随着银行面临着应对货币mu子日益增长的威胁的不断增长的压力，重点已转向连续的24/7监控m子风险。但是，欺诈战略顾问认为，为了使这种方法有效，金融机构必须超越钝性，固定阈值并采用更适应性，更适合上下文驱动的战略。
来自 莱斯·拉什顿（Liese Rushton），欺诈策略顾问 合成解决方案，对金钱m子在欺诈和洗钱中的作用的担忧加剧了。英国监管机构最近的一份报告强调了去年的m子活动激增，涉及至少225,000个已知帐户。
不断发展的m子战术的挑战
据拉什顿说，随着金融罪犯的策略随着真正的消费者的行为的发展，有效和过度监控之间的界限变得越来越难。合成学的研究表明，金钱mu子通常在其帐户表明活动激增之前平均处于休眠状态，通常在三到四个不同的银行之间。这些mu子还针对具有历史较低水平的反洗钱（AML）监督的产品来利用智能差距。
同时，合法的客户正在改变他们的库存方式，而诸如企业和不规则的收入流等行为变得越来越普遍，进一步模糊了风险和常规活动之间的区别。拉什顿认为，为更静态世界设计的传统周期性监控不再足够，因为它通常仅在交易完成后标志着穆尔的活动。
永久kyc的陷阱没有上下文
虽然持续的mule检测是永久性的一部分，但要知道您的客户（PKYC）策略是必不可少的，但Rushton警告说，实施不良的系统可以造成新的问题。如果筛选是基于固定阈值和钝逻辑的，则可以生成不可管理的警报，增加已经压力的欺诈团队的工作量，并创建大量的误报，使合法客户感到沮丧和损害信任。
评论说：“面对迅速发展的m子威胁，固定阈值只会产生确定性和控制的幻想。” “实际上，他们不能跟上不断发展的策略和产生大量量的风险，但没有太多相关性。”
分层上下文以进行有效检测
提出的解决方案是用丰富的分层环境为正在进行的m子检测加油。拉什顿（Rushton）建议，这允许既迅速又精确的干预措施，却足够灵活以适应新的威胁。推荐的上下文层包括：
- 财团数据：使用跨层智能在所有金融产品中查看客户的行为。
- 可配置的控件：将逻辑与银行的特定风险食欲结合，而不是依靠通用阈值。
- 解释性：为每个警报提供明确的理由，以与内部团队和监管机构建立信心。
这种上下文方法在复杂的场景中可能特别有价值，例如区分真正的授权推动付款（APP）欺诈受害者和在分阶段骗局中勾结的m子，以滥用强制性的报销过程。虽然单个银行可能会看到似乎合理的孤立活动，但使用联盟数据的联合观点可以揭示编排的模式。
评论得出的结论是，正在进行的m子检测的成功不应通过提出的警报数量来判断，而应根据其相关性来判断。这需要转向基于“连续背景和共同警惕”的更智能决定。
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