Detecta actividades sospechosas y posibles casos de blanqueo de capitales de forma m�s r�pida y precisa con la IA.
Se centra en la banca minorista y comercial�
Dise�ado para que se cumplan los requisitos de la gobernanza de modelos de los servicios financieros
Su funcionamiento se puede explicar f�cilmente a analistas, gestores de riesgos y auditores
Adoptado en producci�n como sistema de registro en varias jurisdicciones para la monitorizaci�n de las transacciones
Admite datos y funciones ampliables para clientes
Ventajas
Detecta entre 2 y 4 veces1 m�s actividad sospechosa confirmada, lo que refuerza tu programa contra el blanqueo de capitales.
1Seg�n las mediciones de HSBC
Elimina m�s del 60�% de los falsos positivos1 y dedica el tiempo de investigaci�n a las alertas de alto riesgo que requieren acciones.
1Seg�n las mediciones de HSBC
Obt�n resultados auditables y explicables para respaldar el cumplimiento normativo y la gesti�n de riesgos internos.
Caracter�sticas principales
La monitorizaci�n de transacciones basada en IA puede sustituir la estrategia definida manualmente y se basa en reglas para aprovechar el potencial de los datos de las propias instituciones financieras. De esta forma, es posible entrenar modelos avanzados de aprendizaje autom�tico para ofrecer una vista completa de las puntuaciones de riesgo.
Este modelo, que aprovecha una visi�n integral de tus datos, que saca partido de una visi�n hol�stica de tus datos, te indica los riesgos m�s altos. Para ello, analiza datos de transacciones, cuentas, relaciones con clientes y empresas, entre otros, para identificar patrones, instancias, grupos, anomal�as y redes de bancos minoristas y comerciales.
Cada puntuaci�n incluye un desglose de los principales indicadores de riesgo, lo que permite que los usuarios empresariales expliquen f�cilmente las puntuaciones de riesgo, agilicen el flujo de trabajo de investigaci�n y faciliten la generaci�n de informes relativos a las distintas tipolog�as de riesgos.
Novedades
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Documentaci�n
Precios
AML AI tiene dos componentes del precio:
1) La puntuaci�n de riesgos de la lucha contra el blanqueo de dinero se basa en el n�mero de clientes bancarios para los que se usa el servicio y se factura diariamente
2) El entrenamiento y el ajuste de modelos se basan en el n�mero de clientes bancarios que se usan en los conjuntos de datos de entrada
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