HAWK Tính năng
HAWK là một nền tảng chống tội phạm tài chính do AI điều khiển giúp các ngân hàng và công ty thanh toán phát hiện rửa tiền, gian lận và các hoạt động đáng ngờ khác một cách hiệu quả hơn trong khi giảm thiểu các trường hợp dương tính giả.
Xem thêmCác tính năng chính của HAWK
HAWK là một nền tảng dựa trên đám mây được hỗ trợ bởi AI cho việc chống rửa tiền (AML) và ngăn chặn gian lận trong các tổ chức tài chính. Nó kết hợp các quy tắc truyền thống với AI có thể giải thích để nâng cao việc giám sát giao dịch, sàng lọc thanh toán và đánh giá rủi ro khách hàng. Nền tảng này nhằm tăng cường phạm vi rủi ro và hiệu quả bằng cách giảm thiểu các cảnh báo sai và phát hiện nhiều trường hợp hành vi đáng ngờ trong thời gian thực.
AI có thể giải thích: Sử dụng công nghệ AI có thể giải thích đang chờ cấp bằng sáng chế để nâng cao việc phát hiện AML và gian lận trong khi đảm bảo tính minh bạch cho các cuộc kiểm toán và tuân thủ quy định.
Nền tảng mô-đun: Cung cấp nhiều giải pháp AML và gian lận dưới một hợp đồng, cho phép triển khai linh hoạt như một lớp bổ sung hoặc thay thế cho các hệ thống hiện có.
Giảm thiểu cảnh báo sai: Giảm thiểu các cảnh báo sai trung bình 70% bằng cách sử dụng AI, cải thiện hiệu quả của các đội chống tội phạm tài chính.
Kiến trúc đám mây gốc: Cung cấp khả năng mở rộng, tính khả dụng cao và dễ dàng tích hợp với các hệ thống hiện có thông qua kiến trúc API hiện đại.
Phạm vi bao quát toàn diện: Kết hợp giám sát giao dịch AML, sàng lọc thanh toán, đánh giá rủi ro khách hàng và ngăn chặn gian lận trong một công cụ.
Các trường hợp sử dụng của HAWK
Giám sát giao dịch cho các ngân hàng: Giúp các ngân hàng phát hiện các giao dịch đáng ngờ và giảm thiểu các cảnh báo sai trong nỗ lực tuân thủ AML của họ.
Sàng lọc thanh toán cho các công ty thanh toán: Cho phép các nhà cung cấp thanh toán tự động sàng lọc giao dịch với các danh sách trừng phạt và phát hiện các nỗ lực rửa tiền tiềm năng.
Đánh giá rủi ro khách hàng cho các công ty fintech: Hỗ trợ các công ty fintech duy trì việc thẩm định liên tục trong suốt vòng đời khách hàng bằng cách sử dụng dữ liệu động và tĩnh.
Phát hiện gian lận trong các tổ chức tài chính: Giám sát hành vi giao dịch qua các kênh và phương thức thanh toán để xác định các mẫu gian lận.
Ưu điểm
Giảm thiểu đáng kể các cảnh báo sai, cải thiện hiệu quả hoạt động
Cung cấp tính linh hoạt trong việc triển khai và tích hợp AI
Cung cấp các quyết định AI có thể giải thích cho việc tuân thủ quy định
Kiến trúc đám mây gốc có thể mở rộng phù hợp cho các doanh nghiệp đang phát triển
Nhược điểm
Có thể yêu cầu nỗ lực tích hợp với các hệ thống kế thừa hiện có
Có thể có đường cong học tập cho nhân viên để thích nghi với các quy trình được nâng cao bằng AI
Bài viết liên quan
Bài viết phổ biến
Apple Ra Mắt Final Cut Pro 11: Chỉnh Sửa Video Bằng AI cho Mac, iPad và iPhone
Nov 14, 2024
AI Perplexity Giới Thiệu Quảng Cáo để Cách Mạng Hóa Nền Tảng của Mình
Nov 13, 2024
X Lên Kế Hoạch Ra Mắt Phiên Bản Miễn Phí Chatbot AI Grok Để Cạnh Tranh Với Các Ông Lớn Trong Ngành
Nov 12, 2024
Các Công Cụ Tạo Ảnh AI Hàng Đầu: Liệu Flux 1.1 Pro Ultra Có Phải Là Tốt Nhất So Với Midjourney, Recraft V3 và Ideogram
Nov 12, 2024
Xem thêm