説明
Roeは、不正およびマネーロンダリング対策（AML）プロセスを合理化するために設計されたエージェンティブ調査プラットフォームです。これは、アウトソーシングのコスト増加と品質低下、そして新たな類型を見逃すルールベースシステムの限界の間で、リスクチームが直面している現在の課題に対処します。Roeは、不正、紛争、AMLケースのエンドツーエンド調査を実行するAIエージェントを展開することでソリューションを提供します。
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このプラットフォームは継続的なループで動作し、各ケースレビューが将来の調査を洗練させます。紛争、チャージバック、AMLアラートなどの任意のソースシステムからケースが到着すると、RoeのAIエージェントは標準運用手順（SOP）を一行ずつ綿密にたどって調査します。各ステップは、Roeが取得した証拠に対して検証されます。その後、人間の品質保証（QA）アナリストがエッジケースをレビューし、その修正は将来のケースのためにRoeのメモリに組み込まれます。顧客が処分結果に応答すると、Roeのサポートエージェントはケースファイルに基づいて次のステップを作成します。重要なのは、すべての処分結果と修正がお客様のルールと機械学習（ML）モデルにフィードバックされ、検出システムが実際の類型に合わせて最新の状態に保たれることです。
Roeは、置き換えではなくレイヤーとして機能し、既存のテクノロジースタックとシームレスに統合されます。データウェアハウスやリスクデータプロバイダー（制裁、PEP、ネガティブメディア、KYC/KYB、企業登記情報、信用シグナルなど）からデータを読み込み、ケース管理システム、CRM、運用ツールに投稿します。APIを持たないシステムの場合、Roeはブラウザエージェントとして機能し、レガシーコンソールやパートナーポータルで動作できます。このアプローチにより、大幅な統合作業なしに、同じ調査プロセスと監査証跡が保証されます。
このプラットフォームは、規制された本番環境で顕著な成果を上げています。主要業績評価指標には、本番ケースでの初日精度86%、オフショア不正業務と比較して75%のコスト削減、処分結果までの時間91%短縮が含まれます。Roeは、アラート量と規制上のリスクが高いカードネットワーク、BNPLリーダー、マーケットプレイス、およびクリプトネイティブコンプライアンスチームを含む金融機関から信頼されています。Roeは、単なる要約ではなく、構造化および非構造化証拠を読み取り、SOPに従い、防御可能で監査可能な引用付き処分結果を生成するために構築されています。
- カテゴリー不正検知
- 料金モデル営業に問い合わせ
- デプロイシングルテナントVPC（AWS、GCP、Azure）、オンプレミス
- プラットフォームWeb
Roe: エージェンティブな不正およびAML調査の主要機能
エンドツーエンドの不正およびAML調査のためのAIエージェント
データウェアハウスやリスクデータプロバイダーを含む様々なソースからのデータ読み込み
ユーザー定義の標準運用手順（SOP）に従う
すべての調査ステップの証拠を引用
継続的な改善のための人間によるQAレビューループ
顧客応答および異議申し立ての自動ドラフト作成
ルールおよびMLモデルの再調整のための処分結果フィードバックループ
APIを持たないシステムのためのブラウザエージェント機能
既存のケース管理、CRM、運用ツールとの統合
監査準備完了の処分結果を生成
構造化、非構造化、Webデータ間のマルチモーダルデータ推論
Git追跡によるバージョン管理されたポリシーとプロンプト
Roe: エージェンティブな不正およびAML調査の使い方は？
データソースの接続: Roeを既存のデータウェアハウス、リスクデータプロバイダー、ケース管理システムと統合します。
SOPの設定: 不正およびAML調査ワークフローと標準運用手順をプラットフォーム内で定義します。
AIエージェントの展開: 受信した不正、紛争、またはAMLケースの調査を開始します。
レビューと改善: 人間のアナリストがエッジケースのQAレビューを実施し、エージェントのパフォーマンスを改善するためのフィードバックを提供します。
処分結果の監視: 調査の結果を追跡し、QA、提携銀行、検査官の承認を満たしていることを確認します。
検出の最適化: 処分結果データを利用して、ルールとMLモデルを継続的に再調整します。
Roe: エージェンティブな不正およびAML調査の使用例
- 不正調査
- AMLコンプライアンス
- 紛争解決
- KYB/KYCレビュー
- リスクオペレーションのスケーリング
- 類型検出
- 監査証跡生成
