Oracle Financial Services Crime and Compliance Studio

고급 데이터 분석으로 자금 세탁 방지 프로그램 강화하기

Oracle Financial Services Compliance Studio는 고객 실사, 거래 모니터링, 조사를 개선하기 위한 자금 세탁 방지 및 금융 범죄 방지 프로그램을 강화시켜주는 고급 데이터 분석 애플리케이션입니다. 인공지능, 머신러닝, 그래프 분석, 데이터 관리 등의 최신 혁신 기술에 기반한 고급 도구 모음으로 구성되어 있습니다. 금융 범죄 대응을 위해 특별히 설계된 Oracle Financial Services Crime and Compliance Studio는 최고의 오픈 소스 기술과 Oracle Labs의 혁신 기술을 한데 결합했습니다. 다른 Oracle Financial Crime and Compliance Management 애플리케이션들과 완벽하게 통합되어 최고의 사용 편의성과 확장성을 제공합니다.

Compliance Studio는 자금 세탁 방지팀의 더욱 효과적인 작업을 지원합니다

  • 보유 중인 데이터의 가치 극대화

    내부 데이터와 타사 데이터를 모두 통합하여 원활하고 안전하게 액세스할 수 있습니다. 모든 데이터를 실시간으로 탐색하고, 이전에는 액세스할 수 없었던 인사이트를 확보해 보세요.

  • Investigation Hub에서의 스마트한 작업

    케이스 매니저에 내장된 그래프 시각화 도구를 통해 숨겨진 관계를 파악하고 데이터를 간단히 활용할 수 있습니다. 자연어 처리 기능으로 사건 내러티브를 작성해 주므로 사용자가 직접 작성할 필요가 없습니다.

  • 새로운 범죄 수법에 대응하기

    인메모리 그래프를 사용하여 새로운 금융 범죄 패턴을 파악하고, 선호하는 오픈 소스 프로그래밍 언어로 새로운 시나리오 또는 모델을 작성할 수 있습니다.

자금 세탁 방지팀을 위한 가장 완전한 고급 분석 애플리케이션

파악하지 못했던 관계를 실시간으로 발견 및 탐색

  • 기본 제공되는 30개 이상의 그래프 알고리즘과 SQL과 유사한 내장 쿼리 언어를 사용하여 복잡한 자금 패턴을 간결하게 표현하고, 멀티홉 관계를 감지하고, 활동의 허브와 스포크를 식별할 수 있습니다.
  • Oracle Financial Services Crime and Compliance Management Investigation Hub Cloud Service의 직관적이고 동적인 그래프 시각화로 조사의 속도 및 정확성이 강화됩니다.
  • 네트워크에 대한 이해도를 개선하여 모델링을 강화할 수 있습니다.
  • 딥러닝을 통해 유사한 범죄 네트워크를 찾아냄으로써 탐지 능력이 강화됩니다.
  • 그래프에 머신러닝을 적용하여 케이스 관련 결정을 자동화함으로써 효율성이 향상됩니다.
  • 사전 구성되고 확장 가능한 엔티티 분석 기능을 통해 각 고객 및 엔티티에 대한 단일 뷰를 제공하고 글로벌 그래프의 정확성을 보장합니다.

기존 규칙 기반 모델 보강 및 효율성 향상

  • 단일 통합 환경에서 규칙 기반 모델 및 고급 머신러닝 모델을 모두 관리할 수 있습니다.
  • 설명 가능한 AI는 정교한 블랙박스 머신 모델에 대한 인사이트를 제공합니다.
  • 고급 시계열 기능 엔지니어링 기술을 통해 데이터를 보강하고 추세를 감지할 수 있습니다.
  • 즉시 사용 가능한 300개 이상의 위험 지표를 활용하여 간단히 커스터마이징할 수 있습니다.

거버넌스 및 규제 의무 해결

  • 머신 러닝 모델 구축을 위한 시각적 캔버스
  • 대화형 모델 테스트
  • 모델 모니터링 및 알림
  • 비즈니스 사용자와 시민 모델러를 위한 간편한 샌드박스 생성
  • 신속한 포인트 앤 클릭 방식 모델 배포

모든 데이터를 한 곳에서 탐색

  • 사전 정의된 내장형 그래프 분석 엔진은 Oracle Financial Services Data Foundation의 데이터를 초고속 인메모리 그래프로 자동 로드합니다.
  • 내부 데이터와 타사 데이터를 메모리에서 함께 탐색할 수 있습니다.
  • International Consortium of Investigative Journalists에서 사전 로드된 데이터는 조사에 컨텍스트를 추가하고 알 수 없는 위험 영역을 강조 표시해 줍니다.