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                神州信息金融AI反洗钱

                立即咨询
                行业痛点
                痛点分析
                产品概述
                产品功能架构
                产◥品特点及优势
                给客户带来的价值㊣ 
                典型案例

                传统反洗钱监测面临的行业痛点

                监测规则更新滞后

                人工甄〗别工作量大

                犯罪团队识别困难

                缺乏长效机制

                数据量剧增♂

                监测准确率低

                无法有效使用外部数据

                忽略个体特征

                监管机构处罚▂严厉

                AI应用于反洗钱的痛点分析

                数据条件造成AI模型构建困难

                · 中小行『内数据量不足,统计模型的数据基础较差

                · 行内数据源较为单一◥,外部额外数据特征不够丰富,样本维♀度特征稀疏

                · 各行间交易数据的隔︼离,造成洗钱链路缺失,隐含的洗钱行为信息不□完备

                AI模型结果的可解①释性面临挑战

                · 反洗钱可疑案例筛查是要求决策合规的应用,对上报结果有明晰化要求

                · AI模型及算法普遍缺乏∮决策逻辑的透明度和结果的可解释性

                · 传统规则模型更新滞后,对AI融合、更新规则和发现◣新规则均有诉求

                AI模型需要具备更●新和泛化能力

                · AI模型需要贴合业务场景

                · AI模型需要有自我评估能力

                · AI模型需╳要有自学习能力,持续迭代优化

                产品概述

                神州信息AI智能反洗钱监测平台,结合大数据、知识图谱、人工智能等先进技术,实现了智能KYC审查、实时名单客↙户交易拦截,同时通过机器学习算法自动构建可疑洗钱交▽易模型,代替传统基于规则和人工判断的反洗钱工作模式,极大地提升了可疑洗钱交易上报的及时性、准确性,降低了金融机构反洗钱工作的合规成本。

                产品功能架构

                产品特■点及优势

                实时交易监测

                · 大额监测

                · 可疑监测

                · 名单客户交易监测

                知识图谱分析

                · 客户关系分析

                · 交易链路分析

                · 关联事件分析

                弹性架构

                · 应用横向扩展

                · 分布式数据库

                · 异构数据整合

                智能风险评级

                · 引入外部数据

                · 智能评级模型

                · 服务输出能力

                机器学习

                · 模型参数调整

                · 模型∑规则调整

                · 提升报送准确率

                海量数据计算

                · 流计算

                · 图形分析

                · 交易筛选

                给客户带来的价值

                提升预警准确率,降低漏报率,提升银行的风控能力

                基于多种机器学习算法融合来构建反洗钱检测AI引擎,对比传统反洗钱系统,在覆盖专家审核结果的条件下,能降低1个数量级以上的误报率。

                提升人工审核、分析效率,降低人工筛选投入成本

                基于机器学习和专家经验建立可疑案件排序模型,针对风险高的案件优先审核,及时上报,风险过低可排除,降低筛查工作量。

                与专家、规则结合的算法模型,可理解的AI异常检测结果

                基于知识图谱和社群发现算法,多元用户▅身份识别,建立客户知识图谱,识别交易最终受益人,有效还原洗钱网络,辅助审核分析,提升AI的可解释性。

                提升对隐案和新型作案手法的侦别能力,优化模型,辅助发现新规则和可疑模式

                基于半监督学习和图特征挖掘建立可疑案件识别模型,海量交易中准确抓取反洗钱可疑案件,协助发现隐案、漏案和新々型作案手法;基于机器学习聚类分析和模式发现,优化规则模型,辅助发现可疑々交易新规则和新可疑模式。

                典型案例

                某银行智能反洗钱监测预警平台

                该平台以更贴合业务场景的AI算法创新应用,有效降低反洗钱筛查的误报率、工作量,使反洗钱异常检测结果可视化,帮助银行反洗钱异常检测召回率高达95%以上,人工规则反洗钱工作量降△低98%。

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