《科技》金融業反洗錢,SAS:偵測分析能力是關鍵

近日金融業曝露於洗錢的風險及受國際法規制裁事件層出不窮。2016甫獲Forrester評為企業級詐欺管理領導者的美商賽仕電腦軟體(SAS)台灣分公司,

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,為此提出建言,

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,符合法規僅是基礎措施,

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,我國即將面臨2018年「亞太防制洗錢組織」評鑑,

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,加速建立完整反洗錢分析與偵測能力才是各金融機構應該立即採取的行動!隨著國際金融自由化程度日益提高,

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,國內金融創新政策不斷推行,

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,各國監管單位的法規也日趨嚴格。調查機構指出,

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,60%業者表示日增的法規是面對反洗錢機制最大的法遵挑戰,而全球為符合反洗錢法規的必要支出到2017年底將超過80億美元,龐大的投資除了要滿足合規需求,更重要的是建立精準的防制機制。SAS在全球超過50個國家,已替150家以上金融機構建置反洗錢解決方案,SAS台灣區總經理陳愷新觀察指出,合規僅是必要基準,具備能力解決洗錢交易疑慮,銀行才有更多部署海外或創新營運的發揮空間。反洗錢的難度甚高,涵蓋客戶盡責調查、名單過濾及可疑活動監測等一連串過程監測,牽涉高度複雜的行為剖析與模型建立。目前唯有引入數據分析技術方可有效益地具備應對之道。陳愷新補充,反洗錢如力有未逮,除了面對監管單位可能極高額的罰款外,嚴重還有業務被禁止的可能,而商譽損失則更是令組織多年心血功虧一簣。尤其我國將於2018年第四季接受「亞太洗錢防制組織」(The Asia/Pacific Group on Money Laundering, APG)之評鑑,將是整體台灣金融產業需攜手尋求解決方案的重要契機。屢獲國際權威研究機構Forrester與Chartis評選為企業級反詐欺管理及信用風險管理領導者的SAS,推出之反洗錢解決方案,是根據多年客戶案件管理結果的分析聯合開發出合規分析的方法,並採用進階分析及多種風險管理基準來監測交易中的可疑行為,除了交易資料,該解決方案還支援非貨幣交易事件資料、地理資料、風險事件清單、第三方資料、關聯資料和各種客戶資訊數據;甚至能建立預測性的模型,在警報生成之時,系統通過預測建模過程自動對它們進行過濾,分析警報訊息及簡檔簽名來更準確的預測某一警報是否有助於開展富有成效的調查。欲了解更多產品資訊,請參閱SAS台灣官網。(時報資訊),

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