某大型寿险公司——以监管为导向的智能化反洗钱系统

2018 年 7 月 26 日，人民银行反洗钱局发布了《中国人民银行关于进一步加强反洗钱和反恐怖融资工作的通知》，反洗钱场景下人工智能的技术应用也受到了业界的关注，而知识图谱也正是通过关联关系的挖掘，可以突破现有反洗钱的数据模型，实现该场景下更好的效率提升。明略科技为某大型寿险公司落地了国内首个保险反洗钱系统，帮助该保险公司，尽可能全、准地找到“合理怀疑”客户，满足监管要求，尽可能准确定位“洗钱”客户，切实履行法律义务。同时，利用人工智能技术手段实现整体数据处理与业务效率的提升。

• 快速面向知识图谱的数据治理能力，打破监管信息孤岛

基于知识图谱技术，可以打破传统业务系统中的信息孤岛，从各种类型数据源提取模型需要的实体、属性和关系，进而形成知识。构建符合金融机构昌吉积累了海量数据的知识图谱，和监管保送数据，在图存储和挖掘基础上，从而实现了对海量数据的分析和探索。

• 构造反洗钱相关图谱、挖掘隐性关系。

可构建客户、账户、交易等主要实体，提炼反洗钱相关的典型、特定业务行为作为事件，实现了从客户关联人、关联保单及关联账户等3条线索的深度挖掘，实现资金流向及归集的挖掘与展示，实现了客户、账户隐性关系的计算和展示，从而提升金融机构寻找洗钱线索效率

• 实体之间可视化关系展现

利用知识图谱工具的图形化、可视化功能，结合反洗钱业务规律，将反洗钱业务分析经验固化为分析模式展现在分析平台上，在我们的研究实践中，可以做到信息操作一站实现、常规查证一键完成、隐性关系一目了然，专家模式一查到底。