Владелец AI-процесса — Мониторинг транзакций и жизненный цикл клиента

• Команда: AFC Product Operations
• Фокус: Мониторинг транзакций — разрешение AI-оповещений
• Область применения: Специализируется на AI-автоматизации программы мониторинга транзакций в рамках 1LoD, с возможностью расширения на весь жизненный цикл клиента со временем

В Finom AI — это не просто модное слово. Оно пронизывает каждый элемент нашей работы, и мы внедряем его в реальные процессы, принимаем на его основе реальные решения, а операционные команды играют ведущую роль в построении операционных AI-процессов.

О роли

Эта позиция находится в нашей команде «Жизненный цикл клиента» — команде, которая отслеживает клиента с момента открытия его счета в Finom на протяжении всего его взаимодействия с нами. Эта сфера охватывает мониторинг транзакций, регулярные (периодические) проверки и общий постоянный мониторинг клиентов.

Эта роль специально сосредоточена на разрешении оповещений о мониторинге транзакций, с возможностью расширения сферы применения на более широкий жизненный цикл клиента в будущем, в зависимости от вашего опыта и успехов на этой должности.

Роль предполагает полную отдачу проектам по автоматизации элементов нашей программы мониторинга транзакций с использованием AI. Конкретно это означает три вещи:

• Разработку и внедрение AI-управляемого разрешения оповещений — перевод ручной работы аналитиков в потоки, поддерживаемые и выполняемые AI.
• Поддержку аналитиков в процессе перехода от ручного расследования к валидации AI-вывода и валидации модели — настоящее изменение в сути работы аналитика.
• Создание AI-агентов, которые полностью заменяют ручную работу, и определение того, где агент может действовать, а где требуется участие человека.

Вы будете человеком, который понимает обе стороны уравнения: что требуется от надежной AML-структуры и что реалистично и обоснованно может делать AI в рамках этой структуры. Знание пределов так же важно, как и знание того, что возможно.

Ключевые обязанности

• Владение внедрением AI для разрешения оповещений о мониторинге транзакций — от выявления наиболее ценных ручных этапов до определения решения и его запуска в эксплуатацию.
• Понимание процесса разрешения оповещений от получения до ложноположительного, истинноположительного результата или отказа от клиента.
• Создание AI-инструментов для расследований — поддержка расследований клиентов, подозрительных транзакций, а также поведенческих и сетевых паттернов среди нашей клиентской базы с помощью AI.
• Создание и итерационное улучшение AI-агентов, которые берут на себя ручную работу аналитиков, с четкими границами, логикой эскалации и аудиторскими следами.
• Реинжиниринг процесса разрешения оповещений вокруг AI: что автоматизируется, что проверяется, что остается полностью человеческим, и как доказывается качество.
• Определение границы AI/AML — где AI может использоваться в рамках системы мониторинга транзакций, где нет, и как мы документируем и защищаем эту позицию перед службой управления рисками 2-й линии, аудитом и регуляторами.
• Поддержка и повышение квалификации аналитиков в процессе перехода к валидации моделей и выводов, включая руководство, обучение и новые рабочие процедуры.
• Практическая работа с данными — анализ данных об оповещениях и клиентах для выявления неэффективности, причин ложноположительных срабатываний и возможностей для автоматизации, а также для измерения эффективности внесенных изменений.
• Взаимодействие с техническими командами и заинтересованными сторонами — AI-команда, Data, Engineering, Product, управление рисками — перевод операционных и AML-потребностей в технические требования и технических ограничений обратно в операционную реальность.
• Учет интересов клиента — каждое оповещение, заморозка, запрос информации и задержка влияют на реального клиента. Повышение эффективности не должно ухудшать, а должно улучшать клиентский опыт.
• Владение документацией и процессами — процедуры, логика принятия решений, обоснование моделей и контроли должны соответствовать стандартам аудита.

Ключевые метрики

Ваш успех будет измеряться по эффективности и оптимизации процесса, включая:

• Сокращение времени ручной обработки одного оповещения (цикл обработки) и общего объема непроработанных оповещений.
• Доля оповещений, разрешенных или предварительно обработанных AI, при сохранении или улучшении качества.
• Качество и обоснованность решений, принятых с помощью AI — измеряется через QA, выборочную валидацию и результаты аудита.
• Освобожденная емкость аналитиков
• Влияние на клиента: меньше ненужных контактов, более быстрое разрешение

О вас

• Более 3 лет опыта работы в финтех-компании, банке, EMI или PSP в области мониторинга транзакций и AML.
• Практический опыт разрешения оповещений в рамках первой линии защиты — вы сами работали с оповещениями и знаете, что делает их медленными, шумными или трудными для закрытия.
• Глубокое понимание AML-структур и, что критически важно, как применять их для разрешения оповещений на практике, а не в теории.
• Реальная ориентация на AI — вы уже используете AI в своей работе и имеете опыт внедрения AI в проекты, а не только экспериментировали с ним.
• Четкое понимание пределов AI в рамках системы мониторинга транзакций — что можно автоматизировать, что требует человеческого суждения, и что примут регуляторы и аудиторы.
• Техническая грамотность с сильными навыками анализа данных. Уверенное владение инструментами работы с данными, такими как Databricks, Metabase и Power BI; SQL будет большим преимуществом.
• Ориентация на клиента — вы рассматриваете влияние на клиента как первостепенный фактор, а не как побочный эффект.
• Структурированность, прагматизм и готовность полностью владеть процессом в быстро меняющейся среде.
• Профессиональное владение английским языком.

Желательно

• Опыт создания или развертывания AI-агентов или рабочих процессов на основе LLM в регулируемой или операционной среде.
• Опыт в валидации моделей, управлении модельными рисками или управлении AI.
• Опыт работы с системами мониторинга транзакций от поставщиков и настройка правил / оптимизация пороговых значений.
• Опыт в периодических проверках, KYC/CDD или постоянной комплексной проверке клиентов (CDD) — релевантно, если сфера применения распространяется на весь жизненный цикл клиента.
• Опыт отчетности SAR/STR
• Python или аналогичный язык для работы с данными и прототипирования.

Что мы предлагаем

• Редкое сочетание: реальные AML-полномочия и реальные AI-полномочия в рамках одной роли. Вы не консультируете по автоматизации со стороны — вы сами ее создаете и отвечаете за результат.
• Реальная ответственность. Это роль владельца процесса: решения о том, как работает мониторинг транзакций, находятся в вашей компетенции.
• Видимое влияние с первого дня на программу, которая напрямую влияет как на наш регуляторный статус, так и на опыт тысяч клиентов.
• Возможность для роста — сфера применения может расширяться на весь жизненный цикл клиента по мере достижения результатов.
• Прямое сотрудничество с руководством отделов Compliance, Risk, Data, Product и Engineering в быстрорастущей европейской финтех-компании.
• Международная команда с возможностью удаленной работы и культура, которая вознаграждает инициативу, а не формальность.