So aktivieren Sie Self-Service auf sichere und kontrollierte KYC-Daten

Zusammenfassung

Das Webinar zeigt, wie Self-Service auf KYC- und AML-Daten ermöglicht werden kann, ohne dabei Abstriche bei der Governance oder der Sicherheit zu machen.
AI Analyst unterstützt Compliance-Teams dabei, Risikoprobleme schnell zu untersuchen, indem es mithilfe der semantischen Ebene bewährte Geschäftsdefinitionen und -logik anwendet.
Der Einsatz von SemQL wird als zentrale Kontrollinstanz positioniert, die für konsistente Antworten sorgt und halluzinierte Ergebnisse verhindert.
Die Plattform legt zudem großen Wert auf Sicherheit durch schreibgeschützten Zugriff, Verschlüsselung, kopierfreie Verarbeitung, minimalen Datenabruf und den Verzicht auf Training Modellen Training Kundendaten.
Die übergeordnete Botschaft lautet, dass eine regulierte KI den manuellen Aufwand für die Einhaltung von Vorschriften reduzieren und gleichzeitig sicherstellen kann, dass sensible Kundenuntersuchungen vertrauenswürdig und kontrolliert bleiben.

Wie lässt sich Self-Service auf sichere und gut verwaltete „Know Your Customer“-Daten ermöglichen? Wir haben uns im neuesten Webinar von Actian eingehend damit befasst.

Die Herausforderung

Um die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften zu gewährleisten, benötigen Sie absolutes Vertrauen, Überprüfbarkeit und Reproduzierbarkeit der Daten, mit denen Sie arbeiten. Ohne eine Möglichkeit, sicherzustellen, dass der Einsatz von KI nicht mehr Probleme schafft, als er löst, sind Compliance-Teams in stark regulierten Branchen gezwungen, intensive manuelle Arbeit zu leisten, um Daten zu sensiblen Themen zu überwachen und zu untersuchen.

Die Überprüfung im Rahmen der Geldwäschebekämpfung und der „Know Your Customer“-Vorschriften gehört zu den sensiblen Themen. In unserem jüngsten Webinar haben wir gezeigt, wie Actian AI Analyst dabei helfen kann.

Echte Ermittlungen, und zwar schnell

Wir haben uns in die Lage des Leiters der Compliance-Abteilung einer fiktiven Bank versetzt, der kürzlich erfahren hat, dass mehrere Kunden mit geringem Risiko einen Schwellenwert für die Meldung verdächtiger Aktivitäten überschritten haben.

Manuell herauszufinden, warum unsere Risikoeinstufung nicht mit dem Verhalten des Kunden übereinstimmt, kann Stunden oder Tage dauern – doch dafür bleibt keine Zeit. Glücklicherweise verfügt unser Leiter der Compliance-Abteilung über AI Analyst.

Zunächst haben wir um eine Liste der Kunden mit geringem Risiko gebeten, die den Schwellenwert für die Meldung verdächtiger Aktivitäten überschreiten – und wir mussten gar nicht erst definieren, was „geringes Risiko“ oder „SAR-Schwellenwert“ bedeuteten oder wie sie zu berechnen waren, denn AI Analyst bezog alle relevanten Kontextinformationen aus der semantischen Ebene.

Je tiefer wir in die Materie eintauchten, desto mehr wurde deutlich, dass AI Analyst weit mehr leistete als nur Daten zu sammeln: Es stellte zentrale Kennzahlen Risikofaktoren dar, empfahl Maßnahmen zur Einhaltung von Vorschriften, ermittelte, warum das Problem nicht früher erkannt worden war, und vieles mehr.

Governance mit SemQL: Der Schlüssel zur Vermeidung von Halluzinationen

AI Analyst ist vertrauenswürdig, weil es stets über Ihre semantische Ebene arbeitet – den durch Ihre Modelle, Metriken, Glossarbegriffe und Agentenanweisungen geschaffenen Gesamtkontext – und dabei SemQL nutzt.

SemQL ist eine von uns entwickelte Abstraktionsschicht, die Ihre Fragen unter Berücksichtigung Ihrer Kontextschicht in validiertes SQL übersetzt.

AI Analyst hat niemals direkten Zugriff auf Ihre Rohdaten, sodass es niemals vom vorgegebenen Ablauf abweichen kann. Die gleiche Frage zu denselben Daten liefert immer dieselben Ergebnisse.

Schnelle Bereitstellung

Das in diesem Webinar behandelte Beispiel verfügte über eine vollständig konfigurierte Kontext-Ebene: ein definiertes Modell, Kennzahlen, Geschäftsglossar sowie Anweisungen für die Bearbeiter, die den tatsächlichen Prozessen der (fiktiven) Bank entsprachen.

Bislang war die Erstellung dieser Kontextschicht eines der größten Hindernisse für den sinnvollen Einsatz von KI. Mit AI Analyst können Sie nützliche Kontextinformationen innerhalb von Stunden oder Tagen einsatzbereit machen.

Vermeiden Sie monatelange manuelle Konfigurationsarbeiten mit dem „Data Steward Agent“ von AI Analyst, der Ihre Datenverwalter sich wiederholenden Wartungsaufgaben entlastet, sodass sie sich auf übergeordnete Governance-Aufgaben konzentrieren können.

Lesen Sie: Data Steward Agent: Die fehlende Ebene zwischen KI und Kontext

Sicherheitsteams zufriedenstellen

Die Überprüfung der Einhaltung von AML- und KYC-Vorschriften geht mit dem Umgang mit zahlreichen hochsensiblen Daten einher. AI Analyst sorgt mit Schutzmaßnahmen auf Plattformebene dafür, dass Ihr Sicherheitsteam zufrieden ist. Dazu gehören die derzeit laufende Zertifizierung nach ISO 21001:2002 sowie:

Schreibgeschützter Zugriff: AI Analyst schreibt niemals in Ihre Datenquellen und löscht diese auch nicht.
Verschlüsselung: Die Kommunikation zwischen AI Analyst und Ihren Datenquellen erfolgt während der Übertragung über TLS und im Ruhezustand über AES.
Verarbeitung ohne Kopieren: Ihre Daten verbleiben in Ihrer Datenbank.
Abruf nur bei Bedarf: AI Analyst ruft nur die Zeile(n) ab, die zur Beantwortung Ihrer abfragen erforderlich sind.
Kein Training: Ihre Daten und Fragen werden nicht zum trainieren KI-Modells verwendet.