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傳統反洗錢監測面臨的行業痛點

監測規則更新滯后

人工甄別工作量大

犯罪團隊識別困難

缺乏長效機制

數據量劇增

監測準確率低

無法有效使用外部數據

忽略個體特征

監管機構處罰嚴厲

AI應用于反洗錢的痛點分析

數據條件造成AI模型構建困難

· 中小行內數據量不足，統計模型的數據基礎較差

· 行內數據源較為單一，外部額外數據特征不夠豐富，樣本維度特征稀疏

· 各行間交易數據的隔離，造成洗錢鏈路缺失，隱含的洗錢行為信息不完備

AI模型結果的可解釋性面臨挑戰

· 反洗錢可疑案例篩查是要求決策合規的應用，對上報結果有明晰化要求

· AI模型及算法普遍缺乏決策邏輯的透明度和結果的可解釋性

· 傳統規則模型更新滯后，對AI融合、更新規則和發現新規則均有訴求

AI模型需要具備更新和泛化能力

· AI模型需要貼合業務場景

· AI模型需要有自我評估能力

· AI模型需要有自學習能力，持續迭代優化

產品概述

神州信息AI智能反洗錢監測平臺，結合大數據、知識圖譜、人工智能等先進技術，實現了智能KYC審查、實時名單客戶交易攔截，同時通過機器學習算法自動構建可疑洗錢交易模型，代替傳統基于規則和人工判斷的反洗錢工作模式，極大地提升了可疑洗錢交易上報的及時性、準確性，降低了金融機構反洗錢工作的合規成本。

產品功能架構

產品特點及優勢

實時交易監測

· 大額監測

· 可疑監測

· 名單客戶交易監測

知識圖譜分析

· 客戶關系分析

· 交易鏈路分析

· 關聯事件分析

彈性架構

· 應用橫向擴展

· 分布式數據庫

· 異構數據整合

智能風險評級

· 引入外部數據

· 智能評級模型

· 服務輸出能力

機器學習

· 模型參數調整

· 模型規則調整

· 提升報送準確率

海量數據計算

· 流計算

· 圖形分析

· 交易篩選

給客戶帶來的價值

提升預警準確率，降低漏報率,提升銀行的風控能力

基于多種機器學習算法融合來構建反洗錢檢測AI引擎，對比傳統反洗錢系統，在覆蓋專家審核結果的條件下，能降低1個數量級以上的誤報率。

提升人工審核、分析效率，降低人工篩選投入成本

基于機器學習和專家經驗建立可疑案件排序模型，針對風險高的案件優先審核，及時上報，風險過低可排除，降低篩查工作量。

與專家、規則結合的算法模型，可理解的AI異常檢測結果

基于知識圖譜和社群發現算法，多元用戶身份識別，建立客戶知識圖譜，識別交易最終受益人，有效還原洗錢網絡，輔助審核分析，提升AI的可解釋性。

提升對隱案和新型作案手法的偵別能力，優化模型，輔助發現新規則和可疑模式

基于半監督學習和圖特征挖掘建立可疑案件識別模型，海量交易中準確抓取反洗錢可疑案件，協助發現隱案、漏案和新型作案手法；基于機器學習聚類分析和模式發現，優化規則模型，輔助發現可疑交易新規則和新可疑模式。

典型案例

某銀行智能反洗錢監測預警平臺

該平臺以更貼合業務場景的AI算法創新應用，有效降低反洗錢篩查的誤報率、工作量，使反洗錢異常檢測結果可視化，幫助銀行反洗錢異常檢測召回率高達95%以上,人工規則反洗錢工作量降低98%。