Mit KI verdächtige potenzielle Geldwäscheaktivitäten schneller und präziser erkennen
Schwerpunkt auf Einzelhandels- und Geschäftsbanken
Entwickelt, um die Anforderungen an Model Governance bei Finanzdienstleistungen zu erfüllen
Für Analysten, Risikomanager und Auditoren verständlich
In der Produktion als Aufzeichnungssystem in mehreren Ländern für das Transaktionsmonitoring eingesetzt
Unterstützt erweiterbare Daten und Funktionen für Kunden
Vorteile
Erkennt fast 2–4 Mal1 mehr bestätigte verdächtige Aktivitäten und unterstützt so Ihr Anti-Geldwäsche-Programm.
1 Gemessen von HSBC
Entfernen Sie über 60 % der falsch positiven Ergebnisse1 und konzentrieren Sie die Untersuchungszeit auf risikoreiche, umsetzbare Benachrichtigungen.
1 Gemessen von HSBC
Sie erhalten prüfbare und erklärbare Ergebnisse, die die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften und das interne Risikomanagement unterstützen.
Wichtige Features
Das KI-gestützte Transaktionsmonitoring ersetzt den manuell definierten, regelbasierten Ansatz und nutzt das Potenzial der eigenen Daten von Finanzinstitutionen für das Trainieren erweiterter Modelle für maschinelles Lernen (ML) und liefert so einen umfassenden Überblick über die Risikobewertung.
Das Modell stützt sich auf einen ganzheitlichen Überblick Ihrer Daten und leitet Sie zu den höchsten Risiken für Geldwäsche. Dazu werden Transaktions-, Konto-, Kundenbeziehungs-, Unternehmens- und KYC-Daten (Know Your Customer) genutzt, um Muster, Instanzen, Gruppen, Anomalien und Netzwerke für Einzelhandels- und Geschäftsbanken zu identifizieren.
Jede Bewertung enthält eine Aufschlüsselung wichtiger Risikoindikatoren, sodass geschäftliche Nutzer die Risikobewertungen einfach erklären, den Prüfworkflow beschleunigen und die Berichterstellung über Risikotypologien hinweg erleichtern können.
Das ist neu
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Dokumentation
Preise
Anti Money Laundering AI hat zwei Preiskomponenten:
1) Die AML-Bewertung von Risiken basiert auf der Anzahl der Bankkunden, für die der Dienst verwendet wird. Die Abrechnung erfolgt täglich.
2) Modelltraining und -optimierung basieren auf der Anzahl der Bankkunden, die in den Eingabe-Datasets verwendet wurden.
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