报告目录

• 一 应用背景
• 二 解决的痛点
  1. （一）海量数据存储与计算难，数据报送时效性要求高
  2. （二）可疑交易识别难，数据报送准确性难以保证
  3. （三）数据质量管控难
• 三 应用框架及实现路径
  1. （一）数据清洗
  2. （二）数据主题加工
  3. （三）数据汇总
  4. （四）数据质量管控
  5. （五）AI平台
  6. （六）指标体系
• 四 典型应用案例
  1. （一）反洗钱大额交易及可疑交易识别报送
     1. 1.反洗钱报送系统的特点及难点
     2. 2.反洗钱报送系统的应用
  2. （二）征信报送
     1. 1.征信报送系统的特点及难点
     2. 2.征信报送系统的应用
  3. （三）蚂蚁金服监管合规平台实践
     1. 1.大数据精准计算：分布式计算基础架构
     2. 2.智能指标库：专家经验及智能模型
     3. 3.关系网络：全业务信息图谱
     4. 4.一键式透明监管：监管信息报送自动化及可视化