Usa IA para detectar posibles actividades sospechosas de lavado de dinero con más rapidez y precisión.
Se enfoca en la banca minorista y comercial
Diseñada para admitir los requisitos de administración de modelos en servicios financieros
Se debe poder explicar a los analistas, administradores de riesgos y auditores
Se adoptó en la fase de producción como un sistema de registro en varias jurisdicciones para supervisar transacciones
Compatible con funciones y datos extensibles del cliente
Beneficios
Detecta casi 2 o 4 veces1 más actividades sospechosas confirmadas y fortalece tu programa contra el lavado de dinero.
1Según las mediciones de HSBC
Elimina más del 60% de los falsos positivos1 y enfoca el tiempo de investigación en las alertas de alto riesgo sobre las que se pueden tomar medidas.
1Según las mediciones de HSBC
Obtén resultados explicables y auditables para garantizar el cumplimiento normativo y la administración de riesgos internos.
Características clave
La supervisión de transacciones con tecnología de IA puede reemplazar el enfoque definido manualmente y basado en reglas. En su lugar, aprovecha las capacidades de datos de las instituciones financieras para entrenar modelos de aprendizaje automático (AA) avanzados para brindar una vista integral. de las puntuaciones de riesgo.
Si usas una vista integral de tus datos, el modelo te indicará los mayores riesgos de lavado de dinero con el análisis de los datos de transacciones, cuentas, relaciones con los clientes, empresas y otros datos para identificar patrones, ejemplos, grupos, anomalías y redes para bancos minoristas y comerciales.
Cada puntuación proporciona un desglose de los indicadores de riesgo clave, lo que permite a los usuarios empresariales explicar con facilidad las puntuaciones de riesgo, acelerar el flujo de trabajo de la investigación y facilitar la generación de informes en todas las tipologías de riesgo.
Novedades
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Documentación
Precios
La IA contra el lavado de dinero tiene dos componentes de precios:
1) La puntuación del riesgo contra el lavado de dinero se basa en la cantidad de clientes bancarios para los que se usa el servicio, y se les factura diariamente.
2) El entrenamiento y el ajuste de modelos se basa en la cantidad de clientes bancarios que se usan en los conjuntos de datos de entrada.
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