通過持續監控減少不合規

使用先進的機器學習模型,基於多個維度提供準確的360度客戶風險概況,提高CDD計劃的有效性。

Customer Risk Scoring-1

我們的影響(年度)

 

Group 15823

5 Billion+

監控超過 50 億筆交易

 

Group 15825

400 Million+

監控超過 4 億個賬戶

 

Group 15839

2 Million+

處理超過 200 萬個警報

信任我們的合作夥伴

  • UOB

     

  • |
  • Paymongo

     

  • |
  • Mayabank

     

  • |
  • Tencent

     

  • |
  • Hakrinbank

     

  • |
  • Fubon

     

  • |
  • Customer Logos (1)

     

  • |
  • Hibank

     

  • |
  • Mrna logo

     

  • |
  • BONI Logo

     

  • |

客戶風險總是在變化

風險
需要監控多個客戶數據,如身份、資金來源和交易數據,以準確捕捉風險。
準確性
KYC數據、交易模式、客戶網絡和相關風險的變化導致風險分類高度不正確
盡職調查
定期刷新和客戶檔案變更不會自動更新,導致大量積壓。

通過動態風險評分降低業務風險

1
360度風險視圖

獲取基於多個維度(如人口統計、地理、篩查和交易模式)的全面客戶風險概況。

2
準確的風險評分

通過我們預配置的包含160多條規則的規則引擎以及無監督和監督機器學習模型,獲得更準確的風險評分。

3
持續監控

通過基於客戶行為觸發的自動化事件驅動風險分析簡化盡職調查。

客戶風險評分的獨特之處?

Real-time Risk Scoring

實時風險評分

使用預配置規則進行實時API來準確評分潛在客戶,以更安全地入職

預配置規則引擎

基於廣泛的檔案風險評分,包含160多條預配置規則,並可以配置新規則以符合特定業務風險。

Pre-configured Rule Engine
Dynamic Risk Engine

動態風險引擎

通過動態風險引擎,使用無監督模型將客戶行為與同行進行比較,使用監督學習將客戶行為與其歷史行為進行比較,獲得準確的風險評分。

網絡可視化

識別複雜關係並可視化不同客戶和相關方之間的隱藏風險。

Network Visualization

What Do Our Customers Say?

Traditional Bank

Client Testimonial
The area of AML requires constant vigilance and continual enhancement. The use of RegTech such as Tookitaki’s FinCense enables us to augment our ability to identify actionable alerts and minimise false positives. These sharpen the accuracy and effectiveness of our AML risk management.

Compliance Office of a Singapore Bank​

Group 14246
  • 50%

    reduction in false positives
  • ~45%

    reduction in overall compliance cost

Digital Bank

Client Testimonial

For a new business like ours, Tookitaki's FinCense has been a perfect partner to help us effectively manage our compliance needs.

Digital Bank Client

Group 14246 (1)
  • 100%

    Risk coverage for transactions

  • 50%

    Reduction in time to onboard to new scenario

Payments

Client Testimonial

FinCense's ability to detect AML and fraud risk accurately in real time allows us to maintain the performance of the system at scale. It has been a game-changer for us.

Payment Services Client

Group 14246 (2)
  • 70%

    Reduction in effort on threshold tuning and scenario testing
  • 90%

    Reduction in false positives

E-Wallet

Client Testimonial

Tookitaki helped us simplify our compliance operations by providing us with a single platform that effectively manages all fraud and AML processes.

E-Wallet Client

Group 14265
  • 90%

    Accuracy in  high-quality alerts
  • 50%

    Reduction in time to onboard to new scenario

常見問題解答

有問題嗎?我們來幫助您

什麼是AML客戶風險評分,它如何幫助我的組織評估和管理風險?

AML戶風險評分評估和管理與客戶相關的金融犯罪風險。它提供了客戶的360度風險概況,使您的組織能夠做出明智的決策。

Tookitaki的AML客戶風險評分解決方案如何評估和分配客戶的風險評分?

TookitakiAML戶風險評分解決方案評估客戶行為、交易歷史、歷史警報和其他變量。它有一個動態風險評分引擎,能夠自動適應變化的數據來計算準確的風險評分。

AML客戶風險評分過程中考慮哪些因素或變量?

AML戶風險評分過程中考慮的因素包括交易模式、地理位置、客戶檔案、業務關係和歷史警報。客戶風險評分解決方案還可以擴展包含外部第三方數據。

AML客戶風險評分解決方案可以根據我的組織的具體風險評估要求進行定制嗎?

是的,AML戶風險評分解決方案可以根據您的組織的具體風險評估需求進行定制。它提供配置規則和創建自定義規則的選項。

Tookitaki解決方案採用的風險評分方法有多準確和可靠?

Tookitaki的風險評分方法被許多客戶使用,非常準確和可靠。它使用預配置規則和動態風險指標來計算高度準確的風險評分,即使在客戶行為變化的情況下。

在遵守反洗錢法規方面,使用AML客戶風險評分的好處是什麼

使用AML戶風險評分可確保您能夠獲得準確的360度風險概況。它減少了持續的盡職調查工作,減少了錯誤分類,並減少了不合規風險。

AML客戶風險評分解決方案可以與其他系統或數據來源集成以進行全面的風險評估嗎?

是的,該解決方案可以與各種系統和數據來源集成,包括交易數據、監視名單和外部數據源,以進行全面的風險評估。

是否有展示Tookitaki的AML客戶風險評分在現實場景中有效性的案例研究或成功故事?

是的,有展示TookitakiAML戶風險評分解決方案在識別和管理金融機構風險方面的有效性的現實案例研究和成功故事。聯繫我們了解更多信息。

如何在我的組織中實施Tookitaki的AML客戶風險評分解決方案?

我們提供企業和SaaS模式,以實現快速和簡便的部署。根據您的具體要求,我們經驗豐富的實施團隊可以幫助您。

AML客戶風險評分解決方案是否提供演示或試用?如何開始使用?

是的,您可以請求我們的專家演示AML戶風險評分解決方案,以探索其功能和優勢,我們的團隊將引導您完成整個過程

我們的思想領導指南

business documents on office table with smart phone and laptop computer and graph financial with social network diagram and three colleagues discussing data in the background-1

準備好簡化您

的反金融犯罪合規性了嗎?