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  • 神州信息金融AI反洗錢

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    行業痛點
    痛點分析
    產品概述
    產品功能架構
    產品特點及優勢
    給客戶帶來的價值
    典型案例

    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

    數據條件造成AI模型構建困難

    · 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

    AI模型結果的可解釋性面臨挑戰

    · 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模型需要具備更新和泛化能力

    · 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

    實時交易監測

    · 大額監測

    · 可疑監測

    · 名單客戶交易監測

    知識圖譜分析

    · 客戶關系分析

    · 交易鏈路分析

    · 關聯事件分析

    彈性架構

    · 應用橫向擴展

    · 分布式數據庫

    · 異構數據整合

    智能風險評級

    · 引入外部數據

    · 智能評級模型

    · 服務輸出能力

    機器學習

    · 模型參數調整

    · 模型規則調整

    · 提升報送準確率

    海量數據計算

    · 流計算

    · 圖形分析

    · 交易篩選

    給客戶帶來的價值

    提升預警準確率,降低漏報率,提升銀行的風控能力

    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。

    提升人工審核、分析效率,降低人工篩選投入成本

    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。

    與專家、規則結合的算法模型,可理解的AI異常檢測結果

    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。

    提升對隱案和新型作案手法的偵別能力,優化模型,輔助發現新規則和可疑模式

    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%。

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