Haalbaarheidsonderzoek OSINT-C
Web-IQ onderzoekt de haalbaarheid van het automatiseren en versnellen van de screening van klantprofielen tegen PEP-/sanctielijsten om handmatige fouten te verminderen en efficiëntie te verhogen.
Projectdetails
Inleiding
Het verifiëren of iemand op de PEP-/Sanctielijsten staat, is voor banken een tijdrovend proces waar zelfs duizenden werknemers voor nodig zijn (alleen al 14.000 bij de drie grote banken in Nederland). De kwaliteit van klantprofielen en sanctielijst/PEP-lijst profielen is niet goed genoeg om snelle beslissingen te maken.
Probleemstelling
Hoe weet je of de persoon op de sanctie- of PEP-lijst daadwerkelijk de klant van de bank is of iemand die toevallig dezelfde naam heeft? Enkel een naam, zoals bijvoorbeeld ‘Jan de Vries’, is onvoldoende om te weten of de exacte persoon op één van de lijsten voorkomt. Om dit te verifiëren of te falsificeren, gaan deze duizenden analisten handmatig het internet op voor bevestiging.
Doelstelling
Web-IQ wil onderzoeken of het haalbaar is om repetitieve handmatige handelingen wezenlijk te versnellen en deels te automatiseren. Dit kan door bij elke case in real-time structuur aan te brengen aan informatie die te vinden is op het internet, zonder het menselijk denken uit het oog te verliezen én zonder daarbij zelf data op te slaan.
Verwachte resultaten
Hiermee zouden de risico’s van handmatige controle, zoals menselijke vergissingen, ingeperkt kunnen worden. Daarnaast zouden er veel handen vrijgemaakt worden om meer diepgang te geven aan cases die er écht toe doen tijdens het cliëntonderzoek.
Conclusie
Het uiteindelijke doel van dit project is een innovatie waarmee de screening van cliëntprofielen met sanctie/PEP-lijsten versneld en gedeeltelijk geautomatiseerd kan worden.
Financiële details & Tijdlijn
Financiële details
Subsidiebedrag | € 20.000 |
Tijdlijn
Startdatum | Onbekend |
Einddatum | Onbekend |
Subsidiejaar | 2022 |
Partners & Locaties
Projectpartners
- Web-IQ B.V.penvoerder
Land(en)
Vergelijkbare projecten binnen MIT Haalbaarheid
Project | Regeling | Bedrag | Jaar | Actie |
---|---|---|---|---|
AI AM PEPVartion BV onderzoekt met AI de automatisering van inzichten in publiek beschikbare data over politically exposed persons (PEPs) om de efficiëntie en dynamiek te verbeteren. | Mkb-innovati... | € 20.000 | 2021 | Details |
Know Your Customer platformIndica NL.B.V. onderzoekt de haalbaarheid van het verrijken van bestaande software voor data-analyse voor gebruik in het KYC-proces. | Mkb-innovati... | € 20.000 | 2021 | Details |
Document ForensicsSensity analyseert financiële documenten om klanten te ondersteunen bij het voldoen aan KYC-vereisten en hen te beschermen tegen toenemende bedreigingen in de financiële sector. | Mkb-innovati... | € 20.000 | 2022 | Details |
Fraude ImmuniteitHet project onderzoekt de haalbaarheid van een algoritme dat criminelen valideert om burgers te beschermen tegen phishing en digitale oplichting. | Mkb-innovati... | € 20.000 | 2022 | Details |
Onderzoek naar een geautomatiseerde manier van digitaal validatie voor tussenprocessen ZZP-ersTopay B.V. ontwikkelt een volledig geautomatiseerd platform met machine learning voor ZZP-ers om hun administratie te vereenvoudigen en processen te valideren, met een research document voor de haalbaarheid. | Mkb-innovati... | € 20.000 | 2022 | Details |
AI AM PEP
Vartion BV onderzoekt met AI de automatisering van inzichten in publiek beschikbare data over politically exposed persons (PEPs) om de efficiëntie en dynamiek te verbeteren.
Know Your Customer platform
Indica NL.B.V. onderzoekt de haalbaarheid van het verrijken van bestaande software voor data-analyse voor gebruik in het KYC-proces.
Document Forensics
Sensity analyseert financiële documenten om klanten te ondersteunen bij het voldoen aan KYC-vereisten en hen te beschermen tegen toenemende bedreigingen in de financiële sector.
Fraude Immuniteit
Het project onderzoekt de haalbaarheid van een algoritme dat criminelen valideert om burgers te beschermen tegen phishing en digitale oplichting.
Onderzoek naar een geautomatiseerde manier van digitaal validatie voor tussenprocessen ZZP-ers
Topay B.V. ontwikkelt een volledig geautomatiseerd platform met machine learning voor ZZP-ers om hun administratie te vereenvoudigen en processen te valideren, met een research document voor de haalbaarheid.
Vergelijkbare projecten uit andere regelingen
Project | Regeling | Bedrag | Jaar | Actie |
---|---|---|---|---|
Perpetual Sandbox AnalysisHet project ontwikkelt een geautomatiseerde technologie voor het snel monitoren van malware met incubatietijd, gericht op het verbeteren van de cybersecurity van financiële instellingen. | Mkb-innovati... | € 190.050 | 2017 | Details |
Perpetual Sandbox Analysis
Het project ontwikkelt een geautomatiseerde technologie voor het snel monitoren van malware met incubatietijd, gericht op het verbeteren van de cybersecurity van financiële instellingen.