AML mit SAP Fraud Management

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1 AML mit SAP Fraud Management am Beispiel unüblicher Transaktionen 2015 Cellent Finance Solutions GmbH

2 Agenda Unternehmen AML V0.3 SAP Fraud Management SMARAGD Suite Demo 2015 Cellent Finance Solutions GmbH Seite: 2

3 Firmensitz: Stuttgart Geschäftsstellen: Frankfurt am Main, München Branchenerfahrung: seit 1988 Umsatz: 28 Millionen Anzahl Mitarbeiter: 200 Rechtsform: Gesellschaft mit beschränkter Haftung Geschäftsführer: Thomas Wild Gesellschafter: 100 % Landesbank Baden-Württemberg (LBBW) Aufsichtsratsvorsitz: Dr. Martin Setzer 2015 Cellent Finance Solutions GmbH Seite: 3

4 Projektmanagement Changemanagement - Testmanagement Kompetenzfelder Consulting Technologie Compliance Gefährdungsanalyse Geldwäschebekämpfung Finanzbetrug Wertpapier Insider- Handel Java, C++, J2EE, JBoss Integration EAI Gesamtbanksteuerung integrierte Finanzarchitektur Meldewesen Rechnungswesen Risikocontrolling Finanzcontrolling Data Warehouse SAS Serviceorientierte Architektur Lösungen Finance Data Warehouse SAP Analytical Banking Datenanforderungskatalog für die konzernweite Gesamtbanksteuerung Trading & Financial Markets Handelssysteme Marktdatenplattform Treasury Risk Management Calypso Murex Front Arena Kondor+ Summit Business Intelligence Oracle, DB2 Compliance Solutions Fachkonzeption - IT-Konzeption - Prozesskonzeption 2015 Cellent Finance Solutions GmbH Seite: 4

5 Die passende Compliance Lösung für alle Branchen 2015 Cellent Finance Solutions GmbH

6 SMARAGD Suite Geldwäsche-/Betrugsbekämpfung Kundenscreening PEP Identifikation Third Party Check Gift & Entertainment Log Risiko-/Gefährdungsanalyse Bekämpfung der Terrorismusfinanzierung Embargo-/Sanktionsüberwachung Überwachung des Zahlungsverkehrs Customer Due Diligence (CDD) / Know Your Customer (KYC) 2015 Cellent Finance Solutions GmbH Seite: 6

7 AML auf SAP Fraud Management Integration in bestehende SAP Landschaft Integration von AML in komplexe Betrugs-Lösungsstrategien Schnelle, systemseitige Ad-Hoc Analysen (near time) Nutzung statistische & mathematische Verfahren Neueste Technologien 2015 Cellent Finance Solutions GmbH Seite: 7

8 Ziele der Version 0.3 Aufbau von Erfahrung und Know How im Umgang mit SAP Fraud Management Umsetzung eines AML Bearbeitungsworkflows auf Basis SMARAGD MDS Erweiterung vorhandener Funktionalität von SMARAGD MDS durch Einsatz statistischer Verfahren 2015 Cellent Finance Solutions GmbH Seite: 8

9 Unübliche Transaktionen Unüblich im Vergleich zu einer Peergroup» Hier: Bereich Versicherungssumme Als unüblich können Daten bezeichnet werden, die einen bestimmten Schwellwert in der Vergleichsperiode unterschreiten oder außerhalb eines definierten Intervalls liegen.*» Threshold» Confidence Interval *Abhängig von der zugrundeliegenden Berechnungsmethode 2015 Cellent Finance Solutions GmbH Seite: 9

10 Investigation & Detection Object Fachliche Objekte Investigation Object bildet die Klammer unter der verschiedene Treffer zu Alerts vereinigt werden.» Hier: Kunde Detection Object ist der Objekttyp, über den ein Treffer aufgedeckt wird.» Hier: Kunde und Transaktion 2015 Cellent Finance Solutions GmbH Seite: 10

11 Methoden und Strategien Methode» Ist die kleinste Einheit die zu einem Treffer führt.» Hier wird das Detection Objekt untersucht. Strategie» Gruppiert Methoden» Kann ein oder mehrere Methoden beinhalten» Methoden können unterschiedlich parametrisiert werden 2015 Cellent Finance Solutions GmbH Seite: 11

12 Alert Ein Alert pro Investigation Objekt Ein Alert fasst ein oder mehrere Strategien zusammen 2015 Cellent Finance Solutions GmbH Seite: 12

13 Strategien Strategie Customer Name check against Worldcheck Deviating Account Unusual Trans (NORM), Transaction Counterparty Country Risk Unusual Trans (ESTIM), Transaction Counterparty Country Risk Detection Obj. Type Customer Transaction Transaction Transaction Ähnlichkeitssuche Transaktion von einem abweichenden Konto Kombination aus: Unübliche Transaktion gegenüber der Peergroup auf Basis Normalverteilung, Länderrisiko der Gegenpartei Kombination aus: Unübliche Transaktion gegenüber der Peergroup auf Basis der nichtparametrischen Verteilung, Länderrisiko der Gegenpartei 2015 Cellent Finance Solutions GmbH Seite: 13

14 Story Es ist Anfang Dezember 2008 Unser Institut arbeitet in Monatsläufen zur AML Aufdeckung Für die Schätzung der Verteilung liegen Daten seit Anfang des Jahres vor Wir untersuchen den Kunden mit dem höchsten Risiko Es ist ein Monat vergangen Januar 2009 Nach dem Monatslauf untersuchen wir wieder den Kunden mit dem höchsten Risiko 2015 Cellent Finance Solutions GmbH Seite: 14

15 Beispiel Bearbeitung von Alerts Live Demo 2015 Cellent Finance Solutions GmbH Seite: 15

16 2015 Cellent Finance Solutions GmbH Seite: 16

17 AML mit SAP Fraud Management am Beispiel unüblicher Transaktionen Karsten Treiber Chief Development Officer Compliance Solutions +49 (711) Cellent Finance Solutions GmbH Seite: 17

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