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Anti Money Laundering AI

AI を使用して、潜在的な疑わしいマネー ロンダリング活動をより迅速かつ正確に検出。

  • リテール銀行および商業銀行に特化

  • 金融サービスにおけるモデル ガバナンス要件をサポートするように設計されています

  • アナリスト、リスク管理者、監査者に説明可能

  • トランザクション モニタリング用に、複数の地域の適用法令で記録システムとして本番環境に導入

  • お客様の拡張可能なデータと機能をサポート

利点

強化されたリスクの検出

確認された不審なアクティビティの検出が約 2~4 倍1向上し、マネー ロンダリング防止プログラムが強化されます。

1 HSBC による測定

運用費用の削減

誤検出を 60% 以上削減1 して、リスクの高い、対応が必要なアラートを集中的に調査します。

1 HSBC による測定

堅牢なガバナンスと防御性

監査可能な説明できる成果物を提供して、規制遵守と社内のリスク管理をサポートします。

主な機能

隠れたデータを引き出して AML のリスクを表面化

ML を活用したリスクスコアの生成

AI を活用したトランザクション モニタリングは、手動で定義するルールベースのアプローチに代わるもので、金融機関独自のデータを活用して高度な機械学習(ML)モデルをトレーニングし、リスクスコアを包括的に把握できるようにします。

最も高いリスクを特定する

このモデルは、データの全体像を活用して、トランザクション、口座、顧客関係、会社などのデータを調べて、リテール銀行および商業銀行のパターン、インスタンス、グループ、異常、ネットワークを特定し、最も高いマネー ロンダリングのリスクを突き止めます。

リスクスコアの説明を容易にする

スコアごとに主要なリスク インジケーターの内訳を確認できるため、ビジネス ユーザーはリスクスコアを簡単に説明でき、調査ワークフローが迅速化され、またリスク類型論全体のレポート作成が容易になります。

ドキュメント

ドキュメント

Tutorial

AML AI を設定する

AML AI を AML プロセスに組み込む方法を確認します。
Architecture

セキュリティ アーキテクチャの概要

AML AI は、お客様のデータを念頭に置いて設計されています。また、データ所在地やアクセスの透明性などのセキュリティ機能もサポートしています。
APIs & Libraries

金融サービス REST API

AML AI は、直接呼び出すことができるシンプルな JSON HTTP インターフェースを備えています。
APIs & Libraries

AML 入力データモデル

AML AI のスキーマとデータ入力の要件の詳細をご覧ください。

お探しのものが見つからない場合

料金

AML AI の料金の詳細

Anti Money Laundering AI の料金は次の 2 つの要素で構成されています。

1)AML リスクスコアは、サービスが使用される銀行の顧客数に基づいて、日単位で請求されます

2)モデルのトレーニングと調整は、入力データセットで使用される銀行の顧客数に基づきます

料金の詳細については、営業担当者にお問い合わせください。

パートナー

信頼できるパートナー エコシステム

Google の大規模なエコシステムの信頼できる業界パートナーが、最も複雑なビジネス上の課題に直面している金融サービス機関の問題解決をお手伝いします。

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