Açık Bankacılık (Open Banking) Çağında AML: Üçüncü Taraf Sağlayıcılar (TPP) İçin En Önemli 5 İzleme Senaryosu

Açık bankacılık (Open Banking), finansal hizmetler sektöründe devrim yaratırken, ekosisteme yeni katılan Üçüncü Taraf Sağlayıcılar (Third-Party Provider – TPP) için de yeni sorumluluklar doğuruyor. Müşteri verilerine ve ödeme altyapılarına erişim yetkisi kazanan bu kuruluşlar, artık Kara Para Aklama ve Terörün Finansmanıyla Mücadele (AML/CFT) kapsamında kritik bir rol üstleniyor. Geleneksel finansal kuruluşların AML yükümlülükleri büyük ölçüde tanımlanmışken, TPP’lerin bu yeni ve dinamik ortamda hangi risklerle karşılaştığı ve bu riskleri yönetmek için hangi izleme senaryolarına odaklanmaları gerektiği, sektörün en önemli gündem maddelerinden biridir. Bu makale, TPP’lerin AML uyum yolculuğuna ışık tutarak, açık bankacılık çağında en sık karşılaşılan ve en kritik 5 izleme senaryosunu detaylı bir şekilde ele alacaktır.

Açık Bankacılık ve Üçüncü Taraf Sağlayıcıların (TPP) Yükselişi

Açık bankacılık, bankaların sahip olduğu müşteri finansal verilerinin, müşterinin onayıyla, güvenli API’ler (Uygulama Programlama Arayüzleri) aracılığıyla lisanslı üçüncü taraf finansal teknoloji (fintek) şirketleriyle paylaşılmasına olanak tanıyan bir modeldir. Bu model, rekabeti artırır, inovasyonu teşvik eder ve tüketicilere daha kişiselleştirilmiş finansal ürünler sunar. Ekosistemin merkezinde ise TPP’ler yer alır. Bu kuruluşlar, bankacılık altyapısı üzerinde yeni hizmetler inşa ederek müşteri ile banka arasında bir köprü görevi görürler.

Üçüncü Taraf Sağlayıcı (TPP) Türleri

Açık bankacılık ekosisteminde TPP’ler temel olarak iki ana kategoride faaliyet gösterir. Her birinin rolü ve dolayısıyla AML/CFT riskleri farklılık gösterir. Bu iki tür, müşterinin finansal hayatını kolaylaştıran farklı hizmetler sunarak ekosistemi zenginleştirir ancak getirdikleri risklerin doğru anlaşılması, uyum süreçlerinin temelini oluşturur.

Hesap Bilgisi Hizmeti Sağlayıcıları (AISP)

Hesap Bilgisi Hizmeti Sağlayıcıları (Account Information Service Providers – AISP), müşterinin farklı bankalardaki hesap bilgilerini tek bir platformda toplamasına ve görüntülemesine olanak tanır. Örneğin, bir bütçe yönetimi uygulaması, kullanıcının farklı bankalardaki vadesiz hesap, kredi kartı ve yatırım hesabı hareketlerini konsolide ederek sunabilir. AISP’ler doğrudan para transferi yapmazlar, yalnızca veri toplama ve analiz etme yetkisine sahiptirler.

Ödeme Başlatma Hizmeti Sağlayıcıları (PISP)

Ödeme Başlatma Hizmeti Sağlayıcıları (Payment Initiation Service Providers – PISP) ise müşterinin onayıyla, banka hesabından bir başka hesaba ödeme talimatı başlatır. Örneğin, bir e-ticaret sitesinden alışveriş yaparken, PISP hizmeti sayesinde bankanın mobil uygulamasına veya web sitesine gitmeden, doğrudan e-ticaret platformu üzerinden ödeme işlemi tetiklenebilir. PISP’ler fonların hareketini doğrudan başlattıkları için daha yüksek bir AML riski taşırlar.

TPP’lerin Finansal Ekosistemdeki Yeni Rolü ve Sorumlulukları

TPP’ler, finansal hizmetlere erişimi demokratikleştirirken, aynı zamanda para aklama ve terörün finansmanı için yeni potansiyel kanallar yaratabilirler. Bu nedenle, bankalar gibi geleneksel yükümlüler kadar sıkı AML/CFT kontrolleri uygulamaları beklenir. Müşteriyi tanıma (KYC), işlem izleme, şüpheli işlem bildirimi ve risk bazlı yaklaşım gibi temel uyum prensipleri, TPP’lerin iş modellerinin ayrılmaz bir parçası olmak zorundadır. Bu sorumluluk, sadece yasal bir zorunluluk değil, aynı zamanda ekosistemin güvenliğini ve sürdürülebilirliğini sağlamak için de kritik bir öneme sahiptir.

TPP’ler için AML/CFT Yükümlülüklerinin Hukuki Çerçevesi

Açık bankacılık ekosistemindeki TPP’lerin AML/CFT yükümlülükleri, mevcut yasal düzenlemelerin teknolojiye uyarlanmasıyla şekillenmektedir. Türkiye’de bu çerçeve, temel olarak 5549 Sayılı Kanun ve MASAK düzenlemeleri tarafından çizilirken, dijital hizmet sağlayıcıların genel sorumlulukları da dikkate alınmalıdır.

5549 Sayılı Kanun Kapsamında TPP’lerin Yükümlü Olarak Konumlandırılması

5549 Sayılı Suç Gelirlerinin Aklanmasının Önlenmesi Hakkında Kanun, finansal sisteme aracılık eden kuruluşları “yükümlü” olarak tanımlar. Ödeme ve elektronik para kuruluşları bu kanun kapsamında açıkça yükümlü sayılmıştır. Açık bankacılık hizmeti sunan TPP’ler de, özellikle PISP’ler, fon transferine aracılık etmeleri sebebiyle bu tanımın içine girmektedir. Bu durum, TPP’lerin de müşteri tanıma, şüpheli işlem bildirme, bilgi ve belge verme gibi temel AML yükümlülüklerine tabi olduğu anlamına gelir.

5651 Sayılı Kanun ve Dijital Hizmet Sağlayıcının Sorumluluğu

5651 Sayılı İnternet Ortamında Yapılan Yayınların Düzenlenmesi ve Bu Yayınlar Yoluyla İşlenen Suçlarla Mücadele Edilmesi Hakkında Kanun, doğrudan bir AML düzenlemesi olmasa da, dijital platformların sorumluluklarını belirlemesi açısından önemlidir. TPP’ler, birer dijital hizmet sağlayıcı olarak, platformları üzerinden suç işlenmesini önlemek için gerekli tedbirleri almakla yükümlüdür.

İnternet Ortamındaki Aracılık Rolü ve Suçla Mücadele

TPP’ler, kullanıcılar ve bankalar arasında bir aracı rolü üstlenir. 5651 Sayılı Kanun, aracı hizmet sağlayıcıların, sundukları hizmetin yasa dışı amaçlarla kullanılmasını önleme konusunda makul bir özen göstermesini bekler. Bu, AML perspektifinden bakıldığında, platformun para aklama faaliyetleri için kullanılmasını engellemeye yönelik proaktif izleme sistemlerinin kurulmasını gerektirir.

İçerik ve Hizmet Sağlayıcının Yükümlülüklerinin AML Perspektifi

TPP’ler, sundukları hizmetin içeriğinden ve işleyişinden sorumludur. Bu sorumluluk, platformun tasarımından itibaren “uyum odaklı tasarım” (compliance by design) prensibinin benimsenmesini zorunlu kılar. Yani, AML kontrolleri, hizmetin sonradan eklenen bir parçası değil, temel bir bileşeni olmalıdır.

MASAK Düzenlemeleri ve TPP’ler İçin Uyum Beklentileri

Mali Suçları Araştırma Kurulu (MASAK), 5549 Sayılı Kanun’un uygulayıcısı olarak yükümlüler için detaylı rehberler ve yönetmelikler yayımlamaktadır. TPP’ler, özellikle ödeme kuruluşu lisansı süreçlerinde ve sonrasında MASAK’ın belirlediği müşteri tanıma, risk değerlendirmesi, teknolojik altyapı ve şüpheli işlem bildirim standartlarına harfiyen uymak zorundadır. MASAK, teknoloji odaklı yeni iş modellerinde de risklerin doğru yönetilmesini ve etkin bir izleme altyapısının kurulmasını beklemektedir.

Açık Bankacılık Çağında Risk Bazlı Yaklaşımın Önemi

Risk bazlı yaklaşım (Risk-Based Approach – RBA), AML/CFT uyumunun temel taşıdır. Bu yaklaşım, TPP’lerin tüm müşterilere veya işlemlere aynı seviyede kontrol uygulamak yerine, kaynaklarını en yüksek risk taşıyan alanlara odaklamasını gerektirir. Açık bankacılık gibi dinamik bir ortamda, TPP’lerin müşteri profili, işlem yapılan ülke, hizmet türü gibi faktörlere dayalı olarak dinamik bir risk değerlendirmesi yapması ve izleme senaryolarının eşiklerini bu risk seviyesine göre ayarlaması hayati önem taşır.

TPP’ler İçin En Kritik 5 AML İzleme Senaryosu

Açık bankacılık ekosisteminin getirdiği esneklik, suçlular için de yeni fırsatlar anlamına gelebilir. TPP’lerin, bu dinamik ortamda AML/CFT risklerini etkin bir şekilde yönetebilmesi için belirli şüpheli aktivite kalıplarını proaktif olarak izlemesi kritik öneme sahiptir. İşte bu bağlamda TPP’ler için en kritik 5 işlem izleme senaryosu:

Senaryo 1: Üçüncü Taraf Kontrolü ve Hesap Ele Geçirme Göstergeleri

Bu senaryo, bir müşteri hesabının, asıl sahibi dışında bir veya daha fazla kişi tarafından kontrol edildiğine işaret eden dijital izlerin tespit edilmesine odaklanır.

Senaryo Nedir?: Çoklu Cihaz, IP ve Coğrafi Konum Anormallikleri

Bir müşteri hesabına kısa süre içinde normal dışı sayıda farklı cihazdan, IP adresinden veya birbiriyle alakasız coğrafi konumlardan erişim sağlanması ve işlem yapılması durumudur. Örneğin, normalde sadece İstanbul’dan bağlanan bir kullanıcının hesabından, 10 dakika sonra hem Ağrı’dan hem de farklı bir cihazdan ödeme talimatı başlatılması tipik bir göstergedir.

TPP’ler İçin Riski Nedir?: Mule (Para Katırı) Hesapları ve Dolandırıcılık Ağları

Suç örgütleri, yasa dışı fonları aklamak için genellikle “para katırı” (mule) olarak bilinen kişilerin hesaplarını kullanır. TPP platformları üzerinden bu hesapların kontrol edilmesi, TPP’yi organize bir suç ağının parçası haline getirebilir. Bu durum, hem yasal hem de itibar açısından ciddi riskler doğurur. Etkin dolandırıcılık tespit ve önleme çözümleri, bu tür ağların ortaya çıkarılmasında kritik rol oynar.

Nasıl Tespit Edilir?: Dijital Kimlik Doğrulama ve Davranışsal Biyometri

Bu tür anormalliklerin tespiti, güçlü dijital kimlik doğrulama yöntemleri ile mümkündür. Cihaz parmak izi (device fingerprinting), IP adresi analizi, coğrafi konum kontrolleri ve kullanıcının fare hareketleri veya klavye kullanım alışkanlıkları gibi davranışsal biyometrik verilerin analizi, hesabın gerçekten sahibi tarafından kullanılıp kullanılmadığını anlamada etkili yöntemlerdir.

Referans Çözüm: Fraud.com “Bulut KYC” (Udentify) ile Cihaz ve IP Analizi

Fraud.com “Bulut KYC” gibi gelişmiş çözümler, TPP’lerin müşteri kimlik doğrulama süreçlerini güçlendirir. Bu tür platformlar, her bir işlem veya oturum açma denemesinde cihaz ve IP verilerini analiz ederek, müşterinin yerleşik davranış kalıplarından sapmaları gerçek zamanlı olarak tespit eder ve şüpheli durumlarda uyarı üreterek üçüncü taraf kontrolü riskini minimize eder.

Senaryo 2: Çoklu ve İlişkisiz Kaynaktan Fonlama (Toplama/Huni Hesapları)

Bu senaryo, bir hesabın kısa bir süre içinde, birbiriyle mantıksal bir bağı olmayan çok sayıda farklı kaynaktan fonlanmasını izler. Bu durum, hesabın “huni” veya “toplama” hesabı olarak kullanıldığına dair güçlü bir işarettir.

Senaryo Nedir?: Bir Hesabın Çok Sayıda Farklı Hesap veya Kart ile Beslenmesi

Örneğin, bir öğrenciye ait banka hesabına bir hafta içinde 15 farklı ve daha önce hiç işlem geçmişi olmayan hesaptan küçük tutarlarda para transfer edilmesi tipik bir “huni hesap” (funnel account) aktivitesidir. Bu fonlar genellikle daha sonra tek seferde başka bir hesaba aktarılır veya nakit olarak çekilir.

TPP’ler İçin Riski Nedir?: Yasa Dışı Gelirlerin Tek Hesapta Birleştirilmesi

TPP’ler, özellikle AISP hizmetleri aracılığıyla, bu tür dağınık finansal aktiviteleri gözlemleme potansiyeline sahiptir. Eğer bir PISP, bu tür bir toplama hesabından başka bir hesaba büyük bir ödeme başlatırsa, farkında olmadan yasa dışı gelirlerin (örneğin, yasa dışı bahis veya oltalama dolandırıcılığı gelirleri) aklanmasına aracılık etmiş olur.

Nasıl Tespit Edilir?: AISP Verileri Üzerinden Hesaplar Arası İlişki Analizi

Bir AISP, müşterinin onayıyla birden fazla bankadaki hesap hareketlerini görebilir. Bu veriler analiz edilerek, bir hesabı düzenli olarak fonlayan kaynakların sayısı ve çeşitliliği izlenebilir. Belirli bir zaman diliminde, tanımlı bir eşiğin üzerinde farklı ve ilişkisiz kaynaktan fon alan hesaplar otomatik olarak şüpheli olarak işaretlenmelidir.

Senaryo 3: Yerleşik Davranıştan Önemli Sapma

Bu senaryo, bir kullanıcının geçmişteki işlem alışkanlıklarından oluşan temel profilinden (baseline) ani ve açıklanamayan bir şekilde sapmasını tespit etmeye odaklanır. Bu, sürekli izlemenin en temel kurallarından biridir.

Senaryo Nedir?: Kullanıcının Tarihsel İşlem Profilinden Ani ve Açıklanamayan Sapmalar

Örneğin, bir TPP uygulaması üzerinden her ay düzenli olarak ortalama 200 TL’lik fatura ödemeleri yapan bir kullanıcının, bir gün aniden 15.000 TL’lik bir ödeme talimatı başlatması veya normalde hiç kullanmadığı bir saatte (örn. gece 03:00) çok sayıda işlem yapmaya başlaması, yerleşik davranıştan önemli bir sapmadır.

TPP’ler İçin Riski Nedir?: Hesabın Amacı Dışında Kullanımı veya Kontrol Değişikliği

Bu tür ani değişiklikler, müşterinin hesabının bir başkası tarafından ele geçirilmiş olabileceğine (account takeover) veya müşterinin daha önce beyan ettiği profilin dışında, potansiyel olarak yasa dışı bir faaliyete karıştığına işaret edebilir. TPP’ler, bu tür sapmaları tespit ederek hem müşteriyi hem de kendi platformlarını korumakla yükümlüdür.

Nasıl Tespit Edilir?: TPP Servis Kullanım Verilerine Dayalı Dinamik Profilleme

Etkili bir izleme sistemi, her kullanıcı için zaman içinde işlem tutarı, sıklığı, zamanlaması, kullanılan hizmet türü ve coğrafi konum gibi verilerden oluşan dinamik bir profil oluşturur. Her yeni işlem, bu tarihsel profile göre değerlendirilir ve belirlenen sapma eşiklerini aşan aktiviteler anında analist incelemesi için bir uyarı tetikler.

Senaryo 4: Eşik Bölme / Yapılandırma (Structuring)

Yapılandırma, suçluların yasal bildirim limitlerinin (örneğin, MASAK şüpheli işlem bildirim eşikleri) altında kalmak amacıyla büyük bir finansal işlemi kasıtlı olarak küçük parçalara bölerek gerçekleştirmesidir. “Smurfing” olarak da bilinir.

Senaryo Nedir?: Bildirim Eşiklerinin Altında Kalmak İçin İşlemlerin Bölünmesi

Örneğin, 50.000 TL’lik bir meblağı tek seferde göndermek yerine, aynı veya farklı alıcılara, birkaç saat veya gün içine yayılmış şekilde 1.900 TL’lik 26 ayrı işlemle göndermek tipik bir yapılandırma örneğidir. Tekil olarak bakıldığında işlemler masum görünse de, bir bütün olarak şüpheli bir deseni ortaya koyar.

TPP’ler İçin Riski Nedir?: Tespitten Kaçınmaya Yönelik Sistematik Faaliyetler

PISP’ler, ödeme talimatlarını başlattıkları için bu tür yapılandırılmış işlemlere doğrudan aracılık etme riski taşır. Suçlular, TPP’lerin esnekliğini ve hızını, geleneksel bankacılık kanallarına kıyasla daha az denetim olacağı beklentisiyle kötüye kullanmaya çalışabilirler. Bu durum, TPP’nin farkında olmadan sistematik bir aklama faaliyetine ortak olmasına neden olabilir.

Nasıl Tespit Edilir?: PISP Üzerinden Yapılan Tekrarlı ve Düşük Tutarlı Ödeme Talimatlarının İzlenmesi

Bunu tespit etmenin yolu, bireysel işlemlerin tutarına değil, belirli bir zaman penceresi (örn. 24-48 saat) içindeki işlemlerin kümülatif toplamına ve sıklığına bakmaktır. Bir gönderici veya alıcı özelinde, bildirim eşiğine yakın tutarlarda tekrarlanan ve ekonomik bir mantığı olmayan düşük tutarlı ödeme talimatları, yapılandırma şüphesiyle işaretlenmelidir.

Senaryo 5: Yüksek Riskli ve Yaptırımlı Ülkelere Yönelik İşlemler

Bu senaryo, bir TPP aracılığıyla başlatılan ödemenin, uluslararası kuruluşlar tarafından kara para aklama veya terörün finansmanı açısından yüksek riskli olarak tanımlanmış veya ekonomik yaptırım uygulanan bir ülkedeki lehtara yönelik olmasının tespitidir.

Senaryo Nedir?: Yüksek Riskli Coğrafyalara Para Transferi Başlatılması

Bir PISP kullanıcısının, FATF (Mali Eylem Görev Gücü) tarafından “gri” veya “kara” listede olarak tanımlanan bir ülkedeki bir banka hesabına para transferi talimatı vermesi bu senaryonun en net örneğidir. Benzer şekilde, OFAC, BM veya AB tarafından yaptırım uygulanan bir ülkeye yapılan transferler de bu kapsama girer.

TPP’ler İçin Riski Nedir?: Terörün Finansmanı (CFT) ve Yaptırım İhlalleri

Bu senaryo, TPP’ler için en ciddi risklerden birini oluşturur. Yaptırımları delmek veya terörün finansmanına aracılık etmek, çok ağır hukuki ve finansal cezalara yol açabilir. Bu tür bir ihlal, TPP’nin lisansını kaybetmesine ve yöneticilerinin yasal sorumlulukla karşı karşıya kalmasına neden olabilir.

Nasıl Tespit Edilir?: Ödeme Başlatma Aşamasında Lehtar Ülke Kontrolü

Her ödeme talimatı başlatılmadan önce, lehtar hesabın IBAN veya SWIFT/BIC bilgisi üzerinden ülke kodu otomatik olarak kontrol edilmelidir. Bu ülke kodunun, sürekli güncellenen uluslararası yaptırım ve yüksek riskli ülke listeleriyle karşılaştırılması gerekir. Riskli bir ülkeye yönelik işlem tespit edildiğinde, işlem otomatik olarak durdurulmalı ve bir uyum analistinin incelemesine sunulmalıdır.

TPP’ler İçin Etkin Bir İzleme Sistemi Nasıl Kurulmalı?

Açık bankacılık ekosisteminin dinamik ve veri yoğun doğası, TPP’lerin geleneksel, manuel AML kontrol yöntemlerinin ötesine geçmesini zorunlu kılmaktadır. Etkin bir izleme sistemi, teknoloji, doğru metodoloji ve entegre süreçlerin bir birleşiminden oluşur.

Teknoloji Altyapısının Önemi: Gerçek Zamanlı Veri Analizi ve Otomasyon

TPP’ler üzerinden gerçekleşen işlemler anlıktır. Bu nedenle, AML izleme sistemlerinin de gecelik toplu analizler (batch processing) yerine, her işlemi gerçekleştiği anda analiz edebilen gerçek zamanlı (real-time) bir altyapıya sahip olması gerekir. Otomasyon, saniyede binlerce işlemi insan müdahalesi olmadan önceden tanımlanmış kurallar ve senaryolara göre tarayarak, yalnızca gerçekten şüpheli olan aktiviteleri analistlerin önüne getirmeli ve “uyarı yorgunluğunu” önlemelidir.

Kural Bazlı ve Makine Öğrenmesi Destekli Hibrit Modeller

En etkili izleme sistemleri, hibrit bir yaklaşım benimser. Kural bazlı motorlar, “Eşik Bölme” veya “Yüksek Riskli Ülke İşlemleri” gibi bilinen ve net senaryoları tespit etmek için mükemmeldir. Makine öğrenmesi modelleri ise, daha önce bilinmeyen, karmaşık ve gizli anormallikleri (örneğin, “Yerleşik Davranıştan Sapma”) tespit edebilir. Bu iki modelin bir arada kullanılması, hem bilinen risklere karşı koruma sağlar hem de gelişen yeni tehditlere karşı adaptasyon yeteneği kazandırır.

Müşteri Risk Derecelendirmesi ve Dinamik Eşikleme

Risk bazlı yaklaşımın teknolojik yansıması, dinamik eşiklemedir. Her müşteriye, onboarding sırasında toplanan bilgilere (meslek, gelir, ülke vb.) göre bir risk puanı atanmalıdır. İzleme senaryolarının alarm üretme eşikleri, bu risk puanına göre dinamik olarak ayarlanmalıdır. Örneğin, yüksek riskli bir müşteri için “Yapılandırma” senaryosunun kümülatif eşiği daha düşük tutulurken, düşük riskli bir müşteri için daha yüksek bir eşik belirlenebilir.

Uçtan Uca Dijital Kimlik Doğrulama Süreçlerinin Entegrasyonu

Etkin bir AML izleme, güvenilir bir kimlik doğrulama süreciyle başlar. İzleme sisteminin ürettiği alarmların anlamlı olabilmesi için, öncelikle müşterinin kimliğinden emin olunması gerekir.

İlk Müşteri Edinimi (Onboarding) ve “Bulut KYC” (Udentify)

Müşteri edinimi (onboarding) sürecinde, kimlik belgelerinin doğrulanması, canlılık tespiti (liveness detection) ve biyometrik eşleştirme gibi adımları içeren güçlü bir dijital kimlik doğrulama süreci uygulanmalıdır. Tüzel kişi kimlik tespiti gibi süreçlerde de benzer dijital adımlar izlenmelidir. “Bulut KYC” gibi çözümler, bu süreci otomatize ederek hem güvenliği artırır hem de kullanıcı deneyimini iyileştirir.

Sürekli Müşteri Tanımanın (Ongoing Due Diligence) Sağlanması

Kimlik doğrulama, sadece müşteri ediniminde yapılan tek seferlik bir işlem değildir. Müşterinin risk profilinde bir değişiklik olduğunda (örneğin, yüksek riskli bir işlem yaptığında) veya periyodik olarak kimlik bilgilerinin yeniden doğrulanması, “Sürekli Müşteri Tanıma” ilkesinin bir gereğidir. İzleme sistemi, bu tür yeniden doğrulama ihtiyaçlarını otomatik olarak tetikleyebilmelidir.

Açık Bankacılık AML Uyumunda İHS Teknoloji İçin Neden İHS Teknoloji’yi Tercih Etmelisiniz?

Açık bankacılığın getirdiği karmaşık AML/CFT yükümlülükleri, TPP’lerin bu alanda uzmanlaşmış, teknolojik olarak güçlü ve yerel mevzuata hakim bir iş ortağına ihtiyaç duymasına neden olmaktadır. İHS Teknoloji, sunduğu Pro AML Çözümü ve entegre platformlarıyla TPP’lerin bu ihtiyacını uçtan uca karşılamaktadır.

Fraud.com “Bulut KYC” (Udentify) ile Kapsamlı Dijital Kimlik Doğrulama

İHS Teknoloji, AML uyumunun ilk ve en kritik adımı olan müşteri tanıma (KYC) sürecini, Fraud.com “Bulut KYC” (Udentify) çözümü ile güvence altına alır. Uzaktan kimlik tespiti, biyometrik doğrulama, canlılık kontrolü ve cihaz analizi gibi yetenekler, TPP’lerin sahte veya çalıntı kimliklerle hesap açılmasını engelleyerek riski en başından minimize etmesini sağlar.

Yerel Mevzuata ve MASAK Beklentilerine Hakimiyet

AML uyumu, sadece teknoloji değil, aynı zamanda derin bir mevzuat bilgisi gerektirir. İHS Teknoloji, Türkiye’deki 5549 Sayılı Kanun, ilgili yönetmelikler ve MASAK’ın beklentileri konusunda uzman bir ekibe sahiptir. Sunduğu çözümler, yerel düzenlemelere tam uyumlu olup, TPP’lerin denetim süreçlerini başarıyla geçmesine yardımcı olur.

Esnek ve Ölçeklenebilir Teknoloji Çözümleri

Açık bankacılık ekosistemi sürekli büyüyen ve değişen bir yapıya sahiptir. İHS Teknoloji’nin bulut tabanlı çözümleri, TPP’lerin artan işlem hacimlerine ve değişen risklere kolayca adapte olabilen esnek ve ölçeklenebilir bir altyapı sunar. Bu sayede, TPP’ler başlangıç yatırımı maliyeti olmadan, kullandıkça öde modeliyle en güncel teknolojiye erişebilirler.

TPP’lere Özel Risk Senaryoları ve Danışmanlık Desteği

İHS Teknoloji, TPP’lerin karşılaştığı benzersiz riskleri anlar ve bu risklere özel olarak yapılandırılmış izleme senaryoları sunar. Makalede bahsedilen beş kritik senaryo ve daha fazlası, platform üzerinde hazır olarak gelir. Ayrıca, uzman danışmanlık ekibi, TPP’lerin kendi risk iştahlarına ve iş modellerine en uygun AML uyum programını oluşturmalarına destek olur.