AI 驅動的金融犯罪合規工具

Agentic AML 是 TA Tech 的人員監督合規平台,協助團隊分析警示、準備客戶審查、調查可疑活動並製作一致的個案文件 — 與現有的名單篩查、交易監察、KYC 及個案管理系統相輔相成。

九大智能模組

貫穿客戶與交易生命週期的 AI 輔助合規。機構可個別採用模組,或逐步建立連貫的營運環境。

篩查智能

AI 輔助審查制裁、PEP、監察名單及名單篩查警示。

負面新聞智能

多語言識別、分類及摘要相關負面新聞。

監察智能

警示富化、交易分析、風險優先排序及調查支援。

KYC 智能

客戶數據分析、定期審查自動化及 CDD/EDD 工作流程支援。

調查智能

個案摘要、證據整合、工作流程自動化及調查人員協助。

客戶風險智能

動態分群、風險評分及可解釋的客戶風險分析。

網絡智能

實體識別、關係映射及交易網絡分析。

報告智能

協助調查敘述、管理報告及可疑交易報告準備。

治理智能

品質保證、工作流程控制、模型監察及可審計的決策紀錄。

分析師工作區

Agentic AML 圍繞合規團隊的日常現實而設計:優先排序的佇列、單一調查窗格、受治理的決策及可調校的模型。以下是平台設計的工作視圖。

以下預覽為示意靜態畫面 — 非即時數據。

儀表板與分診佇列

分析師的主要收件匣。警示從現有監察系統送達,並按 AI 風險評分排序 — 風險最高者優先,而非按時間先後 — 每項警示均顯示誤報概率。

  • AI 風險評分排序與警示等級
  • 收件匣摘要:開啟、已結束及總數
  • 將警示連結或取消連結為單一個案
  • 批次判斷與駁回
  • 製作與審批分離調度,附完整稽核軌跡
  • 可設定的欄位、篩選與搜尋

智能判斷

為每項警示提供決策支援工作區:AI 的風險分解、建議判斷,以及分析師可重新產生並編輯的敘述草稿。

  • 客戶、帳戶及交易風險卡附子評分
  • 因素層級評分解釋
  • AI 建議一鍵套用(誤報 / 真實 / 未分類)
  • 分析師判斷一律與 AI 判斷分開記錄
  • 標準備註選擇驅動敘述草擬
  • 提交前可重新產生及手動編輯

調查 — 單一窗格

每個個案一個綜合工作區:AI 綜合視圖、客戶、帳戶、交易及網絡分析 — 無需在系統之間切換。

  • 自然語言警示摘要及 AI 推理
  • 交易與 KYC 變動的歷史時間軸
  • KYC 檔案附風險評分可解釋性及因素權重
  • 30 日行為洞察及同儕基準比較
  • 篩查命中、白名單及關聯方
  • 節點與連線網絡視覺化(識別人頭帳戶與群組)

交易鑑證

交易視圖同時是鑑證工作區:AI 觀察、匯總財務指標、規則命中分析及細粒度帳目數據。

  • 重要觀察與建議行動項
  • 匯總指標:筆數、最小值/最大值/平均值、總額
  • 交易風險評分隨時間的分解
  • 監察規則命中排行及命中率
  • 快速決策:結案、升級、產生可疑活動報告
  • 跨個案的自然語言查詢列

決策與監管申報

結案或申報是受治理的行動:必填理由、調度審批,以及回饋到模型改進的循環。

  • 駁回必須附理由代碼及備註
  • 升級及產生可疑活動報告時可選擇司法管轄區
  • 製作與審批分離的審批流程,附附件
  • 可列印的可疑交易報告,附風險評級及交易帳目
  • 稽核軌跡:記錄每項行動、路由與決策
  • 決策回饋循環用於模型重訓

模型工作室

用於調校監察規則與模型門檻的模擬器 — 任何變更進入生產環境之前,先以假設分析對照歷史結果驗證。

  • 門檻滑桿:金額、筆數、現金及跨境比率
  • 線上/線下(ATL/BTL)分析
  • 附特徵貢獻度的模擬風險評分
  • 歷史驗證:警示量、有效警示比率及覆蓋率
  • 誤報與升級命中率的分解
  • 建議橫幅;儲存草稿、重設為預設值

職責分離,內建於設計

工作區將負責調查與草擬的合規分析師(製作方),與負責審核與決定的合規主管(審批方)分離 — 之上再加品質保證審核及管理員設定的調度。AI 負責準備;獲授權人員負責決定。

從碎片化資訊到受控行動

  1. 連接
  2. 富化
  3. 分析
  4. 調查
  5. 審核
  6. 文件
  7. 改進

連接

連接來自現有系統的客戶、帳戶、交易、篩查、KYC 及個案資訊。

富化

加入客戶背景、歷史活動、關係、風險指標及外部資訊。

分析

應用規則、分析及 AI 輔助推理,識別風險與調查優先次序。

調查

呈現證據、來源參照、時間軸、關聯方及建議的下一步。

審核

要求獲授權人員審核重大發現、建議及擬議決策。

文件

記錄所考慮的資訊、採取的行動、決策理由、審批及模型版本。

改進

在受控的治理流程下監察結果,並持續完善規則、工作流程與模型。

核心能力

AI 輔助名單篩查分析

  • 分析潛在的篩查匹配
  • 比對名稱、別名及客戶屬性
  • 呈現匹配與不匹配指標
  • 摘要相關證據
  • 為調查人員審核排定警示優先次序
  • 記錄理由與來源參照
  • 將決策調度至人員審批

交易監察警示優先排序

  • 以客戶及交易背景富化警示
  • 識別相關的歷史活動
  • 將相關警示與交易分組
  • 依已設定的準則排列警示
  • 建議調查步驟
  • 準備警示摘要供人員審核

AI 輔助 KYC 審查

  • 整合客戶資訊
  • 比對現時與過往檔案
  • 識別缺失或不一致的資訊
  • 偵測觸發事件
  • 準備 CDD 與 EDD 摘要
  • 審查經審批流程調度

AI 輔助調查

  • 整合警示、交易及客戶數據
  • 產生個案時間軸
  • 識別關聯方及關聯帳戶
  • 摘要調查發現
  • 準備個案敘述草稿
  • 維護證據參照及稽核軌跡

網絡分析

  • 映射客戶與交易對手之間的關係
  • 識別共用帳戶及屬性
  • 視覺化交易流向
  • 偵測關聯實體及可疑群組
  • 支援實體識別

監管報告準備

  • 整合相關個案事實
  • 準備交易摘要
  • 產生可疑交易報告敘述草稿
  • 整理佐證文件
  • 維護報告版本
  • 報告經審核及審批流程調度

AML 品質保證

  • 檢查所需調查步驟是否已完成
  • 識別缺失的證據
  • 對照程序檢視一致性
  • 支援按風險為本的個案抽樣
  • 產出品質保證報告

監管申報決策及最終報告仍由獲授權的合規人員控制。

旨在與您現有的系統並行運作

Agentic AML 連接機構已在使用的系統 — 可個別採用模組,而無須自動更換整個 AML 技術堆疊。

核心銀行平台 支付系統 CRM 系統 KYC 平台 名單篩查系統 交易監察系統 個案管理平台 數據倉庫與數據湖 文件管理系統 監管申報平台 內部及外部數據源 API 與訊息佇列
現有系統 核心銀行 篩查 監察 KYC / CRM 個案管理 AGENTIC AML 模組 M/01-09 富化 優先排序 調查 文件記錄 ▸ AI 輔助 合規團隊 分析師調查 主管批准 可疑交易報告 / 報告 示意流程 — 模組可個別採用;無須更換技術堆疊 交付包括 API 開發 · 數據映射 · 並行運行支援

包含整合服務

我們的交付團隊在實施過程中涵蓋需求分析、API 開發、數據映射、測試及並行運行支援。

整合服務

金融犯罪合規的連貫方法

金融犯罪風險並非孤立存在。客戶資訊、篩查結果、交易、警示、調查及監管報告必須一併理解。TA Tech 透過模組化技術及與現有合規環境相輔相成的實施服務,連接這些流程。我們的 AML 能力涵蓋:

旨在符合金融行動特別工作組 (FATF) 的打擊洗錢及恐怖分子資金籌集建議,以及國際金融犯罪合規標準。

客戶與名單篩查

使用可設定的匹配邏輯及 AI 輔助審查,分析與制裁、PEP 及其他相關監察名單的潛在匹配。

  • 客戶與交易對手篩查
  • 制裁與 PEP 篩查
  • 批次及事件驅動的重新篩查
  • 可設定的匹配門檻
  • 別名與音譯處理
  • 匹配原因解釋
  • 證據與來源呈現
  • 人員審核與處置控制

負面新聞分析

協助合規團隊更有效率地識別、分類及評估相關的負面新聞。

  • 多語言媒體分析
  • 實體與主體識別
  • 風險主題分類
  • 重複報道整合
  • 相關性與重要性評估
  • 文章與來源摘要
  • 審查紀錄及稽核軌跡

交易篩查與交易監察

支援偵測及調查客戶交易中異常、可疑或受禁止的活動。

  • 即時及事後交易監察
  • 規則與情境設定
  • 門檻與行為監察
  • 交易篩查警示分析
  • 客戶與交易對手背景
  • 歷史活動檢視
  • 警示分組與整合
  • 與現有監察系統整合

智能警示優先排序

應用可設定的風險指標,協助合規團隊聚焦較高優先次序的個案。

  • 按風險為本的警示排序
  • 來自多個系統的警示富化
  • 誤報指標
  • 相似個案識別
  • 理由代碼與評分因素
  • 調查調度
  • 服務水平監察
  • 結案前必須經人員批准

KYC、CDD 與 EDD

透過連接客戶資訊、風險指標、篩查結果及佐證文件,使客戶審查更一致。

  • 客戶開戶支援
  • 客戶檔案分析
  • CDD 與 EDD 工作流程
  • 文件與資訊擷取
  • 資金來源與財富來源審查支援
  • 實益擁有人分析
  • 缺失資訊識別
  • 審查檢核清單及審批流程

定期 KYC 審查

減少定期及事件驅動客戶審查所需的手工準備工作。

  • 自動化審查準備
  • 客戶數據比對
  • 變動識別
  • 文件到期監察
  • 觸發事件偵測
  • 最新的篩查與風險結果
  • 審查摘要
  • 升級與審批流程

動態客戶風險評估

隨著資訊與行為隨時間變化,重新評估客戶風險。

  • 可設定的客戶風險模型
  • 風險分群
  • 交易驅動的風險指標
  • 客戶檔案與 KYC 因素
  • 地理、產品與渠道風險
  • 風險評分解釋
  • 模型版本紀錄
  • 批准與覆寫控制

調查與個案智能

為調查人員提供相關資訊、證據及行動的綜合視圖。

  • 統一的個案時間軸
  • 警示與客戶數據整合
  • AI 輔助個案摘要
  • 調查計劃建議
  • 證據與來源參照
  • 索取資訊工作流程
  • 調查人員備註與任務管理
  • 完整的行動與決策歷史

網絡分析與實體識別

揭示個別審查客戶及交易時可能無法看見的關係。

  • 客戶與交易對手關係映射
  • 交易網絡視覺化
  • 共用識別碼與屬性
  • 關聯帳戶偵測
  • 實體匹配與識別
  • 資金流向分析
  • 群體與群組識別
  • 可疑模式調查

監管報告支援

協助獲授權人員準備一致且有證據支持的可疑交易報告。

  • 敘述草稿產生
  • 個案事實整合
  • 交易摘要準備
  • 佐證文件整理
  • 審核與審批流程
  • 報告版本控制
  • 申報狀態監察
  • 完整的準備過程稽核軌跡

AML 治理與品質保證

協助機構維持一致的調查標準,並展示有效的控制。

  • 調查品質檢查
  • 必要步驟驗證
  • 程序與檢核清單執行
  • 抽樣式及按風險為本的品質保證
  • 決策一致性分析
  • 政策與工作流程映射
  • 模型與規則集版本控制
  • 管理資訊與稽核報告

產品原則

更快調查。一致記錄。人員保持掌控。

Agentic AML 將 AI 應用於重複性高且資訊密集的合規活動,同時保持治理與人員問責。

人員監督的決策 可解釋的建議 證據與來源參照 完整稽核軌跡 按角色的存取控制 模型與配置治理 與現有系統整合 靈活的部署選項

所有監管報告必須經人員批准

AI 準備敘述草稿並整合證據,但審核、修訂及批准仍由獲授權的合規人員負責 — 這是設計使然。

預約演示

Agentic AML 的差異

旨在補充您現有的系統 — 不一定取代它們。

傳統 AML 運作 採用 Agentic AML
資訊 碎片化分散於篩查、監察、KYC 及個案系統 跨客戶、交易、篩查及個案數據的連貫視圖
警示處理 大量警示的人工分診 按風險為本的優先排序,附理由代碼及相似個案背景
調查 人工蒐集證據及撰寫報告 AI 輔助個案摘要、時間軸及證據參照
文件記錄 時間壓力下的手寫敘述 預先準備的敘述草稿,供人員審核及批准
問責 決策與理由記錄不一致 記錄決策理由、審批及模型版本
治理證據 為稽核而人工彙編 內建於設計的稽核軌跡及品質保證檢查

常見問題

Agentic AML 會取代我們現有的系統嗎?

不會。它旨在與現有的名單篩查、交易監察、KYC、個案管理及核心銀行系統並行運作。機構可個別採用模組,而無須更換整個 AML 技術堆疊。

由誰作出決定?

獲授權的合規人員。AI 分析資訊並準備建議,但重大決策 — 警示結案、客戶風險批准及可疑交易報告 — 仍須經人員審核及批准。

可以如何部署?

本地部署、私有雲、本地託管的專用環境或混合架構 — 視乎各機構的網絡安全、數據駐留及私隱要求。

是否提供中英雙語支援?

是。TA Tech 為澳門、香港及大灣區的機構提供中英文實施、文件、培訓及客戶支援。

在承諾之前如何評估?

以協定範圍、受控數據集及可量度的評估準則開展受控概念驗證 — 或先進行 AML 健康檢查以建立基準。

看看 Agentic AML 的實際運作

受控的概念驗證讓您的團隊按協定準則評估品質、可解釋性及效率。

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