KUNDENRISIKOBEWERTUNG AUTOMATISIERT BEWERTEN DURCH REGELN & KI
Bewerten Sie Kundenrisiken dynamisch auf Basis interner und externer Daten. Mit Behavioral Analytics wird dabei in die Analysen zusätzlicher Kontext einbezogen.

KOMBINIEREN SIE STATISCHE UND DYNAMISCHE DATEN FÜR IHRE INDIVIDUELLE RISIKOBEWERTUNG
Erstellen Sie Ihr eigenes KYC–Risikobewertungsmodell, indem Sie Kundendatenpunkte aus dem gesamten System gewichten. Kombinieren Sie statische Daten wie Produkte, Regionen oder Kundendaten mit dynamischen, AML-basierten Daten wie eingereichten Verdachtsmeldungen und Alarmen. Sie können auch manuelle Eingaben einbeziehen und Erinnerungen für eine erneute Bewertung einrichten.
REDUZIEREN SIE DIE ZEIT PRO VERDACHTSFALL MIT EINER ZENTRALISIERTEN BEDIENOBERFLÄCHE
Verschaffen Sie sich eine 360°-Übersicht, um Verdachtsfälle schnell und gründlich untersuchen zu können – ohne zwischen verschiedenen Systemen wechseln zu müssen. So können Sie den Grund des Alarms direkt erkennen und mögliche Handlungsoptionen identifizieren.
Über die Dashboard-Ansicht erhalten Sie umfassende Einblicke in die Fallbearbeitung. So lassen sich jegliche Probleme wie erhöhtes Arbeitsaufkommen, unzureichende Trefferbearbeitung oder Rückstände in der Fallbearbeitung identifizieren. Mit unserem Modul für maschinelles Lernen können Sie in Echtzeit einsehen, wie sich die Zahl der Fehlalarme verringert hat.


EINFACHE SELBSTKONFIGURATION
Passen Sie Algorithmen eigenständig an und führen Sie Was-wäre-wenn-Analysen auf Basis realer Daten in einer Testumgebung durch. Übernehmen Sie Änderungen erst dann, wenn Sie dazu bereit sind. Konfigurieren Sie Benutzerverwaltung, Rollen und Workflows jederzeit selbst mit unserem No-Code-Konfigurationsmanager.
Bereit, Ihre Kundenrisikobewertung zu verbessern?
Erfahren Sie, wie Sie mit HAWK:AI Ihre Ziele in der Kundenrisikobewertung effizient erreichen.





