智能反洗钱
反洗钱智能监测分析平台基于自主研发的“图计算、AI模型、规则模式、数据分析”四大引擎，提供异常交易监测告警、异常交易回溯分析、客户风险评级、预警布控、数据分析等能力，帮助金融机构实现客户全生命周期动态画像和风险分类、可疑交易事件穿透式监测、洗钱行为特征知识沉淀、洗钱风险事前预测，全方位升级洗钱风险管理能力
行业痛点
PAIN POINT
反洗钱监测工作量大、人工成本高
大型金融机构往往配备大量人工进行复核及上报，工作量大，人力成本高昂，缺少自动化的处理流程和知识沉淀
误报率高、受制于人员经验水平
基于规则/专家策略的可疑交易识别方式误报率较高，且受制于规则的泛化性/策略人员的经验水平
识别难度大、准确率低
互联网借贷平台、互联网保险、虚拟货币等互联网技术发展，洗钱手段不断升级，增加了识别的难度，个人及企业的异常需要整合各条业务渠道的数据综合分析，数据整合及分析难度大
缺乏有效性和灵活性
复杂关联分析能力较弱，缺乏对客户身份的更为深入、立体、动态的刻画。反洗钱策略更新迟滞，常常滞后于监管步伐，缺少数据质量管理和资料更新机制
解决方案架构
SOLUTION ARCHITECTURE
方案优势
ADVANTAGE
强大的图谱分析能力
丰富的洗钱特征库，三重验证与异常回溯分析，有效识别新洗钱模式，具备强大的数据分析能力
构建反洗钱模型、提升识别准确率
多种固化模型与算法，适应洗钱交易周期性变化，360度客户全数据视图的交易资金网络、路径等关联数据分析
智能检索、自动报告撰写
定期全量筛查、智能检索，自动生成预警布控报告
RPA自动化机器人
该技术针对反洗钱监管中基于明确规则的重复性人工作业流程，以非侵入式的客户端流程及数据集成技术，实现流程的自动化处理，实现“两查”、“两析”自动化，达到解放人力、提质增效的目标
应用场景
CONTEXT OF USE
客户尽职调查（CDD/KYC）
自动完成客户身份识别与核实、对客户背景、资金来源等进行风险评级、动态监控高风险客户并触发增强尽调
交易监控与风险预警
实时或批量监控交易数据，识别可疑行为（如结构化交易、频繁小额转账等）、风险规则+AI建模识别可疑交易并自动生成预警、结合行为画像实现智能化判断
名单筛查（Sanction/PEP/黑名单）
实时对接国际制裁名单（OFAC、联合国等）和高风险人物库（如PEP）、新开户及交易行为进行名单比对
可疑交易报告（STR）自动生成与管理
支持人工复核及报送监管机构（如央行、FINCEN等）、建立案件工单流程与审计日志留痕机制
反洗钱建模与行为分析
利用机器学习构建客户行为模型，识别非典型洗钱手法、模型迭代与自学习机制支持新型风险识别