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State of Financial Crime 2023 Report

Darlehen

Risikoerkennung in Echtzeit schnelleres Kunden-Onboarding

Finanzkriminelle haben es auf Kreditgeber abgesehen. Zwar ist dies eine unkonventionelle Art, Geld zu waschen, doch genau das macht sie so attraktiv. Die Kriminellen erwarten, dass ihr Treiben unentdeckt bleibt.

Deshalb drängen die Regulierungsbehörden die Kreditgeber, ihre Sorgfaltspflicht zu verbessern. Unternehmen, die die AML-Vorschriften nicht einhalten, drohen hohe Geldstrafen und eine Schädigung ihres Rufs.

Unabhängig davon, ob es sich um einen Kreditgeber mit einem oder mehreren Produkten handelt, ist ein solider, risikobasierter Ansatz für das Onboarding von Kunden und die Überwachung von Darlehen unerlässlich. Mithilfe unserer KI-gesteuerten Lösungen können Kreditgeber ihre Prozesse sowie die Einhaltung von Vorschriften effektiver und effizienter gestalten.

Was spricht für ComplyAdvantage?

Schnellere Geschäftsentscheidungen

Verbessern Sie die Kundenzufriedenheit durch eine schnellere Kreditbewilligung. Ermöglicht wird dies durch automatisiertes Screening mit deutlich weniger False-Positives.

Aktuelle Meldungen zu Änderungen am Risikostatus

Erhalten Sie auf Ihren risikobasierter Ansatz abgestimmte Warnmeldungen, wenn sich der Status eines Kunden ändert.

Erstellung eines elektronischen Prüfpfads

Benutzeraktionen werden protokolliert und mit einem Zeitstempel versehen. So entsteht ein Prüfpfad, der den Anforderungen von Aufsichtsbehörden und Wirtschaftsprüfern gerecht wird.

Benutzerdefinierte Überwachung

Kunden, die kein Risiko für Ihr Unternehmen darstellen, können einfach auf eine Positivliste gesetzt werden. Auf diese Weise wird die Zahl der False-Positives beim Onboarding und bei der laufenden Überwachung erheblich reduziert.

Screening & Überwachung

Schnelles und effizientes Onboarding von Kunden

  • Überprüfen Sie Kunden anhand von Sanktionslisten, Beobachtungslisten und Listen politisch exponierter Personen (PEP). Erkennen Sie Betrug bei Schadensforderungen und überprüfen Sie Anspruchszahlungen, bevor Sie sie verarbeiten.
  • Maßgeschneiderte Warnmeldungen auf der Grundlage unserer FATF-konformen Taxonomie Reduzieren Sie False-Positives und beschleunigen Sie das Onboarding von Kunden.
  • Vermeidung von übermäßigem Screening beim Onboarding und Steigerung der Kundenzufriedenheit Passen Sie die Überprüfungen anhand von Parametern wie Kreditart, Kunden oder Land an.
  • Reduktion der manuellen Aufgaben durch Automatisierung der Kundenprüfung Optimieren Sie das Onboarding von Neukunden sowie das Screening bestehender Kunden, die einen Kredit beantragen.
Weitere Informationen

Überprüfung auf Adverse Media

Gewinnen Sie einen tieferen Einblick in das Risiko, dem Sie ausgesetzt sind.

  • Konzentration auf das Wesentliche Konzentrieren Sie sich nur auf die wichtigsten Informationen für die Kreditvergabe.
  • Identifikation potenziell risikobehafteter Kunden bzw. Unternehmen Dazu gehören bekannte Betrüger, die in der Vergangenheit Geldwäsche betrieben oder falsche Kreditanträge gestellt haben.
  • Zusammenfassung sämtlicher Informationen in einzelnen Kundenprofilen So erhalten Compliance-Teams einen tieferen Einblick in ihre Kunden und können die mit diesen verbundenen Risiken klar erkennen.
Weitere Informationen

Transaktionsüberwachung

Ermittlung von Mustern bei der Kreditfinanzierung und -abwicklung in Echtzeit

  • Verwendung kreditspezifischer Regeln Übernehmen Sie die von uns empfohlenen Regeln oder verwenden Sie Ihre eigenen – sie alle sind auf Ihren risikobasierten Ansatz zugeschnitten.
  • Erkennung verdächtiger Rückzahlungsmuster Bemerken Sie, wenn das Volumen oder die Häufigkeit der Kreditrückzahlungen das Maß überschreitet, zu dem ein Kunde eigentlich in der Lage ist.
  • Mühelose Überwachung Nutzen Sie unsere benutzerfreundliche Oberfläche oder die nahtlose Integration in unsere API.
Weitere Informationen

Erfahren Sie, wie wir anderen Kreditgebern geholfen haben

50 % Reduktion des Zeitaufwands für die Verwaltung von Alarmen bei Robocash

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Deutliche Abnahme manueller Aufgaben bei Finiata

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