KYC-Prozess mit Machine Learning modernisieren
Wie Banken und Versicherungen beim Sanktions-Screening und PEP Check gezielter vorgehen und deutlich weniger Aufwand bei Abklärungen haben
In Compliance ändern sich Daten schnell. Banken und Versicherungen überprüfen deshalb regelmäßig, ob Daten von Neu- und Bestandskunden mit Einträgen in PEP- und Sanktionslisten übereinstimmen.
KYC-Software mit Machine Learning bringt mehr Automatisierung in den KYC-Prozess. Beim Name- und PEP Check lassen sich mit der Machine-Learning-Komponente in der ACTICO Compliance Suite bis zu 57% der Abklärungen einsparen. Compliance-Mitarbeitende fokussieren sich damit mehr auf echte Risiken und haben weniger Aufwand mit der Abklärung von False Positives.
Key Features
KYC-Prozesse in Banken und Versicherungen mit Machine Learning noch mehr automatisieren
Die Kombination von Compliance-Regeln und Machine Learning hat sich in der Praxis als ideale Technologie für die Automatisierung des KYC-Prozesses herausgestellt. Die ACTICO Compliance Suite ist jetzt mit einer Machine-Learning-Komponente ausgestattet und zeigt bei Abklärungen ein Einsparpotenzial von bis zu 57 %.
Risikopersonen und PEPs im Kundenbestand finden
Der Algorithmus in der ACTICO Compliance Suite nutzt Namen, Länder und Geburtsdaten, um mögliche Übereinstimmungen zu finden.
Übereinstimmung mit Sanktions- und PEP-Listen analysieren
Die Machine-Learning-Komponente bewertet die Übereinstimmung von Kundendaten mit Einträgen auf Sanktions- und PEP-Listen mit Hilfe eines gelernten Modells.
Risiko-Wahrscheinlichkeit erkennen, Abklärungen priorisieren
Der Compliance Officer sieht, wie hoch die Wahrscheinlichkeit ist, dass ein Treffer wirklich eine Risikoperson und kein False Positive ist.
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