Notre solution s'appuie sur l'analyse du comportement des utilisateurs (ACU) alimentée par l'IA et sur des mesures de fraude connues. L'ACU part du principe que les êtres humains ont des modèles de comportement distincts et que l'identification de toute déviation de ces modèles peut indiquer une intention criminelle.
La combinaison du score de fraude AZN et de la vérification des documents d'identité lors de la vérification de la diligence raisonnable du client aide les institutions financières à satisfaire les exigences de conformité en matière de Lutte contre le Blanchiment d'Argent (LBA), de Connaissance du Client (CC) et de Lutte contre le Financement du Terrorisme (LFT), ainsi qu'à réduire le risque de fraude. Notre solution permet également de déterminer si les données fournies au cours du processus d'intégration franchissent le seuil de déclaration des Propriétaires Bénéficiaires Ultimes (PBU). Nos mesures antifraude configurables et spécifiques à chaque pays permettent à nos clients de définir des exigences pour chaque pays dans lequel ils opèrent :
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Diligence Raisonnable Simplifiée (“DRS”)
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Diligence Raisonnable du Client de Base (“DCB”)
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Diligence raisonnable Renforcée (“DR”)
AZN Antifraud a recueilli des informations supplémentaires pour les clients à haut risque, ce qui permet de mieux comprendre l'activité des clients et d'atténuer les risques associés. En fin de compte, bien que certains facteurs EDD soient spécifiquement inscrits dans la législation d'un pays, il appartient à une institution financière de déterminer son risque et de prendre des mesures pour s'assurer que ses clients ne sont pas de mauvais acteurs.