Dati in ingresso ai sistemi di AML: la riduzione del numero di ricicli

Grazie alla soluzione di Data Quality Management (DQM) realizzata da Brain Management con il supporto della piattaforma proprietaria Datalabs, un’importante istituzione finanziaria italiana ha ottenuto significativi miglioramenti nei processi di produzione dei dati in ingresso ai sistemi di Anti-Money Laundering (AML). Il progetto ha incrementato sensibilmente la qualità dei dati in input ai sistemi target del cliente, dal punto di vista tecnico e funzionale, migliorandone la conformità normativa e consentendo una riduzione significativa del numero di ricicli. La banca può ora, grazie ad una User Interface dedicata, controllare e gestire in maniera autonoma ed efficiente i processi, mitigando i rischi associati.

Gestire volumi ed eterogeneità crescenti dei dati, rispettando normative e cutoff

Il nostro cliente, un’importante istituzione finanziaria, si trovava a dover gestire una mole crescente di dati provenienti da diverse fonti eterogenee. La complessità del settore richiedeva una gestione accurata e tempestiva dei flussi di dati per garantire la conformità alle rigide normative vigenti. Le segnalazioni, essendo soggette a scadenze rigorose e standard di qualità elevati, rappresentavano un’enorme sfida. La necessità di ridurre i costi di rework e aumentare l’efficienza era evidente, così come il bisogno di minimizzare il rischio di controversie normative e garantire l’integrazione dei dati tra sistemi diversi.

L’Impatto delle inefficienze nei dati sulla finanza e sui rischi

Senza l’implementazione della soluzione di Brain Management, il cliente avrebbe continuato a sperimentare inefficienze significative. I costi di rework sarebbero rimasti elevati a causa dei frequenti ricicli delle segnalazioni, mentre la qualità dei dati sarebbe stata compromessa, esponendo l’azienda a potenziali sanzioni e controversie normative. Inoltre, la mancanza di un’integrazione efficace tra i diversi sistemi avrebbe limitato notevolmente il potenziale informativo dei dati raccolti, ostacolando così l’analisi e il reporting necessari per un’efficace gestione del rischio.

La Risposta di Brain Management: DQM con Datalabs

Brain Management ha risposto a queste sfide implementando il suo sistema avanzato di Data Quality Management (DQM) basato sulla suite proprietaria Datalabs, una soluzione che si integra agevolmente con le tecnologie esistenti senza introdurre nuovi rischi nelle architetture correnti.

La nostra soluzione ha introdotto una fase di Data Quality per migliorare la qualità dei dati in input, riducendo il numero di ricicli e accelerando il processo di segnalazione. Abbiamo utilizzato strumenti proprietari di data integration e funzionalità avanzate di analytics per assicurare che i dati fossero accurati, completi e affidabili. Questo ha garantito una gestione efficiente degli elevati volumi di dati e una storicizzazione accurata per scopi di analisi e machine learning. Inoltre, la nostra soluzione ha permesso di rispettare le scadenze rigorose e di mantenere la conformità normativa, assicurando la privacy e la sicurezza dei dati trattati.

Integrazione con tecnologie eterogenee

Un aspetto cruciale della soluzione è stata la sua capacità di integrarsi con i sistemi esistenti dell’istituzione finanziaria. Questo ha garantito che i dati provenienti da diverse fonti fossero accuratamente controllati e validati prima di essere utilizzati per le segnalazioni. L’integrazione ha permesso di implementare la soluzione senza dover ristrutturare o modificare significativamente le infrastrutture IT esistenti, riducendo così i costi e i tempi di implementazione.

Risultati Concreti: Miglioramenti in Conformità e Efficienza Operativa

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