Quantifind Intelligent Financial Crimes Automation

Quantifind Intelligent Financial Crimes Automation

Quantifind · 程式設計

Quantifind Graphyte 是 SaaS 平台,以 AI 實體解析自動化 AML 與 KYC 篩檢,把客戶比對新聞、制裁名單與 PEP 資料並依風險排序。

Quantifind Intelligent Financial Crimes Automation 的介面預覽

關於 Quantifind Intelligent Financial Crimes Automation

About

什麼是 Quantifind Graphyte

Quantifind 開發 Graphyte,一套金融犯罪自動化平台,銀行與政府機關用它把個人和企業比對公開資料。概念一句話講得完,做起來要好幾年:把每一則新聞、每一份制裁名單、每一筆法院紀錄與公司登記中可能提到高風險對象的內容蒐集起來,再判斷哪些提及真的對應到眼前這位客戶。

法遵預算多半就耗在這一關。像「John Smith」這種常見姓名會拉出上千筆命中,每一筆都得有人判斷。Graphyte 把機器學習用在實體解析上,依可能的身分把提及內容分組,再按風險排序,而不是把原始搜尋結果整批丟進佇列。對正在評估 AML 篩檢軟體的人來說,價值要看每位分析師每小時能結掉多少警示。Quantifind 表示客戶生產力提升約四成、偽陽性減少 10 到 100 倍,數字來自公司自家的專案經驗。

限制和宣稱一樣值得看。Graphyte 是企業軟體,走業務拜訪流程,沒有公開價目,也沒有自助試用。涵蓋範圍取決於 Quantifind 授權的資料源,以英文與非英文新聞加上官方名單為主,因此區域曝險特殊的銀行該在評估時確認資料源深度。只有幾千名客戶的小型金融科技公司,通常用更輕、更便宜的工具就夠。

開始使用

  1. 向 Quantifind 預約 demo。範圍從警示量、涵蓋的司法管轄區,以及分析師現有系統開始談,價格依專案報價。
  2. 接通交付方式。團隊可用 GraphyteSearch 網頁應用、同步的 GraphyteAPI、批次 API,或直接接上既有案件管理系統的預建整合。
  3. 設定風險類型。法遵主管決定哪些類別對自家業務有意義,從金融犯罪、貪腐到制裁曝險,並指定結果的排序方式。
  4. 上線執行篩檢。警示連同佐證資料進入分析師佇列,標記的結論再回饋到模型。
  5. 監控與報告。儀表板與自動報告呈現警示量、結案率與升級案件,這些正是主管機關查核時會要的資料。

產品資訊

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免費方案否
付費方案Custom pricing
平台Web, API
開發者Quantifind
類別程式設計
發布日期Jan 2009
最近更新Oct 2026
網站訪問量19.5K
網站全球排名1.5M
API 提供狀態是

適合對象

這項工具最適合的使用者、任務與情境。

使用者

  • 銀行的法遵團隊:負責結掉負面新聞與制裁警示的分析師,拿到的是排序過、附來源的結果,不是一堆原始命中,但導入時仍需 IT 協助整合。
  • 金融情報單位與調查人員:要追查持股與實體之間關聯的人,可把新聞、商業登記與外洩資料庫集中在同一個工作區。
  • 公部門的風險與採購人員:審查供應商與境外關聯機構的機關,能取得可附在簽核文件上的公開來源調查證據。

任務

  • 結掉負面新聞警示:平台蒐集多語新聞,判斷哪些報導講的是同一個人並排出風險高低,審閱者因此把時間花在真正的命中上。
  • 開戶時的制裁與 PEP 篩檢:新客戶即時比對制裁名單、黑名單與政治人物名單,姓名變體由比對模型處理。
  • 強化盡職調查的調查作業:分析師用新聞、公司登記與外洩資料庫拼出對象樣貌,再把結論匯出到案件檔案。
  • 定期客戶審查:排程批次作業重新篩檢整個客戶庫,團隊不必增加人力也能維持持續監控。

情境

  • 偽陽性堆積:規則式系統把團隊埋在無效命中裡時,依風險排序是壓低佇列最快的方法,而且不必放寬標準。
  • 開戶量暴增:快速擴客的數位銀行,需要的是隨量成長的篩檢能力,而不是更多審閱人力。
  • 跨市場擴張:進入新市場就帶來新語言與新名單,平台若本來就讀得懂非英文來源,這段工作會短很多。

主要功能

負面新聞篩檢

Graphyte 讀取全球英語與其他語言新聞,再判斷哪些報導指的是被篩檢的實體。每筆結果都附上文章、簡短說明與風險類別,分析師幾秒內就能判斷。Quantifind 把這項能力當成平台核心,因為負面新聞是最吃人工審閱時數的一塊。

制裁與名單篩檢

平台在同一個流程裡比對制裁名單、黑名單與政治人物名錄。比對邏輯處理音譯與姓名變體,這正是舊式工具最常出錯的地方。兩項檢查都在同一個 KYC 法遵平台上完成,開戶與持續監控因此不需要兩家供應商。

AI 實體解析

篩檢錯誤幾乎都來自身分混淆,而這正是 Quantifind 申請專利並主推的部分。模型衡量同時出現的線索,例如任職公司、地點與往來對象,判斷兩筆紀錄說的是同一個人還是兩個人。審閱者看得到推理依據,這在決策必須通過稽核時特別重要。

GraphyteSearch 調查工作區

GraphyteSearch 是分析師工作的網頁介面。一鍵就把對象延伸到相關人物與公司,每一筆來源都保留可引用紀錄,並能產生自動報告。介面為整天審閱警示的人設計,用起來更像調查工具,而不是資料庫查詢畫面。

GraphyteAPI 與批次篩檢

想把篩檢嵌進自家系統的團隊,可用同步 API 做單筆查詢,或用批次 API 依排程處理整個客戶庫。兩者回傳相同的風險評估結構,內部案件管理系統因此不必重寫邏輯就能顯示結果。要每天監控數千萬名客戶,走的也是這條路。

案件管理系統整合

預建連接器把 Graphyte 結果送進常見案件管理平台,分析師留在原本熟悉的工具裡工作。Quantifind 把這點當成加自動化又不拆掉既有系統的作法,那些系統早已通過驗證。客製整合則透過 API 進行。

優缺點

優點

  • 實體解析是產品最扎實的一塊,直接對準吃掉法遵工時的偽陽性問題。
  • 納入非英文新聞讓網撒得更廣,客戶分布在亞洲、拉丁美洲或歐洲的銀行特別有感。
  • 交付方式涵蓋完整光譜,從給分析師的網頁應用到高流量監控用的批次呼叫。
  • 風險排序與來源引用讓每一筆警示決策在稽核與主管機關面前更站得住腳。
  • 現成的案件管理連接器,比起自己建管線,能明顯縮短導入時間。

缺點

  • 沒有公開價格也沒有免費方案,小團隊不經過業務流程就無法試用。
  • 資料源涵蓋範圍由 Quantifind 決定,若某個國家或某份產業名單有缺口,評估時就得額外查證。
  • 上線需要整合與調整風險類型,通常會同時牽動法遵、IT 與資料團隊。
  • 平台是為銀行級流量設計,只有幾百名客戶的新創等於為可能用不到的容量付費。

常見問題

它把客戶、供應商與交易對手比對新聞、制裁名單與 PEP 名錄,再依風險排序每一筆命中。銀行用它做 KYC 開戶、負面新聞審閱、強化盡職調查與持續監控,可透過網頁應用或 API 使用。