SISTEMAS DE LUCHA CONTRA LAVADO DE BENEFICIOS ILEGALES EN JSC “Oschadbank”

JSC “Oschadbank” desde el 01.01.2021 comenzó la operación piloto de un nuevo sistema automatizado para contrarrestar el lavado de activos por medios ilegales
Se desarrolló un sistema automatizado para monitorear y prevenir operaciones de lavado de dinero basado en un enfoque orientado al riesgo con DATAS Technology Ucrania basado en las soluciones ThetaRay.
La tecnología patentada de inteligencia artificial y aprendizaje automático no supervisado de ThetaRay permite a los bancos adaptarse rápidamente, exponer nuevos esquemas de lavado de dinero, lo que garantiza que los delincuentes no puedan simplemente aprender y eludir reglas y umbrales estáticos. La solución ThetaRay, independiente de las reglas, utiliza algoritmos de aprendizaje automático no supervisados, agrupaciones patentadas y tecnologías de priorización de notificaciones, junto con una clasificación de actividades anómalas. Esto mejora la frecuencia de detección de transacciones sospechosas y reduce significativamente las notificaciones de falsos positivos. Este enfoque ayuda a identificar patrones de lavado de dinero no detectados previamente de manera rápida y eficiente, lo que aumenta la productividad y libera tiempo al analista para que se concentre en investigar la actividad de alto riesgo.
La solución ThetaRay AML incluye la capacidad de capturar rápidamente múltiples fuentes de datos y de crear grupos de anomalías indicativas de actividad sospechosa que se categorizan y clasifican según la gravedad. Los grupos contienen una lista detallada de combinaciones específicas de funciones que se asignan a cada evento anormal. Los algoritmos de agrupación en clústeres y la clasificación de actividades anormales brindan a los analistas la capacidad de ver los resultados de manera más eficiente en función de comportamientos sospechosos (en lugar de ver cada alerta por separado).
ThetaRay proporciona una solución de detección de lavado de dinero completa y completa que admite todos los aspectos del proceso de detección de anomalías de Big Data; desde el procesamiento y almacenamiento de datos hasta la detección de anomalías, la investigación de eventos y la gestión de casos, sin requerir más trabajo de desarrollo.