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精选行业解决方案
智能反洗钱
机器学习
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深度图算法
行业痛点
金融领域洗钱风险提升
近年来金融领域洗钱风险不断上升，高智商、高科技、团伙化的洗钱给社会稳定和国家金融安全造成严重威胁，亟需升级反洗钱方案及手段。
传统反洗钱手段效率低
原有人工甄别方式的工作量大、人力成本高昂，且传统基于规则的反洗钱系统识别效率低，不具备人工智能和机器学习能力。
金融机构之间数据割裂
金融机构之间数据割裂，容易形成数据孤岛和交易断路，难以获取完整的资金链路。
交易相关方身份难识别
洗钱链中会涉及到多个中间方以及多种交易类型和渠道，传统机器学习模型在处理此类关系数据时存在建模难、查询难、扩展难的问题，难以充分发掘上下游交易双方的潜在关系。
智能反洗钱解决方案
方案优势
大幅度提升
反洗钱监管效率
依托星环大数据平台破解与日俱增的海量交易数据处理给金融机构造成持续增长的人力成本压力和越来越大的操作风险敞口。
提高监测的
精准性和前瞻性
采用机器学习进行洗钱风险识别不易受外部因素干扰，可实现比人工分析更加精准的判断，同时通过持续训练和优化，可预见未来可能发生的可疑交易，打破反洗钱监管被动滞后的痛点。
反洗钱追踪
溯源和团伙挖掘
依托图数据库和知识图谱分析工具，直观展现交易全景图，帮助用户快速发现风险点和可疑团伙，为识别洗钱交易风险创造先机，实现“人机结合”的智能化分析、研判和决策。
有效降低
洗钱工作排查成本
每笔可疑案例报告撰写节省数十分钟，每月可为每位反洗钱监测人员节约10+小时，在降低一半以上人工投入下获得95%的精准识别效果，极大提高了反洗钱工作的排查效率和准确度。
应用场景/案例
银行客户智能反洗钱建模
基于原始交易流水和客户开户等信息，从过去的上报案例中学习规律并生成机器学习模型，对全量客户进行可疑筛查，与现有规则引擎互为补充，切实提高反洗钱工作水平。对规则引擎输出的客户按照反洗钱可疑程度进行排序，结合高危MAC设备/可疑IP地址关联辅助决策，进一步提升反洗钱用户召回率，将需要核实排查的人数降低数倍，显著提高上报人员排查效率。
星环科技,构建明日数据世界
