Você atualmente usa um software AML (Anti-Lavagem de Dinheiro)?

Guia de compra
AML (Anti-Lavagem de Dinheiro)

O software AML, que significa Anti Lavagem de Dinheiro e significa Anti-Lavagem de Dinheiro, é um sistema que as empresas usam para detectar atividades suspeitas de indivíduos ou organizações que tentam gerar renda através de ações ilegais. Este software é usado por profissionais de auditoria, contabilidade e finanças e operações financeiras para cumprir regulamentos como a Lei de Secrecy Banking Secrecy Act e políticas corporativas relativas a fraudes financeiras. Contadores e gerentes de todos os departamentos também podem se beneficiar do uso deste tipo de software na avaliação de novos clientes e fornecedores. Além disso, bancos e instituições financeiras usam software anti-lavagem de dinheiro para detectar atividades suspeitas e fraudulentas que podem afetar sua lucratividade e prejudicar sua reputação. Ao usar este tipo de software AML ou anti-lavagem, as empresas podem evitar fazer negócios com indivíduos corruptos ou organizações suspeitas de fraude financeira, financiamento terrorista ou manipulação do mercado de valores mobiliários. O software anti-lavagem de dinheiro usa informações de várias soluções que são usadas para gerenciar transações financeiras, como sistemas ERP e software de contabilidade. Para grandes empresas com grandes volumes de transações financeiras, a integração com software de gerenciamento de desempenho corporativo também pode ser benéfica. Para poder ser incluído na categoria anti-lavagem, um produto deve: Use algoritmos inteligentes para detecção de fraudes e gerenciamento de riscos. Incluir listas de pessoas e organizações suspeitas Permitir que os usuários atribuam pontuações com base no potencial de risco e no histórico Forneça documentos e relatórios AML padrão para fins de conformidade Fornecer modelos comportamentais para detectar pessoas ou empresas suspeitas. Forneça aos dashboards dados em tempo real para identificar imediatamente riscos potenciais. Software AML Esses aplicativos de software monitoram efetivamente as transações bancárias do cliente diariamente e, usando informações históricas do cliente e perfil da conta, fornecem um “panorama completo” para a gestão bancária. O monitoramento de transações pode incluir depósitos e levantamentos de dinheiro, transferências eletrônicas e atividade ACH. Nos círculos bancários, essas aplicações são conhecidas como “software AML”. O software de cada fornecedor funciona de forma um pouco diferente. Alguns dos módulos que devem estar presentes em um software AML são: Conheça seu cliente Resolução da Entidade Monitoramento de Transações Relatórios de conformidade Gerenciamento de casos com base em alertas Ferramentas de pesquisa Gerenciamento de documentos para armazenar documentação relacionada ao cliente, como pacote de abertura de conta, documentos de identificação do cliente, etc. Entrega de treinamento AML Verificações de due diligence do cliente, incluindo verificação eletrônica Procedimentos operacionais automatizados padrão, por exemplo, mecanismo de workflow/ Divulgação de políticas e procedimentos de ALD Sistemas de gerenciamento de identidade do cliente A definição de Sistemas de Gerenciamento de Identidade do Cliente varia de acordo com as regiões e jurisdições. A maioria dos fornecedores inclui os seguintes recursos em suas soluções: Verificação da lista de sanções Verificação de Pessoa Exposta Política (PEP) Sistema de detecção de fraudes Gravação de Falsos Positivos Varredura única e varredura em lote Auditoria e relatórios Aprendizado de máquina para detecção de lavagem de dinheiro Existem soluções baseadas na inteligência artificial, que se caracterizam por uma eficiência muito melhor na detecção de lavagem de dinheiro, em comparação com a abordagem baseada em regras. Especialmente, redes neurais profundas podem descobrir interdependências complexas entre várias atividades realizadas para lavar dinheiro. Isso resulta em menos alarmes falsos e detecção mais precisa. Num futuro próximo, os sistemas de monitoramento de transações serão baseados em aprendizado de máquina, em vez de regras e cenários.

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