神州信息金融AI反洗钱

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                        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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