🛡️ AML AI - мониторинг транзакций

Поймать подозрительное -
не утопив команду

Система AML-мониторинга, генерирующая 95% false-positive, не защищает - она изматывает. Мы строим мониторинг на behavioral analytics и graph, который поднимает нужные алерты наверх, обосновывает их и формирует черновик сообщения о подозрительной операции - с audit trail на каждое решение.

Консультация по AML Назад к FinTech AI
⚠️ Настоящая проблема

Проблема не в генерации алертов - а в их приоритизации

Rule-based системы заваливают команду false-positive. Правильный AI ранжирует риск, обосновывает его и оставляет решение человеку.

30-50%
меньше false-positive*
Graph
анализ сетей
СПО
авто-черновик
Audit
полный trail
⚙️ Что строим

AML-мониторинг end-to-end

📈

Behavioral Analytics

Модель поведения на клиента - не только фиксированные пороги.

  • Peer-group baselining
  • Обнаружение отклонения от профиля
  • Structuring / smurfing detection
  • Динамический risk scoring
🕸️

Graph и анализ сетей

Деньги движутся по сетям - не в отдельных транзакциях.

  • Выявление сообществ и посредников
  • Money-mule detection
  • Обход бенефициарного владения
  • Визуализация для аналитика
🛂

Санкции и watchlist

Скрининг в реальном времени по санкционным спискам.

  • OFAC, ЕС, ООН, Росфинмониторинг, локальные
  • Fuzzy matching для транслитерации
  • Снижение false-positive
  • Rescreening при обновлении списка
📝

Формирование СПО / SAR

Черновик готов - человек проверяет и подаёт.

  • Генерация narrative из данных кейса
  • Структура под формат регулятора
  • Хранение доказательств и timeline
  • Обязательный human-in-the-loop
🎯

Триаж и скоринг алертов

Важные алерты наверху, с обоснованием.

  • Очередь, ранжированная по риску
  • SHAP-объяснение по каждому алерту
  • Документированный auto-close для незначимых
  • Метрики производительности команды
🔌

Интеграция и контроль модели

Подключено к ядру, с мониторингом самой модели.

  • Ingestion из core / payments
  • Model registry + drift
  • Контролируемый tuning порогов
  • Отчётность регулятору
📋 Регуляторика

Построено под комплаенс

🇷🇺

РФ: 115-ФЗ, ЦБ РФ, ФинЦЕРТ

Мониторинг операций по 115-ФЗ (ПОД/ФТ), формирование ОЭС/СПО в Росфинмониторинг, обмен инцидентами с ФинЦЕРТ, требования ЦБ РФ к внутреннему контролю.

🇺🇸

США: BSA, FinCEN, OFAC, FATF

Bank Secrecy Act, подача SAR в FinCEN, санкционный скрининг OFAC, обмен по 314(a)/(b) и принципы FATF - для организаций с экспозицией за рубежом.

🇪🇺

ЕС: AMLD + AMLA

AML-директивы ЕС и новая рамка AMLA, включая обязательства по отчётности и record-keeping.

📊 Отраслевые бенчмарки

Что показывают публичные исследования - и где входим мы

📉

Меньше false-positive

Что показывает индустрия: Переход с rule-based на гибрид (behavioral + ML) снижает false-positive на 30-50% при сохранении recall (Bain payments tech 2024).

Где входим мы: ML-слой поверх существующего движка правил - без его замены, с контролируемым tuning.

🕸️

Graph раскрывает сети

Что показывает индустрия: Анализ сетей выявляет money-mule и structuring, которые не видит взгляд на отдельную транзакцию.

Где входим мы: Построение graph-модели на данных транзакций, с представлением, которое аналитик реально может исследовать.

📝

Автоматизация СПО экономит время

Что показывает индустрия: Значительная доля времени аналитика уходит на повторное ручное написание narrative.

Где входим мы: Черновик narrative из данных кейса - с human-in-the-loop до подачи.

* Отраслевой бенчмарк (Bain 2024), не метрика клиента. SLAtech с 2004 года, 14 стран. Коммерческие примеры на консультации.

Нужен AML-мониторинг, который не топит команду?

30-минутная консультация - разберём существующую систему мониторинга и покажем, где AI снижает false-positive без регуляторного риска.

Записаться на консультацию