ìê¸ì¸íë°©ì§ ìì¤í êµ¬ì¶ì ëµ ë° ê³ ê°ì¬ë¡ - IBM

More documents

Recommendations

Info

$Microsoft PowerPoint - [MNC]IBM Security_\300\316\274\342\272$

위험도 평가모델 금융기관의 특성을 반영한 최적의 Risk Model Framework를 설계합니다. Enhanced KYC Standard 스코어링 모델 고객 위험도 고유 행동 채널 금융기관과의 최초 거래시(계좌 개설 등)에 얻게되는정보 금융기관과의 거래관계를 지속 하면서 얻게 되는 거래 특성 정보 보고된 채널의 거래행태 고객 고유 위험도 고객 행동 위험도 고객 위험도 채널 위험도 CDD 적용 거래 위험도 상품 지역 일정기간 동안 발생한 상품 관련 거래행태 일정기간 동안 발생한 지역 관련 거래행태 상품 위험도 지역 위험도 KoFIU 보고 대상 선정 룰 베이스 모델 룰 베이스 ( 룰, 시나리오, 순차패턴, Hidden Relationship ) 16 © 2009 <strong>IBM</strong> Corporation
위험도 평가모델 > 스코어링 모델 KYC 정보를 이용한 고객의 고유한 위험도와 지속적인 거래정보를 이용한 고객의 행동위험도를 결합하여 고객의 위험도를 측정합니다. Customer information Name: XXX Address: Riley Street, Australia Date of Birth: XXX Customer type: Private banking Account information Product/service: FCA Sales/servicing channel: Internet Geographical source of initial deposit: USA Geographical destination of funds: N/a 고객의고유위험도측정 고객 최초 거래 시 KYC에 의한 위험도 측정 주기 (6개월 단위, 1년 단위등)적인 고객의 위험도 측정 리스크에 의한 고객 분류 고위험 1 고객군 2 보통위험 고객군 금액또는 거래횟수 혐의거래 고객의거래위험도측정 고객이 지속적인 거래를 통해 얻어지는 정보를 통한 위험도 측정 혐의거래 탐지선 Peer Profile 거래Profile Peer Group내 거래행동특성 분석을 통한 위험도 측정 3 4 저위험 고객군 무위험 고객군 일또는월 17 © 2009 <strong>IBM</strong> Corporation
Page 1 and 2: 자금세탁방지 시스템 구축
Page 3 and 4: 자금세탁의 개념 자금 세
Page 5 and 6: 국제기구 별 주요내용(2/2)
Page 7 and 8: FATF 40+9 Recommendation(2/2) 제
Page 9 and 10: 우리나라 자금세탁방지 3
Page 11 and 12: 우리나라 자금세탁방지 3
Page 13 and 14: 새로운 제도 특정금융거래
Page 15: 구축전략 자금세탁 방지제
Page 19 and 20: FIU보고 대상 선정 > 룰 & 스
Page 21 and 22: KYC 기준 마련 Risk Assessment
Page 23 and 24: 자금세탁방지 시스템 구축
Page 25 and 26: 자금세탁방지 시스템 구성
Page 27 and 28: 스코어링 변수 가중치 최
Page 29 and 30: 지능형심사시스템 시스템
Page 31 and 32: 사전룰구축내용 사전룰,
Page 33 and 34: RBR 개발 절차 샘플링 변수
Page 35 and 36: 원화탈세 룰 적용 내용 국
Page 37 and 38: ILOG JRule 역할 > 업무처리
Page 39: 39 39 © 2009 IBM Corporation

ìê¸ì¸íë°©ì§ ìì¤í  êµ¬ì¶ì ëµ ë° ê³ ê°ì¬ë¡ - IBM

You also want an ePaper? Increase the reach of your titles

Delete template?

Save as template?

ìê¸ì¸íë°©ì§ ìì¤í êµ¬ì¶ì ëµ ë° ê³ ê°ì¬ë¡ - IBM