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Anti Money Laundering AI

借助 AI 更快、更准确地检测可疑的潜在洗钱活动。

  • 主要经营零售和商业银行业务

  • 旨在满足金融服务的模型管理要求

  • 可向分析师、风险管理人员和审核人员解释

  • 在多个管辖区的生产环境中采用作为交易监控的记录系统

  • 支持客户可扩展的数据和功能

优势

增加了风险检测

可检测到比原来将近多 2-4 倍1 的确认可疑活动,进一步强化您的反洗钱计划。

1由 HSBC 统计

降低运营费用

消除超过 60% 的假正例1,将调查时间集中在高风险、可采取行动的提醒上。

1由 HSBC 统计

强大的治理和防御机制

获得可审核且可解释的输出,为法规遵从和内部风险管理提供支持。

主要特性

挖掘数据,发现 AML 风险

生成依托机器学习的风险评分

AI 驱动的交易监控功能可以取代手动定义、基于规则的方法,并利用金融机构自身的数据来训练高级机器学习 (ML) 模型以提供全面的风险得分视图。

确定最高权重风险

借助数据的整体视图,该模型可检查交易、账号、客户关系、公司和其他数据,识别零售和商业银行的模式、实例、群组、异常和网络,从而引导您了解其中隐藏的最高权重洗钱风险。

更易于解释风险评分

每个得分都提供关键风险指标的细分数据,使企业用户能够轻松解释风险评分,加快调查工作流,并简化风险类型系的报告。

文档

文档

Tutorial

设置 AML AI

了解如何将 AML AI 整合到 AML 流程中。
Architecture

安全架构概览

AML AI 在设计时充分考虑了客户的数据。它支持数据驻留和访问透明度等安全功能。
APIs & Libraries

金融服务 REST API

AML AI 提供可直接调用的简单 JSON HTTP 接口。
APIs & Libraries

AML 输入数据模型

详细了解 AML AI 的架构和数据输入要求

没有看到您需要的内容?

价格

AML AI 价格详情

反洗钱 AI 的价格由两部分组成:

1) AML 风险得分服务费用,这由使用该服务的银行客户数量确定(每天结算)

2) 模型训练和调优服务费用,这由输入数据集中使用的银行客户数量确定

与销售人员联系,了解完整价格详情。

合作伙伴

值得信赖的合作伙伴生态系统

由值得信赖的行业合作伙伴组成的 Google 大型生态系统可帮助金融服务机构解决复杂的业务难题。

  • Quantexa
  • Automation Anywhere
  • WorkFusion
  • Pega

更进一步

获享 $300 赠金以及 20 多种提供“始终免费”用量的产品,开始在 Google Cloud 上构建项目。

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