Kundensegmentierung in AML
Dynamische Clustering-Methoden für weniger False-Positives und eine effizientere Geldwäscheprävention
Kundenkategorien müssen sich am Kundenverhalten orientieren
Viele Finanzinstitute nutzen statische Kundengruppen mit festen Schwellenwerten für ihre AML-Überwachung. Doch pauschale Kategorien wie „Privatkunden“ und „Firmenkunden“ bilden das tatsächliche Transaktionsverhalten nur unzureichend ab. Das Ergebnis: eine hohe Zahl an Fehlalarmen und ineffiziente Monitoring-Prozesse.
Unsere datengetriebene Clusterbildung innerhalb bestehender Kundenkategorien ermöglicht eine differenziertere Risikobetrachtung im Sinne des risikobasierten Ansatzes. Transaktions- und Stammdaten werden automatisch analysiert, um Kunden mit ähnlichem Verhalten, Risiko oder anderen relevanten Faktoren in dynamische Segmente einzuordnen. Diese Zuordnung wird regelmäßig überprüft, sodass sich verändertes Verhalten unmittelbar in der Risikosteuerung widerspiegelt. Die Folge: Schwellenwerte lassen sich gezielt anpassen, um Verdachtsfälle treffsicherer zu identifizieren und Fehlalarme zu minimieren.
Unser Clustering-Ansatz wurde für Siron® AML entwickelt, kann jedoch – mit entsprechender Anpassung – auch in anderen AML-Monitoringsystemen eingesetzt werden. Dank der erklärbaren statistischen Methodik bleibt der Ansatz vollständig nachvollziehbar und erfüllt regulatorische Anforderungen.
Leistungen im Überblick
Unsere Lösung zur dynamischen Kundensegmentierung unterstützt Sie dabei, Ihre AML-Überwachung präziser und effizienter zu gestalten:
✔ Automatische Identifikation von Kundengruppen basierend auf realem Transaktionsverhalten
✔ Kombination von Kundenstammdaten und Verhaltensdaten für eine feingranulare Segmentierung
✔ Laufende Überprüfung und Anpassung der Zuordnung bei Verhaltensänderungen
✔ Dynamische Schwellenwerte pro Cluster für eine effizientere Regelüberwachung
✔ Flexible Integration in bestehende AML-Systeme
Ihre Vorteile
Differenzierte Kundensegmente ermöglichen eine präzisere Analyse und maßgeschneiderte Maßnahmen
Reduzierung unnötiger Warnmeldungen durch realitätsnahe Clusterbildung
Fokus auf tatsächliche Risiken statt auf irrelevante Alerts
Regelmäßige Überprüfung der Segmente bei veränderten Verhaltensmustern
Statistisch fundierte, nachvollziehbare Methodik