening prüft Zahlungsdaten gegen Sanktionslisten, Länder und Keywords. Bei Instant Payments müssen die Ergebnisse innerhalb von 500 Millisekunden bis zu 1 Sekunde vorliegen. Sobald ein Treffer gefunden wird, 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 mithilfe von Ausnahmen definieren. So werden beispielsweise 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. Diese werden in das automatische Screening einbezogen.

Screening Historie

Geprüfte Transaktionen werden in der Screening-Historie dokumentiert. Kamen beim Screening Ausnahmen zur Anwendung so wird dies ebenfalls in einer Historie dokumentiert.

Regulatorik

Das Payment Screening unterstützt bei der Umsetzung der Regelungen zur Bekämpfung von Geldwäsche und Finanzkriminalität durch Embargos und Sanktionen. In der EU gelten z.B. EU-Verordnungen 2580/2001, 881/2002, 83/2011 und zugehörige Durchführungs-Verordnungen. In der Schweiz gelten z.B. das Embargogesetz und zugehörige Verordnungen. Weltweit gelten weitere Regelungen und die Empfehlungen der FATF.

Instant Payment Sanctionsscreening

Bei Instant Payments zählt jede Sekunde. Transaktionen müssen innerhalb von 10 Sekunden ausgeführt werden – deshalb schafft ACTICO Payment Screening die Sanktionslistenprüfung in weniger als einer Sekunde. Die Instant Payment Regulation 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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Durch Machine Learning die Effizienz des Payment Screenings steigern.

ACTICO bietet mit seinem Business-Rules-Ansatz eine einfache und flexible Möglichkeit, die Entscheidungsfindung in der Compliance 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 von exakten Suchen 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.

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 (Reduzierung der Fehlalarmquote).

Gleichzeitig reduziert Machine Learning die Anzahl an False Positives, indem unnötige Treffer vermieden werden. So können Banken und Finanzinstitute ihre Compliance-Ressourcen gezielter einsetzen – und sich auf das konzentrieren, was wirklich zählt.

Der zunehmende Druck auf Finanzinstitute, regulatorische Anforderungen zu erfüllen, veranlasste die VP Bank Group, ihre Zahlungsprüfungsprozesse zu modernisieren. Eine Systemüberprüfung 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 liechtensteinische Bank die Payment Screening Software von ACTICO. Durch den Einsatz von Machine Learning verbesserte sich die Qualität der Fuzzy-Matching-Ergebnisse deutlich. Gleichzeitig konnte die Lösung den Aufwand für die Compliance- und Zahlungsabteilungen um 50 % reduzieren.

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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.