Roe AI
Roe AI · 程式設計 · 行銷
Roe AI 是給詐欺、洗錢與 KYB 團隊使用的調查平台，背後由 AI 代理驅動。它會讀文件、資料庫與網頁後台，照著企業既定流程走，最後交出附引用依據的處置，讓分析師簽核。
關於 Roe AI
About
Roe AI 是什麼
Roe AI 接手合規工作裡最沒人想做的那一段。警示進來之後，分析師要花一小時翻對帳單、商業登記、制裁名單，還有三個 2009 年就長成那樣的分頁。Roe 用 AI 代理跑完這一輪，交出的每項判斷都標明出處。
公司最早做的是非結構化資料倉儲，團隊來自 Snowflake。這個背景看得出來。SQL 仍然是產品核心，代理可以查交易資料表拿數字，也可以讀 PDF 或通話錄音補脈絡，兩邊併在同一個案件裡。結構化一半、非結構化一半，答案只有一個。
現在的定位窄一些，也實用一些。作為詐欺調查平台，它瞄準銀行、發卡組織、先買後付業者、市集平台與加密貨幣合規團隊的第二道防線。Affirm、Dutchie、Crossmint 都出現在官方公布的客戶名單裡。
簽約前先把期待講清楚。Roe 賣給企業，沒有自助註冊，也沒有公開價目表。一週只有五件警示的團隊，用不出什麼價值。導入也得靠你這邊出力：資料存取權、寫成文字的作業流程，還有一位能替代理早期輸出打成績的分析師。官方說法是在正式案件上第一天就有超過 90% 準確率、處置時間縮短 91%、成本比外包詐欺作業低 70%。這些是廠商數字，以分析師評分的案件為基準，完整內容只在保密協議下提供。
開始使用
- 先與 Roe 團隊談範圍，只挑一條流程，通常是警示分流或爭議案件審查。
- 接上證據所在的系統：資料倉儲、案件管理系統、制裁與 KYC 供應商，以及控管權限的 SSO。
- 把代理該遵循的作業流程寫下來，拿一批已結案的案件重跑，看推論在哪裡出錯。
- 部署進自家 VPC 或地端環境，之後持續替輸出評分，因為這些回饋才會慢慢校正政策判斷。
產品資訊
快速了解 Roe AI 的定價、支援平台與效能。
適合對象
這項工具最適合的使用者、任務與情境。
使用者
- 發卡組織、先買後付業者與市集平台的詐欺與爭議分析師：代理負責蒐證與寫第一版處置，團隊白天就留給邊緣案例。前提是手上有一份寫得出來的審查政策，才有辦法評分。
- 洗錢防制與金融犯罪團隊：每個案件把制裁名單、政治人物名單、負面新聞與交易紀錄排在同一條時間軸上。已經在用案件管理系統的團隊更適合，因為 Roe 會把結果寫回去。
- KYB 與新客戶審查人員：KYC 與 KYB 自動化的成敗在文件處理，商業登記、登記機關頁面與賣方網路足跡會一起讀。來源資料裡的法人識別碼要乾淨，比對才可靠。
任務
- 警示分流：代理拿每則警示對照政策，標出觸發的欄位或文件，建議結案、上呈或申報。
- 從後台蒐證：瀏覽器代理會登入沒有 API 的合作夥伴後台與舊系統，邊操作邊留下稽核軌跡。
- 撰寫申報敘述：附引用依據的處置提供可查證的事實，審查人員不必重建時間軸就能寫成申報內容。
- 重跑歷史案件：政策有版本控管，規則改動後可以重跑舊案，比對結果再決定是否上線。
情境
- 警示量成長快過人力：補分析師要幾個月，平台先吃下重複性高的審查。剩下那兩成難纏的，還是得靠人。
- 檢視外包詐欺作業的成本：團隊把單案成本跟外包模式比較時，會用 Roe 當自動化層，而不是直接加大外包合約。
- 監理檢查或模型風險審查要來了：專屬部署、不可竄改的日誌與版本化指令，讓審查人員有具體材料可看。
主要功能
交出附引用依據的處置，不是摘要
處置裡的每項陳述都指向產生它的欄位、文件或查詢。分析師可以直接打開原始格式的來源，不必相信改寫後的說法。受監理的工作裡，這決定了一個判斷幾個月後還站不站得住。
同時用 SQL 查資料表與讀文件
代理對資料倉儲寫 SQL，也用同一套推理讀 PDF、圖片、網站、社群貼文與通話錄音。加總之所以精確，是因為真的跑查詢，而不是讓語言模型猜。這正是它跟只會摘要文字的工具最大的技術差別。
政策版本化，舊案可重跑
作業流程與指令都像程式碼一樣留版本，任何改動都能回滾。你可以拿兩個版本重跑歷史案件，看結果在哪裡分岔。合規團隊用這招在改動碰到實際工作前先試一次。
瀏覽器代理處理沒有 API 的後台
很多證據鎖在供應商後台的登入頁後面，那種系統永遠不會有人做 API。Roe 讓瀏覽器走過那些畫面，每一步都留紀錄。不必開整合專案，稽核軌跡一樣完整。
專屬部署與不可竄改的稽核日誌
Roe 部署在 AWS、GCP 或 Azure 的私有 VPC，也可以地端安裝。每個指令、來源與判斷都寫進不可竄改的日誌，可匯出到企業的 GRC 系統。支援客戶自管加密金鑰，官方也聲明不會拿客戶資料訓練模型。
用回饋持續校正政策判斷
審查人員改掉一筆處置，這次修正會影響代理下一次怎麼套用政策。團隊把這件事形容成靜態模型與會逐漸貼近自身判斷的系統之間的差別。前提是有人真的在評分，而這吃的是人力工時。
優缺點
優點
- 每項陳述都附出處，代理式 AI 用在合規工作上變得可查核，而不是黑箱。
- 結構化與非結構化證據併在同一份案件裡，省掉倉儲與文件之間的人工搬移。
- 瀏覽器代理能處理沒有 API 的舊後台，這在 KYB 與爭議案件裡是常見的卡點。
- 政策版本化加上舊案重跑，讓團隊能拿真實歷史驗證規則調整。
- 專屬部署，加上 SOC 2 Type II、HIPAA 與 GDPR 認證，多數企業資安審查都能過。
缺點
- 沒有公開價格，也沒有免費試用，評估之前得先走完一輪業務流程，才看得到產品跑在自己的資料上。
- 導入成敗取決於作業流程有沒有寫下來，靠經驗判斷的團隊得花幾週把代理該做的事補成文件。
- 輸出品質跟著來源資料與評分回饋走，等於要持續投入分析師工時，不是裝完就好。
- 產品從通用非結構化資料倉儲轉向詐欺與洗錢調查，金融合規以外的現成流程相對少。
常見問題
它調查詐欺、洗錢、爭議與 KYB 警示。代理從資料倉儲、文件與網頁後台蒐集證據，套用企業的審查政策，寫出附引用依據的處置，分析師再核准或改寫。
相關內容
探索與 Roe AI 相關的工具、技能與文章。
Roe AI 替代方案
Base Code
Base44 (Wix) · 程式設計 · 生產力Base Code 是 Base44 推出的共享雲端開發環境。團隊在對話中描述對既有 GitHub 儲存庫的修改，看著預覽確認結果，再以 Pull Request 交回工程團隊。
Google EmbeddingGemma 2
Google DeepMind · 寫作 · 圖片 · 程式設計Google EmbeddingGemma 2 是 7.4 億參數的開源模型，能把文字、程式碼、圖片、音訊與影片畫面轉成同一個 768 維空間裡的向量，在手機與筆電上就能執行。
GitGlow
GitGlow · 程式設計 · 生產力GitGlow 是桌面版 Git 用戶端，把你自己的程式碼與 AI 代理程式的變更集中在同一份審查裡，讓你在交付前看清楚機器上究竟要送出什麼。