创新型反洗钱（AML）技术公司 鹰 已正式推出新的 AML 调查代理。该解决方案直接针对目前困扰金融犯罪合规性的最大运营痛点之一：人工调查的大量时间和成本。
尽管最近反洗钱领域内的人工智能讨论主要集中在改进检测和减少误报上，但许多银行和支付公司的实际调查过程仍然是大量手动工作。
金融犯罪复杂性的上升意味着合规团队经常难以应对不断增加的积压案件。调查人员仍然花费大量时间手动汇总案件数据、识别复杂的财务类型并起草可疑活动报告 (SAR) 叙述，这对整体合规操作造成了重大拖累。
自动化重物搬运
Hawk 的新代理人工智能解决方案专门设计用于自动化这些劳动密集型步骤。该代理不是取代现有的基础设施，而是充当与模型无关的模块化覆盖层，无缝地融入现有的技术堆栈和案例管理解决方案。
至关重要的是，该系统具有内置的“人机循环”控制功能，可以在规定的步骤暂停执行，以进行人工审查、批准或输入，确保最终监督权仍由人工调查人员负责。
AML 调查代理的主要功能包括：
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深入的 AML 类型学专业知识： 该系统利用不断更新的领域知识来识别金融犯罪模式，其精确度是通用人工智能模型无法比拟的。
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扩大调查范围： 该代理分析人类无法在有限的时间内消化的大量数据集，从而提高调查的整体质量。
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监管级可解释性： 为了满足严格的合规性要求，该工具提供了思想链可视化、置信度评分、引用和详细的操作日志。
通过自动化这些流程，企业可以获得一条明确的途径来追求收入增长和推出新产品，而不会受到人工调查限制的人为阻碍。
高管洞察力和行业趋势
沃尔夫冈·伯纳Hawk 首席产品官指出，该技术的经济效益正变得不可否认。
伯纳表示：“代理人工智能在金融犯罪和合规方面所带来的成本节约对于任何银行或支付公司来说都太引人注目，不容忽视。” “使用代理人工智能来支持每项调查的部分内容可带来快速扩展的好处，为各种规模的金融机构带来有影响力的结果。”
Berner 补充说，Hawk 的独特之处在于它能够同时提高检测质量以减少误报，同时还可以缩短进行结构良好的调查所需的时间，所有这些都得到了监管机构要求的严格可解释性的支持。
此次发布与更广泛的行业向合规自动化的转变完美契合。 Chartis 的最新数据显示，85% 的机构预计在未来两到三年内增加其代理人工智能投资。此外，61% 的机构将调查列为代理人工智能变革的首要领域，21% 的全球银行表示他们已经在利用该技术进行调查和案件管理。
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