Ermittlung in Finanzkriminalitätsnetzwerken
Geldwäscheringe arbeiten über Geflechte aus Konten, Briefkastenfirmen und geteilten Geräten, doch die Transaktionsüberwachung meldet jeweils nur ein Konto — Banken schließen einzelne Konten, während das Netzwerk einfach umleitet.
Was im Weg steht
Wie Scrydon sie löst
Wie sich das auswirkt
Ein Mule-Netzwerk ist darauf ausgelegt, Konto für Konto unauffällig auszusehen: Jedes Konto bleibt unter den Schwellenwerten, jede Kundin wirkt rechtmäßig, und das Einzige, was den Ring verrät — geteilte Geräte, wiederverwendete Adressen, zirkuläre Flüsse zwischen Gegenparteien — ist genau das, was eine Überwachung Konto für Konto nicht sehen kann.
Der Enterprise Knowledge Graph löst Kunden, Konten, Geräte und Gegenparteien zu einem Entitätsgraphen innerhalb der bankeigenen Infrastruktur auf. Löst ein Konto einen Alarm aus, expandiert eine Ermittlerin den Graphen darum herum und sieht das geteilte Telefon, das es mit elf weiteren verbindet — sie legt einen Fall auf Netzwerkebene an statt elf unverbundener, mit den Graph-Belegen im Anhang.
- Ganze Netzwerke werden ausgehend von einem einzigen Alarm identifiziert und zerschlagen, statt in einem jahrelangen Spiel jeweils ein Konto nach dem anderen zu schließen.
Sehen Sie, wie das für Ihre Organisation funktioniert
Entdecken Sie die übrigen
- Betrugserkennung in Echtzeit
- Algorithmisches Risikomanagement
- Automatisiertes KYC/AML
- Aufsichtsrechtliches Meldewesen
- Decision Intelligence für Kredit- und Handelsabteilungen
- Persistentes Gedächtnis für AML-Ermittlungen
- Koordinierte Kreditprüfung von Mensch und Agent
- Ontologiebasierte einheitliche Kundensicht