AML Compliance sicherstellen

Anti-Geldwäsche Software für Banken, Versicherungen und Finanzdienstleister

ACTICO Anti-Money Laundering ist die Software der nächsten Generation zur Verhinderung von Geldwäsche. Sie wurde auf Basis modernster Technologien entwickelt und erkennt verdächtige Zahlungen, Verhaltensmuster und Kundenbeziehungen. Mit unserem Cloud-First-Ansatz, KI-readyness und flexiblen Workflows sind Banken, Versicherungen und Finanzdienstleister für die Zukunft gerüstet. 

Das Wichtigste im Überblick:

  • Automatisierte Prüfung von Transaktions- oder Personendaten gegen definierte Szenarien (Regeln)
  • KI-ready: die Kombination von Regeln mit Machine-Learning-Verfahren/Modellen 
  • Betrieb als SaaS in der ACTICO Cloud oder in der eigenen Infrastruktur  
  • mit Kubernetes unterbrechungsfreie Updates fahren und flexibel skalieren  
  • Open APIs für die Integration in andere Systeme wie das Kernbankensystem

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Key Features

Aufdecken von verdächtigen Aktivitäten zur Geldwäsche-Prävention

Sicherheit erhöhen, Innovation vorantreiben

Sicherheit bei der Erfüllung der regulatorischen Anforderungen ist ein „Must have“ für Compliance-Mitarbeitende. Dashboards, intuitive Benutzerführung und ein zentrales Case Management unterstützen den Fachbereich bei der Treffer-Bearbeitung.

Von Technologiestandards profitieren

Hohe Technologiestandards ermöglichen schnelle Reaktionszeiten bei Sicherheitsupdates und Softwareverteilung. Der Betrieb in der ACTICO-Cloud oder in der eigenen Infrastruktur bieten individuellen Spielraum für Banken, Finanzdienstleister und Versicherungen, APIs ermöglichen eine schnelle Integration mit anderen Systemen.

Risiken klassifizieren

Die Risikoklassifizierung leitet aus den Faktoren Kundenrisiko (z.B. PEP-Eigenschaft), Produkt-, Transaktions- und Länderrisiko sowie Vertriebskanalrisiko automatisch eine Risikoklasse ab. Diese kann bei Bedarf manuell angepasst werden.

AML-Transaktionsmonitoring automatisieren

Abhängig vom Kundenprofil erfolgt eine risikoorientierte Analyse von Transaktionen und Geschäftsvorfällen. Die Software erkennt ungewöhnliche Vorgänge und erzeugt Treffer.

AML-Treffer bearbeiten

ACTICO Anti-Money Laundering unterstützt Compliance-Teams bei der Bearbeitung von Treffern mit einem zentralen Case Management und Workflows nach dem Zwei- oder Mehraugenprinzip.

AML-Reportings erzeugen

Die ACTICO Anti-Geldwäsche Software bietet neben Standardreports die Möglichkeit, auf Basis vorbereiteter Daten individuelle Reports zu konfigurieren.

Infrastruktur auswählen

Die Implementierung von ACTICO Anti-Money Laundering ist als SaaS-Lösung oder in der eigenen Infrastruktur möglich. Dies eröffnet Flexibilität für den operativen Betrieb.

Dashboard für Compliance Officer

Dashboard für Compliance Officer: So sieht Arbeiten auf einer modernen Benutzeroberfläche aus: Übersicht aller Aufgaben für den Mitarbeitenden, Auswertung des Fallbestands nach Priorität, Individueller Einstieg in relevante Fälle

INNOVATION IN DER ANTI-GELDWÄSCHE 

Geldwäsche mit Regeln und MachineLearningModellen bekämpfen und die Effizienz erhöhen

Auffällige Transaktionen und Muster mit Regeln erkennen

ACTICO AML Software wird mit Basis-Szenarien ausgeliefert, in denen Transaktions- und Personendaten gegen Regeln geprüft werden. Sobald eine Auffälligkeit auftritt, generiert das System einen Hinweis für die Geldwäschebeauftragten und startet einen Workflow zur weiteren Bearbeitung dieser „Treffer“.

Machine Learning reduziert False-Positives und erhöht die Effizienz bei der Trefferbearbeitung

Machine Learning ist die Innovation in der Compliance zur Reduzierung von False Positives. Machine-Learning-Modelle werden aus historischen, abgeklärten Fällen automatisiert trainiert. Dabei wird das Ergebnis der Fälle (übereinstimmend oder nicht-übereinstimmend) als Label verwendet.

Bei der Kundensegmentierung werden die Daten der Banken/Versicherungen automatisch analysiert und die Kunden aufgrund ihres Verhaltens, ihres Risikoprofils und anderer Faktoren in Cluster eingeteilt. Die Analyse kann automatisch verschiedene Cluster von Kunden identifizieren und Merkmale oder Muster in den Daten erkennen, die darauf hindeuten, dass bestimmte Kundengruppen z.B. einer höheren oder niedrigeren Risikokategorie angehören.

Das Ziel der ML-Modelle (Clustering-Verfahren) ist es, Kundenstammdaten und Verhaltensdaten zu kombinieren und dem Kundenverhalten angepasste Segmente zu bilden. Die Zuordnung eines Kunden zu einem Segment wird regelmäßig überprüft, so dass Verhaltensänderungen zeitnah berücksichtigt werden. An die verhaltensorientierten Segmente angepasste Grenzwerte führen zu einer deutlich erhöhten Effizienz und Effektivität der Regelwerke.

Für Banken und Versicherer ist das maschinelle Lernen ein innovatives, zukunftsorientiertes Instrument, mit dem sie Kosten reduzieren und Wettbewerbsvorteile erzielen können. Ein POC von ACTICO mit einer Retailbank zeigt, dass Machine Learning in Kombination mit Regeln die False Positives um mehr als 40% reduzieren kann. Weitere Einzelheiten finden Sie in unserem Whitepaper: Anti-Geldwäsche mit künstlicher
Intelligenz: Ein Wettbewerbsvorteil für Banken und Versicherungen.

Mehr Details im Whitepaper


Vorteile

Kosten und Risiken senken

Standards nutzen

Mit ACTICO Anti-Money Laundering profitieren Fachanwender und IT von einer standardisierten und bei vielen Kunden erfolgreich eingesetzten Software. Die Standards finden sich in der Regelerstellung, in den Workflows und in der Trefferbearbeitung wieder und ermöglichen einen überschaubaren Implementierungsaufwand.

Individuell optimieren

Die Software lässt sich flexibel an spezifische Anforderungen einer Bank oder Versicherung anpassen. Basis-Szenarien (Regeln) können um individuelle Szenarien ergänzt werden, Limit-Änderungen werden einfach über die Benutzeroberfläche angepasst oder geändert.

Auf Expertise vertrauen

Namhafte Banken, Finanzdienstleister und Versicherungen verlassen sich auf ACTICO Compliance Software. Die jahrelange Projekterfahrung von ACTICO, kombiniert mit neuester Technologie unterstützt die Finanzwelt dabei, die immer neuen regulatorischen Anforderungen erfolgreich umzusetzen.


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