Detecta actividades sospechosas y posibles casos de blanqueo de capitales de forma más rápida y precisa con la IA.
Se centra en la banca minorista y comercial
Diseñado para que se cumplan los requisitos de la gobernanza de modelos de los servicios financieros
Su funcionamiento se puede explicar fácilmente a analistas, gestores de riesgos y auditores
Adoptado en producción como sistema de registro en varias jurisdicciones para la monitorización de las transacciones
Admite datos y funciones ampliables para clientes
Ventajas
Detecta entre 2 y 4 veces1 más actividad sospechosa confirmada, lo que refuerza tu programa contra el blanqueo de capitales.
1Según las mediciones de HSBC
Elimina más del 60 % de los falsos positivos1 y dedica el tiempo de investigación a las alertas de alto riesgo que requieren acciones.
1Según las mediciones de HSBC
Obtén resultados auditables y explicables para respaldar el cumplimiento normativo y la gestión de riesgos internos.
Características principales
La monitorización de transacciones basada en IA puede sustituir la estrategia definida manualmente y se basa en reglas para aprovechar el potencial de los datos de las propias instituciones financieras. De esta forma, es posible entrenar modelos avanzados de aprendizaje automático para ofrecer una vista completa de las puntuaciones de riesgo.
Este modelo, que aprovecha una visión integral de tus datos, que saca partido de una visión holística de tus datos, te indica los riesgos más altos. Para ello, analiza datos de transacciones, cuentas, relaciones con clientes y empresas, entre otros, para identificar patrones, instancias, grupos, anomalías y redes de bancos minoristas y comerciales.
Cada puntuación incluye un desglose de los principales indicadores de riesgo, lo que permite que los usuarios empresariales expliquen fácilmente las puntuaciones de riesgo, agilicen el flujo de trabajo de investigación y faciliten la generación de informes relativos a las distintas tipologías de riesgos.
Novedades
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Documentación
Precios
AML AI tiene dos componentes del precio:
1) La puntuación de riesgos de la lucha contra el blanqueo de dinero se basa en el número de clientes bancarios para los que se usa el servicio y se factura diariamente
2) El entrenamiento y el ajuste de modelos se basan en el número de clientes bancarios que se usan en los conjuntos de datos de entrada
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