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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

    pg电子官方网站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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