反洗錢
利用大數據分析、機器學習、規則引擎技術優勢，構建全棧式的創新反洗錢監測分析技術框架，服務於金融業 制裁 合規、反洗錢監管、外匯管控及風險監測領域，全面滿足監管機構的合規要求
客戶身份識別
通過客戶基本信息、關聯產品信息、關係人信息、內外部標籤信息等，有效進行客戶身份識別，提前洞察潛在風險。
反洗錢評級
評級模型由特徵權重、評分和分類係數組成，利用量化評分方式對入網商戶或個人進行排序分層，通過動態評級及人工評級持續監控。
監管報送
對異常和可疑交易進行風險處置，生成報告和報文向央行反洗錢監測中心提交大額和可疑交易報告
異常和可疑交易監控
開展涉黑涉恐等名單監控，並通過規則策略、反洗錢場景智能模型、圖譜分析識別異常和可疑交易，並進行風險處置。
致力監管科技創新
監管跟科技有機結合形成的監管科技等新技術手段可以在反洗錢監管方面發揮重要作用，提高資金監測的有效性
可疑群體挖掘和分析
選取時間段內的資金交易，建立客戶資金交易關係網絡，對網絡圖進行有向圖的社團劃分，構建具有反洗錢區分度的群體， 這對於反洗錢團伙的識別具有較高的業務價值，對群體進行風險評級排序和深度分析，稽查部門關注排查風險度較大的社團。
反洗錢
利用大資料分析、機器學習、規則引擎科技優勢，構建全棧式的創新反洗錢監測分析科技框架，服務於金融業制裁合規、反洗錢監管、外匯管控及風險監測領域，全面滿足監管機构的合規要求
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多維客戶身份識別
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多位制裁篩查攔截
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精準可疑交易定位
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機構洗錢風險評級
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銀監機構數據報送
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致力監管科技創新