在交易监控方面,规则构建至关重要。除此之外,规则将客户分为不同类别,使企业能够更有效地监控客户行为。

 

交易监控规则构建

合规团队根据某些参数(我们将在以下部分中介绍)建立可能被视为“可疑”的场景列表。这些列表的目的是创建警报,在发生可疑交易时通知工作人员,以便他们采取行动。这些警报被称为“规则”或“AML 场景”。

 

反洗钱场景示例

受反洗钱规则约束的公司需要首先了解在对客户活动进行持续监控时应考虑哪些具体风险因素。其中一些包括:

1.客户的行为,例如拒绝提供请求的信息、异常交易、超出阈值。
2.客户的声誉
3.所收购的资产或服务固有的风险
4.异常交易或超出阈值
5.客户资料信息的一致性
6.资金来源是否合法
7.交易是否涉及受制裁实体或政治公众人物 (PEP)

 

如何创建有效的规则:用例

用例:交易监控

平台建议在创建交易监控规则时查看以下指标:

1.地点。例如,短时间内使用同一张信用卡在不同国家/地区进行多次购买,或者多个人使用同一 IP 地址进行的活动。

2.序列。例如,一系列低于特定阈值的交易、短时间内存款成功后取款、或多次购买高价值物品并快速返回。

阈值可以每天、每周、每月、每季度甚至每年设置。

3.目的地。例如,大笔资金转移至高风险国家或列入制裁名单或不良媒体的高风险个人/法人。

 

使用案例:付款错误和退款

公司还应该制定规则来检测支付处理错误并在需要时发起退款。这包括:

1.交易金额不正确

2.重复收费

3.所提供的个人信息存在问题

 

用例:防止黑客攻击

公司还可以使用规则来防止未经授权访问用户帐户和其他欺诈活动,重点关注:

1.从异常设备和高风险位置登录

2.帐户信息或送货地址频繁更改

3.短时间内多次尝试登录失败

4.使用单个 IP 地址创建多个帐户

 

使用案例:遵守法规

公司还可以通过采取额外措施遵守法规来保护其用户和收入:

1.创建列表以阻止来自受制裁实体的交易

2.为大额交易添加反洗钱筛查

3.如果检测到可疑行为,则引入额外的检查,例如生物识别身份验证

4.利用加密分析和旅行规则检查进行加密交易

 

例子

公司必须报告所有超过 3,500 美元的交易。因此,它应该设置一条 AML 规则,如果客户在 24 小时内存款或取款 3,500 美元或以上,则触发该规则。

应该指出的是,犯罪分子可以将他们的交易分成几个较小的交易以避免被捕。这种技术称为“smurfing”。转移这些较小金额的人(称为“蓝精灵”)通常会将交易分散到不同的账户中,以将其控制在监管报告阈值之下并避免被发现。

以下是如何主动停止 Smurfing 的示例。此 AML 规则会比较传入和传出交易,并检查提款金额是否比原始存款金额少 10%。这是洗钱的明显迹象,因为第三方参与者(例如钱骡)通常会因其努力而获得一定比例的报酬。

此规则可以触发以下一项或两项自动操作:

  • 客户需提供资金来源证明
  • 客户被分配一个标签,该标签将显示是否进行进一步交易

在下面的规则中,您可以看到如果客户在注册后的特定时间段内尝试发起多次传出交易,则可以如何更改条件:

如果触发上述规则,则会为客户分配较高的风险评分,并根据阈值设置,交易状态将更改为“暂停”。

 

用于高级监控的人工智能

人工智能 (AI) 最近已成为交易监控不可或缺的一部分,可以发现人类可能忽视的模式。人工智能技术还可以处理大量信息并发现可疑交易(例如拆分交易)。

 

自动交易监控软件

公司规模越大,需要分配给交易监控的资源就越多。手工工作迟早会变得低效。这就是自动化解决方案发挥作用的时候。

自动化软件可以通过同时监控多个交易来简化工作流程。如果出现复杂的情况,可以将其发送给人工审核。否则,大多数交易都会被自动检查。这种方法可以最大限度地增加批准的交易数量,同时保持公司遵守法规。

平台的交易监控算法使用复杂的分析模型来区分合法活动和欺诈活动。该解决方案根据预定规则分析交易,发送潜在风险交易以供人工审核。一旦此类交易被放入队列,Webhook 操作就会发送到公司的合规团队。

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