Fraudes financeiras representam um grande desafio para a indústria de serviços financeiros. Não só vem em muitas formas diferentes, mas muitas vezes é difícil de detectar devido à complexidade das relações entre entidades e padrões ocultos. E, uma vez detectadas, as instituições financeiras devem notificar os clientes sobre atividades fraudulentas em tempo real e tomar medidas imediatas para interrompê-las, por exemplo, bloqueando o cartão de crédito do cliente.
O setor de serviços financeiros também é regulamentado e deve relatar atividades antilavagem de dinheiro (Anti-money Laundering, AML) e concluir a devida diligência em seus clientes usando os processos Conheça seu Cliente (ou Know Your Client, KYC). Isso geralmente requer a análise de dados de produtos, mercados e regiões geográficas para identificar relacionamentos e padrões de AML.
Conceitualmente, a lavagem de dinheiro é simples: o dinheiro sujo é repassado, misturado com fundos legítimos e depois transformado em ativos tangíveis. Na realidade, é muito mais complicado, contando com uma longa e complexa série de transferências válidas entre contas criadas usando identidades sintéticas (muitas vezes roubadas) e muitas vezes usando informações semelhantes, como emails e endereços. Em suma, envolve uma grande quantidade de dados, e é por isso que uma plataforma de dados unificada que oferece suporte a técnicas analíticas avançadas, como análise de gráficos, é essencial para programas antilavagem de dinheiro.
O setor de serviços financeiros continua a ser altamente monitorado e regulamentado, e poucas áreas tiveram um aumento maior no foco regulatório do que as atividades de combate à lavagem de dinheiro e ao financiamento do terrorismo. Impulsionada por vastas redes criminosas, a fraude financeira é um desafio sofisticado e crescente que exige soluções antilavagem de dinheiro que forneçam informações em toda a empresa e em todo o mundo.
A arquitetura a seguir demonstra como os componentes e recursos da Oracle, incluindo análises avançadas e machine learning, podem ser combinados para criar uma plataforma de dados que abrange todo o ciclo de vida da análise de dados e fornece os insights de que as equipes de AML precisam para identificar os padrões anômalos de comportamento que podem ser indicativos de atividade fraudulenta.
A imagem mostra como a Oracle Data Platform para serviços financeiros pode ser usada para oferecer suporte à prevenção de fraudes e atividades de AML. A plataforma inclui os seguintes cinco pilares:
Dados de registro de negócios (primários) incluem transações de cartão de crédito, informações de conta e fluxos de eventos de caixas eletrônicos.
Dados de terceiros incluem feeds sociais.
A transferência em massa usa OCI FastConnect, OCI Data Transfer, MFT e OCI CLI.
A ingestão em massa usa OCI Data Integration, Oracle Data Integrator e ferramentas de banco de dados.
A captura de dados alterados usa OCI GoldenGate e Oracle Data Integrator.
A ingestão de streaming usa OCI Streaming e Kafka Connect.
Todos os quatro recursos se conectam unidirecionalmente ao recurso de armazenamento em nuvem/data lake no pilar Persistência, Curadoria, Criação.
Além disso, a ingestão de streaming está conectada ao processamento de stream no pilar Análise, Aprendizado, Previsão.
O armazenamento de dados de serviço usa Autonomous Data Warehouse e Exadata Cloud Service.
O armazenamento em nuvem/data lake usa OCI Object Storage.
O processamento em lote usa OCI Data Flow.
A governança usa OCI Data Catalog.
Esses recursos estão conectados no pilar. O armazenamento em nuvem/data lake é conectado unidirecionalmente ao armazenamento de dados de serviço; ele também é conectado bidirecionalmente ao processamento em lote.
Um recurso se conecta ao pilar Análise, Aprendizado, Previsão: o armazenamento de dados de serviço se conecta unidirecionalmente a análise e visualização, serviços de IA e recursos de machine learning e bidirecionalmente ao recurso de análise de streaming.
Análises e visualização usam Oracle Analytics Cloud, GraphStudio e ISVs.
Os serviços de IA usam OCI Anomaly Detection, OCI Forecasting e OCI Language
O machine learning usa OCI Data Science e Oracle Machine Learning Notebooks.
A análise de streaming usa o OCI GoldenGate Stream Analytics.
Pessoas e parceiros incluem Mapas de Calor Geográficos, Relatórios Normativos, Análise Preditiva de Entidades de Alto Risco, Tendências de fraude.
Aplicações incluem o Transaction Anomaly Detection, Text Mining e Natural Language Processing (NLP).
Modelos de machine learning incluem Análise de Rede, Análise de Comportamento, Triagem da Lista de Observação.
Os três pilares centrais—Ingestão, Transformação; Persistência, Curadoria, Criação; e Análise, Aprendizado, Previsão — têm suporte de infraestrutura, rede, segurança e IAM.
Existem três maneiras principais de injetar dados em uma arquitetura para permitir que organizações de serviços financeiros identifiquem atividades potencialmente fraudulentas.
A persistência e o processamento de dados são baseados em três (opcionalmente quatro) componentes.
A capacidade de analisar, prever e agir baseia-se em três abordagens tecnológicas.
A Oracle Data Platform pode ajudar sua organização a detectar a lavagem de dinheiro com mais eficiência, aumentar a precisão e a eficiência das investigações de crimes financeiros e simplificar os processos de geração de relatórios para manter os custos de conformidade baixos.
Saiba como a Oracle Data Platform para serviços financeiros ajuda a reduzir riscos e melhorar a detecção de fraudes e a conformidade neste caso de uso.
Saiba como a Oracle Data Platform para serviços financeiros ajuda a reduzir riscos e melhorar a conformidade regulatória neste caso de uso.
Saiba como gerenciar operações de serviços financeiros com mais eficiência utilizando uma plataforma de dados que ajuda a melhorar o desempenho com machine learning.
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