Gestroomlijnde KYC: Een Slimme Chatbot voor Snellere en Nauwkeurigere Due Diligence

We ondersteunden een particuliere Nederlandse private bank bij het beheren van de overweldigende hoeveelheid vragen van bankiers met betrekking tot Know Your Customer (KYC) en Customer Due Diligence (CDD) door een door AI aangedreven chatbot te ontwikkelen.

Uitdaging

Bankiers hadden vaak specifieke informatie nodig om klantprofielen te beoordelen, identiteiten te verifiëren, en potentiële risico's te evalueren om te voldoen aan wettelijke vereisten en zorgvuldigheidseisen te waarborgen. Deze informatie was echter verspreid over ongeveer 30 documenten in verschillende formaten, waaronder Word-documenten en PDF's. Hierdoor werden CDD-specialisten overspoeld met een constante stroom aan vragen, wat het proces inefficiënt maakte en het risico op inconsistente of onnauwkeurige antwoorden verhoogde.

Om deze inefficiënties aan te pakken, zocht de klant naar een oplossing om het ophalen van informatie te stroomlijnen en om nauwkeurige, consistente antwoorden te bieden.

Oplossing

Zanders stelde een stapsgewijze aanpak voor bij de ontwikkeling van de CDD-chatbot:

1. Onderzoek naar vereisten van CDD-specialisten en bankiers.
2. Ontwikkeling van de chatbot met behulp van Retrieval-Augmented Generation (RAG).
3. Optimalisatie van de prestaties door grondige validatie.
4. Implementatie van de chatbot voor live gebruik door de klant.

In de eerste fase voerden we gesprekken met zowel CDD-specialisten als bankiers om hun belangrijkste vereisten te identificeren. Het werd duidelijk dat de chatbot nauwkeurige, betrouwbare informatie moest leveren en tegelijkertijd consistente antwoorden moest waarborgen. Gezien deze vereisten, de ongestructureerde aard van de gegevens, en het interne gebruik van de chatbot, concludeerden we dat een Generative AI (GenAI) chatbot de meest effectieve oplossing zou zijn.

Voor de ontwikkeling maakten we gebruik van Retrieval-Augmented Generation (RAG), een methode die snelle en relevante informatieopvraag combineert met de kracht van geavanceerde AI om nauwkeurige, contextbewuste antwoorden te genereren. Dit zorgde voor een betrouwbare en informatieve gebruikerservaring. De processen in deze aanpak worden getoond in de onderstaande afbeelding.

Om de prestaties van de chatbot te valideren, creëerden we een dataset met verwachte antwoorden, stemden we de hyperparameters af, en voerden we uitgebreide nauwkeurigheidstests uit.

Ten slotte, om een naadloze implementatie te waarborgen, hebben we een gestructureerd systeem voor ontwikkeling, implementatie, en voortdurende verbetering opgezet. Door gebruik te maken van voorgetrainde grote taalmodellen (LLMs) konden we de chatbot snel inzetten en verfijnen op basis van feedback van echte gebruikers.

Prestatie

Als resultaat implementeerde de klant succesvol de CDD-chatbot, waardoor gebruikers direct vragen kunnen stellen aan de documenten en antwoorden ontvangen in eenvoudig Nederlands, samen met een lijst van referentiebronnen die door het LLM werden gebruikt. Dankzij de RAG-benadering en grondige validatie, leverde de chatbot consequent nauwkeurige en betrouwbare antwoorden.

De chatbot heeft de efficiëntie aanzienlijk verbeterd, waardoor CDD-specialisten vragen effectiever kunnen afhandelen en bankiers helpen om sneller en nauwkeuriger due diligence uit te voeren. Dit heeft geleid tot een gestroomlijnder en betrouwbaarder CDD-proces.

Voor verdere informatie, bezoek onze pagina over het bestrijden van financiële criminaliteit, of neem contact op met Johannes Lont, Senior Manager.