PL 
EnglishDomyślny
Українська
Español
Deutsch
日本語
Italiano
Português (BR)
Français
العربية
Nederlands
中文
한국어
हिन्दी
Türkçe
Tiếng Việt
Русский
Bahasa Indonesia
فارسی
বাংলা
ไทย
Filipino
Kiswahili
اردو
Bahasa Melayu
தமிழ்
עברית
Ελληνικά
ਪੰਜਾਬੀ
አማርኛ
မြန်မာဘာသာ
ខ្មែរ
ქართული
नेपाली
Монгол хэл
Հայերեն
සිංහල
ລາວ
Čeština
Română
Magyar
Български
Svenska
Dansk
Suomi
Norsk
Slovenčina
Hrvatski
Српски
Slovenščina
Lietuvių
Latviešu
Eesti
Íslenska
Shqip
Македонски
Bosanski
Malti
Azərbaycanca
Қазақша
O'zbekcha
Тоҷикӣ
КыргызчаAI dla Monitoringu Transakcji w Celu Znalezienia Śladów Niespodziewanych Działalności (AML) za pomocą ML Grafowe
Używaj ML grafowego i zaawansowanych modeli do wykrywania typologii, zmniejszania fałszywych ostrzeżeń oraz przyspieszania badań w monitoringu AML transakcji.
Systemy AML oparte jedynie na zasadach generują duże ilości fałszywych ostrzeżeń i nie wykrywają skomplikowanych sieci. ML grafowe odkrywa ukryte relacje, poprawia jakość ostrzeżeń i priorytetyzuje przypadki dla śledczych, jednocześnie spełniając oczekiwania regulatorów.
Rozpoznawanie enty whole do usuwania duplikatów i łączenia powiązanych ostrzeżeń.
Dostępność wyjaśniana za pomocą dowodów ścieżek i przypisów cech.
Balkon badacza z visualizacją graficzną.
Dane zewnętrzne: negatywne informacje mediowe, sankcje, listy osób o wysokiej politycznej pozycji (screenować oddzielnie)
Pipeliny strumieniowe/batyczkowe; rozpoznawanie jednostek; budowa grafu.
Sprawdzenia jakości danych; obsługa informacji osobistych; linia pochodzenia dla zarządzania.
Często zadawane pytania
Co jest przezroczystym grafem entyjnym (identyfikacja klientów, urządzenia, sprzedawcy)?
Tworzenie przezroczystego grafu entyjnego (identyfikacja klientów, urządzenia, sprzedawcy); podstawowe zasady.
Jakie jest przeznaczenie dzienników kontroli, zatwierdzeń i dokumentacji związanej z ryzykiem modeli?
Dzienniki kontroli, zatwierdzenia i dokumentacja związane z ryzykiem modeli.
Jak budujesz przezroczysty graf entyjny (identyfikacja klientów, urządzenia, sprzedawcy)?
Tworzenie przezroczystego grafu entyjnego (identyfikacja klientów, urządzenia, sprzedawcy); podstawowe zasady.
Jak trenujesz modele typologii i cechy grafowe?
Trenowanie modeli typologii i cech grafowych; sztuczne obserwowanie obok zasad.
▶ Wypróbuj na żywo
Wszystko powyżej działa bezpośrednio w Twojej przeglądarce — otwórz Reaction-Diffusion i zmieniaj parametry podczas działania. Nic nie jest instalowane ani przesyłane na serwer, cały model działa w jednej karcie.