SAS Anti-Money Laundering (SAS AML)

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