Die Entwicklung der AML-Technologie in den letzten Jahren

Weiterentwicklung der AML-Technologie
Bildquelle: Mortgage Finance Gazette

Anti-Geldwäsche-Technologie bezieht sich auf die Tools, Systeme und Prozesse, die zur Erkennung, Verhinderung und Bekämpfung krimineller Aktivitäten wie Geldwäsche eingesetzt werden. Dabei handelt es sich häufig um ein Verfahren, das für Unternehmen, die mit Kryptowährungen arbeiten, wie z. B. Kryptowährungsbörsen, erforderlich ist, um den sichersten Weg zum Kauf von Kryptowährungen sicherzustellen.

Bei der Bekämpfung der Geldwäsche werden fortschrittliche Technologien und Datenanalysetechniken eingesetzt, um verdächtige Transaktionen zu identifizieren, Finanzaktivitäten zu überwachen und die Einhaltung der AML-Vorschriften sicherzustellen. Früher war der Prozess recht einfach und nicht immer effizient. Vor ein paar Jahren drehte sich beispielsweise bei der AML-Technologie alles um KYC (Know-Your-Customer), doch heute sind die Systeme fortschrittlicher und effizienter. Mal sehen, welche Tools und Systeme außer einem AML-Prüfer, dieses Verfahren beinhaltet.

Wie hat sich die AML-Technologie entwickelt?

Eine typische Kryptowährungsbörse verfügt immer noch über einen KYC-Prozess, um verdächtige Aktivitäten zu verhindern. Es gibt jedoch auch andere Methoden zur Erkennung illegaler Aktivitäten. Benutzer müssen immer noch die Kryptowährungen überprüfen, die sie kaufen möchten, um sicherzustellen, dass das Projekt legal ist. Sie sind jedoch sicherer, wenn sie digitale Währungen an Börsen kaufen, die AML-Technologie verwenden. So hat sich diese Technologie entwickelt:

           Automatisiertes KYC. Die Einführung automatisierter KYC-Lösungen verbesserte die Wirksamkeit der AML-Technologie. Fortschrittliche Datenanalyse- und künstliche Intelligenz (KI)-Techniken werden von automatisierten Systemen verwendet, um den Kunden-Onboarding-Prozess zu optimieren. Die KYC-Automatisierung eliminiert manuelle Fehler, steigert die Effizienz und verbessert die Compliance-Genauigkeit.

            Transaktionsüberwachung. Diese Überwachungssysteme untersuchen Transaktionsdaten und -muster, um illegale Aktivitäten zu erkennen. Die erste Generation von Transaktionsüberwachungssystemen basierte auf regelbasierten Modellen, die Transaktionen anhand bestimmter Situationen identifizierten.

            Maschinelles Lernen und KI. Algorithmen für maschinelles Lernen sind in der Lage, Unmengen an Daten zu analysieren, komplizierte Muster zu erkennen und sich an die Entwicklung von Geldwäschestrategien anzupassen. KI-gestützte Systeme erstellen genauere Prognosen und erkennen Anomalien.

            Einhaltung gesetzlicher Vorschriften. Compliance-Management-Systeme unterstützen Finanzorganisationen bei der Automatisierung von Compliance-Vorgängen, regulatorischen Anpassungen, der Erstellung von Prüfprotokollen und der Berichterstattung an Regulierungsbehörden. 

Die Weiterentwicklung der AML-Technologie hat zu effizienteren, genaueren und umfassenderen Methoden zur Erkennung illegaler Aktivitäten geführt. Automatisierung, maschinelles Lernen und KI-Technologie, fortschrittliche Überwachung und andere Methoden verbesserten die Fähigkeit, Geldwäsche zu erkennen und zu verhindern, und führten zu einem sichereren Finanzsystem.

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