PLD 改进得益于 AI/ML：成功案例

Source: Dev.to

一家位于墨西哥城的金融服务公司决定实施基于 IA/ML 的交易监控系统，以降低误报率并提升警报的准确性。此前，风险分析团队必须手动审查每一笔可疑交易，导致响应时间缓慢且工作负荷过大。

实施 IA/ML 之前

• 风险分析团队每天收到 50 到 100 条警报，其中大多数是误报。
• 平均需要 2 小时 来审查每条警报并判断其真实性。
• 由于警报不够明确，导致合法交易被拒绝。

实施 IA/ML 之后

• 使用 TarantulaHawk.ai 的 IA/ML SaaS 平台，实现实时交易监控和可疑模式识别。
• IA/ML 算法通过分析交易频率、涉及金额以及客户行为历史等因素，将误报率降低 80 %。
• 对真实警报的响应时间缩短 90 %，使风险分析团队能够专注于更复杂的案件，降低工作负荷。

受益

• 大幅减少误报，节省审查警报的时间和资源。
• 警报精准度提升，降低误拒合法交易的概率。
• 审计更简便，因为 IA/ML 算法提供了可疑交易及其识别原因的清晰记录。

在这家金融服务公司的案例中，IA/ML 的应用展示了该技术在防止洗钱和恐怖主义融资方面的价值。