SAS Anti-Money Laundering (SAS AML)

Продукт
Разработчики: SAS Institute Inc
Дата премьеры системы: 2008/12/19
Отрасли: Финансовые услуги, инвестиции и аудит
Технологии: BI,  ИБ - Система обнаружения мошенничества (фрод)

SAS Anti-Money Laundering - продукт для решения задач в сфере противодействия легализации (отмыванию) доходов, полученных преступным путем и финансированию терроризма[1].

Решение помогает:

  • консолидировать данные из источников,
  • очистить и интегрировать в единую базу данных,
  • сформировать предупреждения,
  • настроить правила выявления схем отмывания,
  • обеспечить интерфейс расследования и формирования отчетности,
  • предоставить средства для углубленного анализа и выявления новых схем отмывания денег.

Представление SAS Visual Analytics for Anti-Money Laundering, 2013

Для организации хранения данных в решении SAS Anti-Money Laundering используется специализированная логическая модель. Ее основные характеристики:

  • Полнота. В системе хранится вся информация, которая не только используется на этапе выявления подозрительных операций, но и позволяет пользователю провести детальное расследование, получить дополнительную информацию по анализируемой сущности (клиент, счет или транзакция) и принять решение, является ли данная операция подозрительной или нет. Использование промышленной СУБД позволяет обеспечить заданную глубину хранения данных и дает возможность анализировать данные за продолжительный период времени. Например, для поведенческого анализа с целью противодействия легализации доходов необходимы исторические данные за 3 месяца, а для аналитических модулей, входящих в состав системы, таких как <модуль слежения за перемещением средств> (Funds Tracker) - за 6 месяцев;

  • Прозрачность. По всем основным сущностям ведется контроль изменений и вся история этих изменений сохраняется в системе. В случае генерации предупреждения вся информация, связанная с предупреждением, сохраняется в отдельные структуры, предполагающие более продолжительное хранение. Это позволяет в дальнейшем в случае аудита предоставить всю необходимую информацию по расследованным предупреждениям. По умолчанию срок хранения всей информации, связанной с предупреждением, составляет 5 лет;

  • Производительность. Модель данных оптимизирована для работы с не регламентированными запросами, которые формируют пользователи к системе в рамках своей работы по противодействию легализации нелегальных доходов (расследованию предупреждений);

  • Открытость. Модель данных решения расширена атрибутами, отражающими специфику российского учета, и позволяет проводить доработку как в рамках проекта внедрения, так и на последующих этапах функционирования системы (например, при внесении изменений в законодательство).

Мониторинг операций и поведения субъектов или в терминах решения - процесс генерации предупреждений (Alert Generation Process) —реализуется в виде пакетного задания, которое на регулярной основе анализирует исходные данные и по зарегистрированным в системе сценариям генерирует предупреждения (сценарий - алгоритм, который по заданным критериям позволяет идентифицировать одну или несколько транзакций как подозрительную схему).

Скриншот окна программы, 2014

SAS Anti-Money Laundering открытая система и позволяет включать/выключать, добавлять новые сценарии, задавать параметры и настраивать периодичность исполнения. В составе решения большая библиотека готовых сценариев, она постоянно пополняется, в том числе, с учетом опыта внедрения решения на российском рынке.

Скриншот окна программы, 2014

Для расследования предупреждений в системе создан удобный, интуитивно-понятный и полностью локализованный интерфейс. В рамках процесса расследования пользователь видит всю информацию, как по самому предупреждению, так и по сущностям, связанным с этим предупреждением. Если пользователю для принятия решения требуется анализировать дополнительные данные, система предоставляет возможность создать не регламентированные запросы к данным, хранящимся в базе данных. По мере работы над предупреждением к нему можно прикрепить документы (например, сканированный вариант договора), сформировать обязательный отчет или передать предупреждение другому пользователю, сопровождая комментариями.

Примечания



ПРОЕКТЫ (4) ИНТЕГРАТОРЫ (2) СМ. ТАКЖЕ (5)


Распределение вендоров по количеству проектов внедрений (систем, проектов) с учётом партнёров

За всю историю
2021 год
2022 год
2023 год
Текущий год

  Qlik (QlikTech) (59, 464)
  Форсайт (19, 330)
  SAP SE (70, 301)
  Oracle (65, 267)
  Loginom Company (ранее BaseGroup Labs Аналитические технологии) (4, 236)
  Другие (1081, 1514)

  SAP SE (6, 13)
  Форсайт (2, 8)
  Qlik (QlikTech) (2, 8)
  Microsoft (2, 6)
  Доверенная среда (1, 5)
  Другие (47, 73)

Распределение систем по количеству проектов, не включая партнерские решения

За всю историю
2021 год
2022 год
2023 год
Текущий год

Распределение вендоров по количеству проектов внедрений (систем, проектов) с учётом партнёров

За всю историю
2021 год
2022 год
2023 год
Текущий год