سامانه‌های مبارزه با پول‌شویی و تطبیق مقررات برای بانک‌ها و نهادهای مالی

این سامانه با اتصال به پایگاه‌های داده داخلی و بین‌المللی، توانایی ارزیابی لحظه‌ای ریسک افراد و شرکت‌ها را بر اساس آخرین فهرست اشخاص دارای عملیات مشکوک، مظنون به پول‌شویی، اشخاص پرریسک در شبکه بانکی، بدهکاران کلان بانکی، فهرست تحریمی و سیاسی (PEP) و سایر منابع پرخطر فراهم می‌سازد.

پایش تراکنش‌ها با موتور قواعد پارامتریک، کشف الگوهای مشکوک و تولید هشدار قابل استناد؛ به‌گونه‌ای که هر هشدار به یک قاعدهٔ مشخص برگردد و در بازرسی قابل دفاع باشد.

سامانه‌ای که سرفصل‌هایش با جدول‌های حداقل الزامات کسب‌وکاری، فنی و امنیتی ابلاغی مرکز مبارزه با پول‌شویی سازمان بورس و اوراق بهادار نگاشت شده است؛ ویژهٔ کارگزاری‌ها و نهادهای مالی تحت نظارت سازمان.

پایش و گزارش‌دهی تراکنش‌های بزرگ و مشکوک، مطابق آیین‌نامه اجرایی ماده ۱۴ قانون مبارزه با پول‌شویی؛ از تشخیص تا ارسال در مهلت مقرر، با نگهداری سابقهٔ هر ارسال.

تولید و ارسال خودکار گزارش‌های موردنیاز مرکز اطلاعات مالی، در قالب‌ها و بازه‌های زمانی ابلاغی، به‌گونه‌ای که مهلت‌های قانونی از دست نروند و سابقهٔ هر ارسال قابل ارائه به نهاد ناظر باشد.

ارزیابی و طبقه‌بندی مشتریان در سه سطح ساده، معمول و مضاعف، بر پایهٔ ریسک ارباب‌رجوع، منطقه و خدمت؛ تا مؤسسه بتواند دربارهٔ نحوهٔ ارائهٔ خدمت مطابق رویه‌های اعلامی مرکز اطلاعات مالی عمل کند.

شناسایی الزامات مقرراتی، ارزیابی ریسک عدم انطباق، تعریف کنترل‌ها و پایش اجرای آن‌ها؛ رویکردی پیشگیرانه که احتمال جریمهٔ نظارتی و محدودیت فعالیت را کاهش می‌دهد.

گردآوری و نگهداری اطلاعات مالکان واقعی مشتریان و پیمایش گراف مالکیت در ساختارهای چندلایه؛ همان چیزی که بدون آن، شناسایی مالک واقعی و مرتبطین اشخاص سیاسی عملاً ناممکن است.

یکپارچه‌سازی داده‌های پراکندهٔ بانکی در یک منبع واحد و تاریخی، با ابعاد مشتری، ابزار، کانال، شعبه و کاربر — پایه‌ای که تحلیل ریسک و گزارش‌گیری نظارتی بدون آن قابل اتکا نیست.

شناسایی و پیشگیری از رفتارهای تقلبی در تراکنش‌ها با ترکیب قواعد صریح و مدل‌های رفتاری؛ هدف، کاهش خسارت مالی بدون پرکردن صف بررسی از هشدار کاذب است.

شناسایی الگوها و شاخص‌های مرتبط با فعالیت‌های قماری در تراکنش‌ها، با تکیه بر روش‌های یادگیری ماشین و آموزش مدل بر داده‌های واقعی شبکهٔ پرداخت.

سامانه‌ای تخصصی برای جست‌وجو، پایش، کنترل و مغایرت‌گیری تراکنش‌های الکترونیکی کارت؛ با تجمیع اطلاعات تراکنشی از منابع مختلف و نمایش وضعیت شتاب، سوئیچ و ژورنال‌ها در یک نگاه.

جمع‌آوری، نرمال‌سازی و تحلیل رویدادهای امنیتی از سراسر شبکه و زیرساخت، با تشخیص مبتنی بر یادگیری ماشین و گردش‌کارهای خودکار پاسخ به حادثه.

راهکاری که با تکیه بر مدل‌های پردازش زبان (LLM) و معماری ابری یا داخلی مقیاس‌پذیر، دانش پراکندهٔ سازمان را به بینشی زنده و قابل مکالمه تبدیل می‌کند.

کشف ناهنجاری و داده‌های پرت، پیش‌بینی بر پایهٔ روندها، تحلیل داده‌های زبان طبیعی و شناسایی حوزه‌های مورد علاقه در داده‌های سازمان.

ابزاری برای پیش‌بینی رفتار آیندهٔ داده‌ها؛ کاربردش در برنامه‌ریزی ظرفیت، تصمیم‌گیری مدیریتی و شناسایی روندهای نوظهور است.

دسترسی به پایگاه دادهٔ داوجونز شامل اشخاص سیاسی (PEP)، فهرست‌های تحریمی، اشخاص تحت نظر، اخبار منفی و اطلاعات مناطق پرخطر، برای غنی‌سازی فرآیند شناسایی مشتری.