Artikel

Undgå påbud og bøder: De fem klassiske fejl leasingfirmaer laver i hvidvaskkontrollen

Flere danske leasingfirmaer har de seneste år fået påbud fra Finanstilsynet. Ofte er det de samme fejl, der går igen. Vi hjælper jer med at få styr på reglerne, før tilsynet banker på.

Når Finanstilsynet offentliggør sine redegørelser, tegner der sig et klart billede: Mange leasingfirmaer kæmper stadig med at få styr på de grundlæggende krav i hvidvaskloven. Det handler sjældent om uvilje. Ofte mangler der bare struktur, klarhed og dokumentation.

Her er de fem typiske fejl, Finanstilsynet igen og igen sætter fingeren på ved leasingselskaber:

1. Formålet med aftalen er ikke vurderet og skrevet ned
2. Man kender ikke kundens samlede situation godt nok
3. Der bliver ikke gemt nok viden
4. Manglende procedure for hvornår og hvordan man undersøger
5. Risikovurderingen er for generel eller forældet

Hos Sentinel Risk Analytics hjælper vi leasingfirmaer med at bygge en konkret og dokumenteret kundekendskabsproces, vurdere formålet med leasingaftaler, sætte struktur på undersøgelser og få hvidvaskarbejdet forankret i hverdagen.

Artikel

Sådan afslørede vi en insider: En case om kontrolbrud

Hvordan opdager man, at en medarbejder handler mod virksomhedens interesser? Og hvordan beviser man det, når ingen ved, hvad der egentlig foregår? Vi har tidligere været involveret i sager, hvor mistanken om insideradfærd og korruption var svær at dokumentere.

Men det viste sig, at det godt kunne lade sig gøre.

Her er et eksempel på en konkret sag, hvor en hypotese blev omsat til handling, hvilket fik tydelige konsekvenser. Af hensyn til parterne nævner vi ikke navnet på de involverede virksomheder.

Vi arbejder med hypoteser. I praksis handler det om at formulere spørgsmål, som kan undersøges og besvares. I dette tilfælde lød de sådan:

1. Hvordan sikrer virksomhedens controller, at langsigtede serviceaftaler bliver overholdt på de vilkår, der er aftalt?
2. Hvordan bliver nye kunder onboardet, og kan de selv vælge, hvilken medarbejder de indgår aftaler med?
3. Er der forbindelse mellem virksomheden og den eksterne partner, som kan pege på en mulig insider?
4. Kan man finde spor i historiske data, som viser, hvilke aftaler der har været usædvanligt ugunstige, og hvem der har haft ansvar for dem?

Virksomheden fik opdateret sine procedurer og styrket sine kontroller. Undersøgelsen pegede på en konkret medarbejder, som blev fjernet fra organisationen. Den væsentligste gevinst var, at risikoen blev lukket ned.

Artikel

Sådan afslører vi svindel med kunstig intelligens

I en verden hvor svindelmetoder udvikler sig hurtigere end nogensinde, kræver det nye værktøjer og smartere løsninger at være på forkant. Hos Sentinel bruger vi kunstig intelligens til at opdage og forebygge svindel langt hurtigere end traditionelle metoder tillader.

Vores systemer analyserer store mængder data og finder mønstre, som kan afsløre mistænkelige aktiviteter på få sekunder. Vi er koblet direkte op på BIQ's APIer, hvilket giver os adgang til opdaterede virksomhedsoplysninger og økonomiske data.

Vi har udviklet avancerede OSINT værktøjer, der kan indsamle og sammenholde information fra offentlige registre, sociale medier og andre åbne kilder. På den måde kan vi afdække svindel hurtigt og effektivt uden at bruge uger på manuel research.

En stor fordel ved vores systemer er, at de sikrer ensartet kvalitet. Alle sager behandles efter samme metode, med fuld dokumentation for hvert skridt. Det betyder mindre risiko for fejl og større gennemsigtighed i processen.