Quantifind Intelligent Financial Crimes Automation
La plateforme Graphyte de Quantifind fournit une automatisation des crimes financiers alimentée par l'IA pour l'AML et le KYC, permettant aux banques d'optimiser le filtrage des risques et les enquêtes avec une précision de premier ordre et une augmentation de la productivité de 40%.
https://quantifind.com/?utm_source=aipure
Informations sur le produit
Mis à jour:Nov 12, 2024
Qu'est-ce que Quantifind Intelligent Financial Crimes Automation
L'automatisation intelligente des crimes financiers de Quantifind est basée sur leur plateforme Graphyte, qui utilise l'IA et les données externes pour automatiser et améliorer les processus de lutte contre le blanchiment d'argent (AML) et de connaissance de votre client (KYC) pour les institutions financières. Développée au cours d'une décennie de R&D en apprentissage machine et en science des données, Graphyte offre des capacités complètes de filtrage des risques, d'enquêtes et de rapports. Elle dessert les grandes banques, les agences gouvernementales et d'autres organisations cherchant à combattre les crimes financiers de manière plus efficace et efficiente.
Caractéristiques principales de Quantifind Intelligent Financial Crimes Automation
La plateforme d'automatisation des crimes financiers intelligents de Quantifind, Graphyte, utilise l'IA et les données externes pour rationaliser les processus AML-KYC de bout en bout. Elle offre une couverture complète des données, une précision de l'évaluation des risques de premier ordre et des outils d'enquête puissants pour apporter des gains de productivité significatifs aux institutions financières et aux agences gouvernementales. La plateforme permet un screening, des enquêtes et des rapports automatisés sur une gamme de cas d'utilisation de mitigation des risques et de conformité.
Évaluation des Risques Propulsée par l'IA: Utilise l'apprentissage automatique et le traitement du langage naturel pour extraire des signaux de multiples sources de données et évaluer le risque des entités avec une grande précision.
Couverture Complète des Données: Intègre des milliers de sources de données externes, y compris les nouvelles, les dépôts légaux, les listes de sanctions, et plus encore, consultables depuis une seule plateforme.
Filtrage et Surveillance Automatisés: Permet un filtrage et une surveillance continus et évolutifs de millions d'entités contre les listes de surveillance et les médias négatifs.
Outils d'Enquête Puissants: Fournit des applications web intuitives avec des fonctionnalités riches pour des enquêtes et des rapports efficaces sur les crimes financiers.
Intégration Sans Souci: Offre des API et des capacités de traitement par lots pour s'intégrer aux systèmes de gestion de dossiers et aux workflows existants.
Cas d'utilisation de Quantifind Intelligent Financial Crimes Automation
Conformité AML pour les Banques: Automatise et améliore les processus de connaissance de votre client (KYC) et de lutte contre le blanchiment d'argent (AML) pour les institutions financières.
Enquêtes de Police Judiciaire: Aide les agences de police judiciaire à enquêter sur les réseaux criminels mondiaux en utilisant des analyses avancées de relations.
Évaluation du Risque de Crédit: Fournit des avertissements précoces et prédictifs de stress financier et de fraude potentielle pour la gestion des risques de crédit.
Filtrage des Listes de Surveillance: Offre un filtrage complet et en temps réel contre les sanctions, les listes noires et les listes PEP avec une grande précision.
Surveillance des Médias Négatifs: Permet une surveillance évolutive et quotidienne des médias négatifs pour des millions de clients afin d'identifier les risques potentiels.
Avantages
Améliore considérablement la productivité et l'efficacité dans les enquêtes sur les crimes financiers
Offre une précision de premier ordre dans l'évaluation des risques et la résolution des entités
Fournit une couverture complète des sources de données externes
Permet une intégration transparente avec les systèmes et les workflows existants
Inconvénients
Peut nécessiter un investissement et des ressources significatifs pour être mis en œuvre
L'efficacité dépend de la qualité et de la couverture des sources de données d'entrée
Possibilité de trop s'appuyer sur les systèmes automatisés sans supervision humaine
Comment utiliser Quantifind Intelligent Financial Crimes Automation
Inscrivez-vous sur Graphyte: Contactez l'équipe commerciale de Quantifind ou demandez une démo pour accéder à la plateforme Graphyte.
Intégrez l'API Graphyte: Intégrez l'API Graphyte dans vos systèmes de gestion de dossiers ou de filtrage existants pour permettre des évaluations de risques automatisées.
Configurez les typologies de risques: Travaillez avec Quantifind pour configurer les typologies de risques et les modèles pertinents pour vos cas d'utilisation (par exemple, filtrage des listes de surveillance, médias négatifs, etc.).
Configurez les flux de données: Connectez Graphyte à vos sources de données requises, y compris les listes de surveillance, les listes de sanctions, les flux d'actualités, etc.
Effectuez un filtrage automatisé: Utilisez l'API Graphyte ou le traitement par lots pour filtrer automatiquement les entités par rapport aux sources de données et aux modèles de risques configurés.
Examinez les résultats: Accédez à l'application web GraphyteSearch pour examiner les résultats classés par risque et mener des enquêtes plus poussées sur les entités signalées.
Générez des rapports: Utilisez les fonctionnalités de génération de rapports automatisés de Graphyte pour produire des rapports standardisés sur les résultats du filtrage et les enquêtes.
Affinez et optimisez: Travaillez avec Quantifind pour affiner en continu les modèles et optimiser les processus de filtrage en fonction des résultats et des retours.
FAQ de Quantifind Intelligent Financial Crimes Automation
Graphyte est la plateforme d'automatisation des crimes financiers alimentée par l'IA de Quantifind, qui offre des capacités de filtrage des risques, d'enquêtes et de rapports pour les processus AML et KYC. Elle utilise des sources de données externes et l'apprentissage machine pour évaluer les risques et automatiser les flux de travail.
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