反洗钱
利用大数据分析、机器学习、规则引擎技术优势，构建全栈式的创新反洗钱监测分析技术框架，服务于金融业制裁合规、反洗钱监管、外汇管控及风险监测领域，全面满足监管机构的合规要求
客户身份识别
通过客户基本信息、关联产品信息、关系人信息、内外部标签信息等，有效进行客户身份识别，提前洞察潜在风险
反洗钱评级
评级模型由特征权重、评分和分类系数组成，利用量化评分方式对入网商户或个人进行排序分层，通过动态评级及人工评级持续监控
监管报送
对异常和可疑交易进行风险处置，生成报告和报文向央行反洗钱监测中心提交大额和可疑交易报告
异常和可疑交易监控
开展涉黑涉恐等名单监控，并通过规则策略、反洗钱场景智能模型、图谱分析识别异常和可疑交易，并进行风险处置
致力监管科技创新
监管跟科技有机结合形成的监管科技等新技术手段可以在反洗钱监管方面发挥重要作用，提高资金监测的有效性
可疑群体挖掘和分析
选取时间段内的资金交易，建立客户资金交易关系网络，对网络图进行有向图的社团划分，构建具有反洗钱区分度的群体， 这对于反洗钱团伙的识别具有较高的业务价值，对群体进行风险评级排序和深度分析，稽查部门关注排查风险度较大的社团
反洗钱
利用大数据分析、机器学习、规则引擎技术优势，构建全栈式的创新反洗钱监测分析技术框架，服务于金融业制裁合规、反洗钱监管、外汇管控及风险监测领域，全面满足监管机构的合规要求
-
多维客户身份识别
-
多位制裁筛查拦截
-
精准可疑交易定位
-
机构洗钱风险评级
-
银监机构数据报送
-
致力监管科技创新