神州信息金融AI反洗錢
立即咨詢傳統反洗錢監測面臨的行業痛點
監測規則更新滯后
人工甄別工作量大
犯罪團隊識別困難
缺乏長效機制
數據量劇增
監測準確率低
無法有效使用外部數據
忽略個體特征
監管機構處罰嚴厲
AI應用于反洗錢的痛點分析
· 中小行內數據量不足，統計模型的數據基礎較差
· 行內數據源較為單一，外部額外數據特征不夠豐富，樣本維度特征稀疏
· 各行間交易數據的隔離，造成洗錢鏈路缺失，隱含的洗錢行為信息不完備
· 反洗錢可疑案例篩查是要求決策合規的應用，對上報結果有明晰化要求
· AI模型及算法普遍缺乏決策邏輯的透明度和結果的可解釋性
· 傳統規則模型更新滯后，對AI融合、更新規則和發現新規則均有訴求
· AI模型需要貼合業務場景
· AI模型需要有自我評估能力
· AI模型需要有自學習能力，持續迭代優化
產品概述
神州信息AI智能反洗錢監測平臺，結合大數據、知識圖譜、人工智能等先進技術，實現了智能KYC審查、實時名單客戶交易攔截，同時通過機器學習算法自動構建可疑洗錢交易模型，代替傳統基于規則和人工判斷的反洗錢工作模式，極大地提升了可疑洗錢交易上報的及時性、準確性，降低了金融機構反洗錢工作的合規成本。
產品功能架構
產品特點及優勢
· 大額監測
· 可疑監測
· 名單客戶交易監測
· 客戶關系分析
· 交易鏈路分析
· 關聯事件分析
· 應用橫向擴展
· 分布式數據庫
· 異構數據整合
· 引入外部數據
· 智能評級模型
· 服務輸出能力
· 模型參數調整
· 模型規則調整
· 提升報送準確率
· 流計算
· 圖形分析
· 交易篩選
給客戶帶來的價值
基于多種機器學習算法融合來構建反洗錢檢測AI引擎，對比傳統反洗錢系統，在覆蓋專家審核結果的條件下，能降低1個數量級以上的誤報率。
基于機器學習和專家經驗建立可疑案件排序模型，針對風險高的案件優先審核，及時上報，風險過低可排除，降低篩查工作量。
基于知識圖譜和社群發現算法，多元用戶身份識別，建立客戶知識圖譜，識別交易最終受益人，有效還原洗錢網絡，輔助審核分析，提升AI的可解釋性。
基于半監督學習和圖特征挖掘建立可疑案件識別模型，海量交易中準確抓取反洗錢可疑案件，協助發現隱案、漏案和新型作案手法；基于機器學習聚類分析和模式發現，優化規則模型，輔助發現可疑交易新規則和新可疑模式。
典型案例
某銀行智能反洗錢監測預警平臺
該平臺以更貼合業務場景的AI算法創新應用，有效降低反洗錢篩查的誤報率、工作量，使反洗錢異常檢測結果可視化，幫助銀行反洗錢異常檢測召回率高達95%以上,人工規則反洗錢工作量降低98%。
