HAWKの主な機能
HAWKは、金融機関におけるマネーロンダリング（AML）および詐欺防止のためのクラウドベースのAI駆動プラットフォームです。これは、伝統的なルールと説明可能なAIを組み合わせて、取引監視、支払いスクリーニング、顧客リスク評価を強化します。このプラットフォームは、誤検知を減らし、リアルタイムでの疑わしい行動の検出を増やすことによって、リスクカバレッジと効率を向上させることを目指しています。
説明可能なAI: 特許出願中の説明可能なAI技術を使用して、AMLおよび詐欺検出を強化し、監査および規制コンプライアンスの透明性を確保します。
モジュラープラットフォーム: 1つの契約の下で複数のAMLおよび詐欺ソリューションを提供し、既存のシステムのオーバーレイまたは置き換えとして柔軟に実装できるようにします。
誤検知の削減: AIを使用して誤検知アラートを平均70％削減し、金融犯罪対策チームの効率を向上させます。
クラウドネイティブアーキテクチャ: 最新のAPIアーキテクチャを通じて、スケーラビリティ、高可用性、および既存のシステムとの簡単な統合を提供します。
包括的なカバレッジ: AML取引監視、支払いスクリーニング、顧客リスク評価、および詐欺防止を1つのツールに統合します。
HAWKのユースケース
銀行の取引監視: 銀行が疑わしい取引を検出し、AMLコンプライアンスの取り組みにおける誤検知を減少させるのを支援します。
決済会社の支払いスクリーニング: 決済プロバイダーが制裁リストに対して自動的に取引をスクリーニングし、潜在的なマネーロンダリングの試みを検出できるようにします。
フィンテックの顧客リスク評価: フィンテック企業が顧客ライフサイクル全体で継続的なデューデリジェンスを維持するのを動的および静的データを使用して支援します。
金融機関全体の詐欺検出: チャネルや支払い方法全体での取引行動を監視し、詐欺のパターンを特定します。
メリット
誤検知を大幅に削減し、運用効率を向上させます
実装とAI統合において柔軟性を提供します
規制コンプライアンスのための説明可能なAIの意思決定を提供します
成長するビジネスに適したスケーラブルなクラウドネイティブアーキテクチャ
デメリット
既存のレガシーシステムとの統合作業が必要になる場合があります
スタッフがAI強化プロセスに適応するための学習曲線がある可能性があります
HAWK の月間トラフィック傾向
HAWKは先月22.1kのアクセスを記録し、30.7%の緩やかな成長を示しました。分析によると、このトレンドはAIツール分野の一般的な市場動向と一致しています。
過去のトラフィックを表示
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