Socure, dirbtinio intelekto lyderis skaitmeninio tapatumo patvirtinimo srityje, pristatė pirmąjį dirbtinio intelekto pagalbininką Pasaulinio stebėjimo sąrašo filtravimui ir stebėjimui. Šis novatoriškas sprendimas pagerina stebėjimo sąrašo filtravimą, gerinant sankcijų, politiškai pažeidžiamų asmenų (PEP) ir neigiamų medijų atitikmenų valdymą. Žymiai sumažindamas klaidingų teigiamų atvejų skaičių, pagreitindamas atvejų peržiūrą ir palengvindamas analitikų sprendimų priėmimą, Socure sistema siūlo neprilygstamą greitį ir efektyvumą. Įprastas stebėjimo sąrašų filtravimas dažnai kelia iššūkių atitikties komandoms dėl didelių klaidingų teigiamų atvejų rodiklių, daug laiko reikalaujančių rankinių peržiūrų ir sudėtingų taisyklių. Finansinės institucijos ir fintech įmonės susiduria su didėjančiu spaudimu laikytis greitai kintančių reikalavimų iš tokių institucijų kaip OFAC, o už nesilaikymą numatytos ženklios baudos. Socure sprendimas pasižymi unikaliu, patentu pilnai norimu dviejų etapų balų sistemu. Pirmasis etapas generuoja Vardų atitikimo balą, kad sukurtų kandidatų grupę pagal vardų atitikimą su stebėjimo sąrašais, o tai papildoma papildoma asmens tapatybę atskleidžiančia informacija (PII), siekiant geresnio rizikos vertinimo. Antrasis etapas, Subjekto koreliacijos balas, imituoja analitiko mąstymo procesą, kad nustatytų ryšį tarp šaltinio sąrašo ir nustatyto atitikmens.

Šis dvigubas požiūris sumažina klaidingų teigiamų ir neigiamų atvejų skaičių, tuo pačiu sumažindamas poreikį vykdyti rankines peržiūras. AI pagalbininkas pagerina operacijų srautus, standartizuoja procesus ir teikia skaidrią dokumentaciją. Aiškiai nurodo diskvalifikavimo kriterijus, atleidžiant analitikų nuo poreikio kurti sprendimų pasakojimus. Analitikai vis dar gali patvirtinti arba paneigti rezultatus, užtikrindami atsakomybę ir atitiktį. Pagrindinės savybės apima: - Realaus laiko analizę: atitikimai apdorojami per dvi sekundes. - Kontextinį supratimą: identifikavimas įvairių alių ir kultūrinių niuansų siekiant sumažinti klaidingų teigiamų atvejų skaičių. - Supaprastintą sprendimų priėmimą: greitas atitikimų vertinimas su galimybe pridėti pastabas. - Reguliatoriams paruoštą dokumentaciją: sklandžiai generuojami auditai. Dirbtinio intelekto pagalbininko įgyvendinimas atnešė įspūdingų rezultatų: - 78% sumažėjo rankinių peržiūrų, leido analitikams koncentruotis į tikras rizikas. - 80% sumažėjo atvejų peržiūros laikai, padidinant našumą. - Iki 60% sumažėjo atitikties išlaidos, naudojant standartizuotas AI generuojamas tyrimas. Praktiniame panaudojime AI pagalbininkas sėkmingai atskyrė atvejį tarp „Paolo Garcea“ ir „Isabel Paola Garcia“, atpažindamas neatitikimus kritinėse savybėse, klasifikuodamas jį kaip tikėtiną klaidingą teigiamą atvejį, taip pagerindamas operatyvumo efektyvumą. Debra Geister, Socure reguliavimo ir atitikties sprendimų VP, pabrėžė, kad AI pagalbininkas sprendžia šiuolaikinio rizikos valdymo poreikį, didindamas efektyvumą, tikslumą ir kainos efektyvumą, transformuodamas atitikties kraštovaizdį. Kliento pavyzdys: Lili App Inc. , sparčiai auganti finansinė platforma verslui, susidūrė su iššūkiais didėjantys sandorių apimtims ir reguliavimo spaudimui. Dėl ženklaus pasaulinių stebėjimo sąrašų subjektų skaičiaus padidėjimo, Lili analitikams buvo sunku susidoroti su klaidingais teigiamais atvejais. Priėmus Socure stebėjimo sąrašo filtravimo sprendimą, jie pasiekė 78% sumažėjimą rankinių peržiūrų, patobulino audito takelius ir galėjo sutelkti dėmesį į strateginį rizikos valdymą, užtikrindami atitiktį besikeičiantiems reguliavimo reikalavimams.