反洗钱
反洗钱道阻且长
据国际货币基金组织统计,全球每年洗钱交易额占总GDP的2%-5%,达2万亿美元;2020年,央行及其所属机构开出反洗钱行政罚单733张,累计罚款金额约6.28亿元,罚款额相比2019年暴增三倍。
业务挑战
风险评估停留在单笔交易层面,缺乏全局视角
基于个体账户及交易行为特征的调查难以发现高度隐蔽的专业化洗钱团伙。
传统技术深层关系挖掘耗时长,难以发现潜在关联
传统技术无法实时穿透数十层级的账户交易信息,难以洞察整个洗钱链路及洗钱团伙。
传统反洗钱规则灵活性差、时效性差
传统反洗钱方法高度依赖专家过往经验及历史数据样本,无法及时发现犯罪分子不断演进的洗钱新模式。
图数据库立足全局多方位提高反洗钱效能
图数据库整合多源异构数据,以企业、个人、账户等实体,就职、亲缘、资金流向等关系构建洗钱网络图谱,将原本离散的社会关系、交易数据一体化整合进洗钱网络图谱,多方面全维度建立洗钱团伙视图。基于洗钱网络图谱中的异常关联关系、异常交易链路分析,有效识别合成身份和异常交易,提前预警账户洗钱风险,降低反洗钱漏报、误报率,提高金融犯罪的侦测效率。
图应用价值
及时、高效识别洗钱团伙
降低漏报、误报率
追踪、还原犯罪链条,锁定犯罪模式,提前预防与干预
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