Det är måndag morgon och larmkön har vuxit under helgen. Bland alla larm finns några ärenden som behöver din fulla uppmärksamhet, men att hitta dem är det svåra.
Därför har Trapets inlett ett samarbete med DNB Carnegie Investment Bank för att utveckla nästa generations lösningar för transaktionsövervakning och KYC.
Genom att kombinera regelbaserad och AI-driven detektion blir det lättare för dig att identifiera och prioritera ärenden med större säkerhet.
Samarbetet förenar två typer av expertis. DNB Carnegie bidrar med praktisk erfarenhet inom KYC och transaktionsövervakning, samt lärdomar från utvecklingen av AI-drivna lösningar för finansiell brottsprevention i nordisk bankverksamhet.
Trapets bidrar med teknik och specialistkompetens inom förebyggande av finansiell brottslighet.
Arkitekturen i Instantwatch är väl lämpad för AI-stödda compliance-processer, eftersom KYC, screening och transaktionsövervakning utgår från en enhetlig och sammankopplad datagrund.
Det skapar goda tekniska förutsättningar för tillförlitlig analys, automatisering och AI-stött beslutsfattande i hela plattformen.
Ett nära samarbete med våra kunder har alltid varit en viktig del av hur vi utvecklar vår plattform. I mer än 20 år har kunskap och feedback från compliance-experter väglett hur Instantwatch utvecklas.
DNB Carnegie har varit kund och partner i över tio år, och vi är glada att nu kunna ta med deras erfarenhet direkt in i utvecklingsarbetet.
Utmaningen: en lång lista med larm
Många som arbetar med AML känner igen utmaningen: en lång lista med larm där många visar sig ha låg risk, men där alla kräver uppmärksamhet för att de med hög risk ska kunna identifieras.
Samarbetet fokuserar på det här problemet genom att kombinera regelbaserade metoder med AI-driven detektion. Målet är att stärka riskidentifieringen och ge bättre stöd för prioritering, vilket kan bidra till ett mer effektivt utredningsarbete.
Regelbaserad och AI-driven detektion i kombination
Regelbaserad detektion ger en tydlig och förutsägbar logik. Du kan se vilket scenario som utlöste ett larm och varför, vilket gör det enklare att bedöma ärendet och dokumentera ditt beslut.
AI-driven detektion kan identifiera mönster i stora datamängder som fasta tröskelvärden kan missa. När metoderna kombineras får larmet mer kontext, och ärendena med högst risk kan bli lättare att upptäcka.
Tydlig logik bakom varje larm
Ett larm är bara till hjälp om du förstår det, kan agera på det och förklara ditt beslut i efterhand.
Därför upprätthåller samarbetet kraven på transparens, tolkning och styrning.
AI används inom områden där den kan skapa ett tydligt och validerbart värde, så att resonemanget bakom ett larm förblir synligt för dem som arbetar med ärendet.
”Framgång bör inte enbart mätas i antalet genererade varningar, utan i förmågan att identifiera och prioritera relevanta risker. Framtiden ligger i att olika detektionsmetoder kompletterar varandra, där AI används inom områden där den kan skapa ett tydligt och validerbart värde, samtidigt som kraven på transparens, tolkning och styrning upprätthålls”, säger Gabriella Bussien, vd på Trapets.
Vill du veta mer? Läs hur DNB Carnegie använder Trapets för ett heltäckande arbete mot finansiell brottslighet eller boka en demo för att se hur Trapets transaktionsövervakning stödjer granskning av larm och utredningar idag.