AML6 — KI-gestützte Überwachung von Finanzkriminalität
CYBORA AML6 liest Ihre Transaktionen und Dokumente wie ein Ermittler: bewertet Risiken, prüft Sanktions- und PEP-Listen, kartiert IP- und Beziehungsnetzwerke mit OSINT-Methoden und entwirft die Verdachtsmeldung — gebaut für Litauens FNTT-Meldepflichten, betrieben auf CYBORAs eigener privater KI, sodass Ihre Daten Ihre Infrastruktur nie verlassen.
Gebaut so, wie FNTT einen Fall tatsächlich liest
AML6 ist CYBORAs Dokumentenanalyse- und Transaktionsüberwachungssystem, abgestimmt auf Litauens Gesetz zur Verhinderung von Geldwäsche und Terrorismusfinanzierung (Gesetz Nr. VIII-275) und die sechste EU-Geldwäscherichtlinie. Es verarbeitet Fallakten und Transaktionsexporte, extrahiert die relevanten Rechtsbegriffe und Beteiligten und erstellt eine Verdachtsmeldung, sobald die Beweislage sie stützt.
- Verarbeitet DOCX-, PDF-, TXT-, JSON- und XML-Dateien — einschließlich Sanktionslisten und Rechtsquellen.
- Indexiert die gefundenen AML/CTF-Rechtsbegriffe mit Querverweis auf die anwendbaren Artikel.
- Jede Analyse ist versioniert und erneut ausführbar — ein korrigiertes Dokument ergibt einen korrigierten Bericht.
- Jeder Befund erhält einen Konfidenzwert, damit Ihr Team weiß, was zu prüfen und was zu vertrauen ist.
Alles, was ein Fall braucht, an einem Ort
Dokumentenanalyse, Transaktionsscan, KYC- und Sanktionsprüfung, IP-Kartierung und Beziehungsnetzwerke — einzeln oder gemeinsam im selben Fall.
Dokumentenanalyse
DOCX-, PDF-, TXT-, JSON- oder XML-Falldateien hochladen. AML6 extrahiert automatisch Rechtsbegriffe, Transaktionsdaten und Identitäten und bereitet sie für den Scan vor.
AML-Scanner
Jede Transaktion wird auf Structuring, schnelle Geldbewegung und Schwellenwertverstöße geprüft und vom KI-Modell mit 0–100 Punkten samt verständlicher Begründung bewertet.
KYC- & Sanktionsprüfung
Personen und Unternehmen werden gegen Sanktions-, PEP- und andere Listen mit Fuzzy-Matching-Konfidenzwert geprüft — nicht nur per exakter Namenssuche.
IP- & Geolokalisierungskartierung
Jede Transaktions-IP wird geolokalisiert und gegen Tor-Exit-Node- sowie VPN-/Proxy-Listen geprüft, mit Risikoclusterung nach Land und Netzwerk.
Beziehungsnetzwerk
Personen, Unternehmen, Transaktionen und IP-Adressen werden zusammen als Graph dargestellt und legen versteckte Verbindungen offen, die eine Tabelle nie zeigen würde.
So läuft ein Fall durch AML6
1 — Hochladen
Transaktionsexporte, KYC-Dokumente und Falldateien hochladen — DOCX, PDF, JSON, XML, CSV, bis zu 100MB pro Datei.
2 — Analysieren
Das KI-Modell führt Typologieerkennung, KYC-/Sanktionsprüfung und IP-Analyse in einem Durchgang aus und bewertet jede Transaktion und jede Entität.
3 — Untersuchen
In markierte Transaktionen eintauchen: die auslösenden Risikoindikatoren, die verbundenen Entitäten und das Netzwerk, in dem sie stehen.
4 — Melden
Eine Verdachtsmeldung wird automatisch mit den relevanten Rechtsverweisen entworfen, bereit zur Einreichung bei FNTT mit einem Klick.
Verbindungen sehen, die eine Tabelle verbirgt
Geldwäsche zeigt sich selten als eine einzelne Transaktion — meist als Muster miteinander verbundener Personen, Unternehmen, Konten und Infrastruktur. AML6 erstellt dieses Bild automatisch: jede Person, jedes Unternehmen, jede Transaktion und jede IP-Adresse wird zu einem Knoten, jede Beziehung zu einer Kante, und das Netzwerk zeigt, was einzelne Datensätze nie zeigen würden.
- Beziehungsgraph, der natürliche Personen, juristische Personen, Transaktionen und IP-Adressen über alle Fälle hinweg verbindet.
- Jede Transaktions-IP wird geolokalisiert, nach Land gruppiert und gegen Tor-Exit-Node- sowie VPN-/Proxy-Listen abgeglichen.
- High-Tech-Fingerprinting deckt Zugriffsmuster auf — gemeinsam genutzte Geräte, wiederkehrende Proxys, koordiniertes Timing —, die einfache KYC-Prüfungen übersehen.
- Auf ein einzelnes Subjekt filtern und dessen gesamte Verbindungskette mit einem Klick verfolgen.
Personen und Unternehmen prüfen, nicht nur Namen
Jede natürliche oder juristische Person in einem Fall wird gegen Sanktions-, PEP- und andere Listen mit Fuzzy-Matching-Konfidenzwert geprüft, damit eine Rechtschreib- oder Transliterationsabweichung nicht wie bei einer exakten Zeichenkettensuche durchrutscht.
Verankert in den relevanten Regelwerken
AML6s Typologien und Berichtsvorlagen gehen auf konkrete Gesetzesartikel zurück, nicht auf allgemeine Best Practices — wenn ein Befund besagt, dass eine Transaktion einen Schwellenwert verletzt, zitiert er auch das Gesetz, das dies festlegt.
Von AML6 erkannte Risikoindikatoren
- Hochwertige Überweisung
- Structuring / Schwellenwertverstoß
- Monatliche Kumulierung über mehrere Konten
- Schnelle Geldbewegung
- Überweisung in ein Hochrisikoland
- Treffer auf Sanktionsliste
- Tor-/VPN-/Proxy-Zugriff
- Wiederkehrende Überweisungen fester Höhe
- Verschleierung von Rechtsverweisen
- Mehrere schwellenwertnahe Überweisungen
Regelwerke & Behörden
Analytik über alle Fälle, nicht nur einen
Risikoverteilung, geografische Exposition, die häufigsten AML/CTF-Begriffe und die Struktur Ihrer Dokumentbibliothek — in einem Dashboard, statt es jedes Mal neu aus Tabellen abzuleiten.
Testen Sie AML6 mit Ihren eigenen Fallakten, bevor Sie sich entscheiden.
Sehen Sie es in Ihrem eigenen Perimeter
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