追一科技为西安银行定制了一款符合实际业务需求的AI反洗钱平台，以应对日益复杂的洗钱活动。该平台利用多维度数据分析，生成全面的金融画像，从而精准识别潜在风险。平台还具备严密的风险评估机制，有效避免错误判断，同时提供智能化的案例整理，便于经验积累和传承。

[b]中国银行业： 反洗钱工作急需人工智能提升效率[/b]

随着金融交易量的激增以及各种新型金融业务的出现，洗钱犯罪呈现出更加复杂和隐蔽的趋势。反洗钱工作一直是银行风险管理的关键环节，然而传统的依赖人工审核的方式已经无法适应新形势的需求，也无法满足严格的监管要求。此外，人工审核的效率低下，容易导致漏报、误报等问题，影响反洗钱工作的有效性。作为西部领先的上市银行，西安银行面临着传统审核模式的诸多挑战，包括全量筛查困难、检出率低、漏检和误检率高等问题，这阻碍了其全面开展反洗钱风控工作。

[b]智能反洗钱运用案例解析： 追一科技助力西安银行打造AI反洗钱平台[/b]

追一科技为西安银行量身定制了AI反洗钱平台，通过机器学习和知识图谱技术，实现了智能监测和分析。平台支持灵活的规则配置和模型优化，利用多维度数据生成全面的金融画像，精准揭示潜在风险。此外，平台采用严密的风险评估机制，有效防止误判，通过智能化的案例整理，实现知识的沉淀和传承。

[b]核心技术[/b]

[b]机器学习[/b] - 平台利用机器学习技术对多维度数据进行分类和关联分析，结合主体特征、行为特征、交易特征，生成每个用户的全面金融画像，提炼相关属性标签，精准识别潜在风险。平台还通过机器学习模型对海量交易数据进行降维分析，为每个客户主体提供“洗钱可疑度”，业务人员可以据此进行高效筛查，避免传统“非黑即白”的判定方式，提高风险识别精度。

[b]知识图谱[/b] - 平台利用知识图谱技术整合相关数据信息，从多个角度分析案例主体的身份特征、行为特征、交易特征和关联人员特征，构建了涵盖账户属性、交易特征和资金网络的知识图谱，尽可能还原洗钱场景，并以直观的方式呈现“客户主体画像”。

[b]主要功能[/b]

[b]主体画像[/b] - 该模块是系统的核心功能，通过对大量客户信息和交易数据进行加工和分析，生成多维度的识别结果，帮助监测分析人员全面了解每一笔交易情况。

[b]规则管理[/b] - 该模块是系统的隐藏菜单，基于机器学习技术学习历史案例，形成可疑交易识别能力。模块提取与洗钱行为相关的信号，结合“专家规则”和数据计算，创建“智能规则模板”，用于展示特定反洗钱场景下案例主体触发规则的情况。

[b]任务列表和名单维护[/b] - 该模块作为系统的辅助功能，主要用于反洗钱生成案例的总览、内部任务分配及案例状态跟踪。名单维护功能包括监控名单、干扰账户、身份归属、白名单等内容，有助于识别已上报可疑案例的关联交易对手，扩大检测范围，追踪资金流动链条。

[b]应用效果[/b]

追一科技与西安银行仅用不到一年时间就完成了需求调研、项目立项、系统开发和上线的所有流程。反洗钱平台上线后，西安银行每天能筛选出数十个可疑案例，每个案例的平均审核时间仅为20分钟，比其他厂商的产品效率提高了近一倍。在保证检出率的同时，大幅提高了审核效率，显著降低了人力工作负担。目前，西安银行正计划将该系统推广到各分行，全面推进反洗钱工作的智能化进程。