AI Agent

وكيل الذكاء الاصطناعي لمراقبة المعاملات

اكتشف المعاملات المشبوهة قبل أن تتحول إلى انتهاكات الامتثال

من 500 تنبيه يومياً إلى 50 مما يهم. قلل الإنذارات الكاذبة بنسبة 90% بينما تكتشف المزيد من الأنشطة المريبة الحقيقية.

Benefits

ركز على المخاطر الحقيقية وليس الإنذارات الكاذبة

يولد مراقبة المعاملات في مكافحة غسل الأموال آلاف التنبيهات. 95% منها تكون إيجابيات زائفة تستنزف وقت المحللين. وفي الوقت نفسه، تمر الأنماط المتطورة دون أن تُلاحظ. يقوم وكيل مراقبة المعاملات بفصل الإشارة عن الضوضاء.

٩٠٪

تقليل الإيجابيات الكاذبة

٣٥٪

المزيد من النتائج الإيجابية الحقيقية المكتشفة

٪70

تحقيق أسرع

Agentic Flows

اكتمال سير العمل لمراقبة مكافحة غسل الأموال

التدفق العملي للمراقبة الآلية: فحص المعاملات في الوقت الحقيقي، اكتشاف الأنماط المستندة إلى القواعد والآلة التعلم، تسجيل وتنظيم التنبيهات، التصرف التلقائي في النتائج الإيجابية الخاطئة، دعم التحقيق مع جمع الأدلة، ومساعدة في إعداد تقارير الأنشطة المشبوهة.

How it works

تحليل التنبيهات الذكية

يقوم الوكيل بتحليل أنماط المعاملات مقابل ملفات العملاء الشخصية، ويقوم بتسجيل التنبيهات بناءً على مؤشرات المخاطر الحقيقية، ويغلق تلقائيًا الحالات الواضحة التي تكون إيجابية كاذبة مع الوثائق، ويبرز الأنشطة عالية المخاطر لمراجعة المحلل.

Self-learning agents

The agent improves with every task, adapting to outcomes, applying feedback, and self-correcting using Constitutional AI.

Upto 98% accuracy

As a result of constant feedback loops, Beam AI Agents refine their approach with every cycle, leading to 98% accuracy across flows.

Smart model switching

We call it ModelMesh. Each agent selects the right model for the task, balancing speed, accuracy, and cost in real time.

استخراج رقم الطلب، معلومات البائع، معلومات التسليم، وتفاصيل الدفع من نماذج الطلبات المرفوعة.

مكتمل

ID-0E48

استخراج رقم الطلب، معلومات البائع، معلومات التسليم، وتفاصيل الدفع من نماذج الطلبات المرفوعة.

مكتمل

ID-0E48

استخراج رقم الطلب، معلومات البائع، معلومات التسليم، وتفاصيل الدفع من نماذج الطلبات المرفوعة.

مكتمل

ID-0E48

Self-learning agents

The agent improves with every task, adapting to outcomes, applying feedback, and self-correcting using Constitutional AI.

Upto 98% accuracy

As a result of constant feedback loops, Beam AI Agents refine their approach with every cycle, leading to 98% accuracy across flows.

Smart model switching

We call it ModelMesh. Each agent selects the right model for the task, balancing speed, accuracy, and cost in real time.

استخراج رقم الطلب، معلومات البائع، معلومات التسليم، وتفاصيل الدفع من نماذج الطلبات المرفوعة.

مكتمل

ID-0E48

استخراج رقم الطلب، معلومات البائع، معلومات التسليم، وتفاصيل الدفع من نماذج الطلبات المرفوعة.

مكتمل

ID-0E48

استخراج رقم الطلب، معلومات البائع، معلومات التسليم، وتفاصيل الدفع من نماذج الطلبات المرفوعة.

مكتمل

ID-0E48

Integrations

يعمل مع نظام AML الخاص بك

التكامل المباشر مع Actimize و SAS و Oracle FCCM و Temenos FCM. يتصل بالعمليات الأساسية للبنوك لتغذية المعاملات. إدارة الحالات عبر منصتك الحالية أو النشر كمستقل.

Implementation

مراقبة أفضل خلال 14 يومًا

ربط نظام مراقبة المعاملات الخاص بك وتكوين قواعد التسجيل. تدرب على تصرفات التنبيهات التاريخية. ترى معظم الفرق تقليل الإنذارات الكاذبة في الشهر الأول من التشغيل.

Step 1

Agent discovery

Conduct workshop(s) with relevant stakeholders to identify and prioritize use cases and map the requirements

Step 1

Agent discovery

Conduct workshop(s) with relevant stakeholders to identify and prioritize use cases and map the requirements

Step 2

Agent setup

Develop and launch your first agent with basic logic and integration (process scoping and recording, test dataset of 30-50 examples, baseline agent running and testing with target output mapping)

Step 2

Agent setup

Develop and launch your first agent with basic logic and integration (process scoping and recording, test dataset of 30-50 examples, baseline agent running and testing with target output mapping)

Step 3

Agent training

Test performance and gather feedback from process users (agent optimization up to 80% against expected output, variable-level accuracy measurement and optimization, integrations setup, and feedback API interfacing)

Step 3

Agent training

Test performance and gather feedback from process users (agent optimization up to 80% against expected output, variable-level accuracy measurement and optimization, integrations setup, and feedback API interfacing)

Step 4

Agent live

Extend to more workflows and client teams (live and continuous monitoring, human-in-the loop interfacing, node auto-tuning for automated prompt enhancements, >90% accuracy improvement, weekly business logic improvements)

Step 4

Agent live

Extend to more workflows and client teams (live and continuous monitoring, human-in-the loop interfacing, node auto-tuning for automated prompt enhancements, >90% accuracy improvement, weekly business logic improvements)

Key Features

تقنية المراقبة المتقدمة

تحليلات السلوك

يتعلم الأنماط الطبيعية لكل شريحة من العملاء. يحدد الشذوذات الحقيقية مقابل التغيرات المتوقعة.

تقييم التنبيهات

تحديد أولوية قوائم المحللين باستخدام التقييم القائم على التعلم الآلي. ركز الجهود أولاً على التنبيهات ذات المخاطر الأعلى.

التوجيه التلقائي

يغلق الأنماط الزائفة الإيجابية المعروفة تلقائيًا. توثيق كامل للمراجعة والتدقيق التنظيمي.

Demo

شاهد مراقبة المعاملات قيد العمل

شاهد كيف يعالج الوكيل تنبيهات المعاملات اليومية، بالتقييم وفقًا للمخاطر، والتخلص تلقائيًا من الإيجابيات الكاذبة، وتوجيه الأنشطة المشبوهة الحقيقية مع حزم الأدلة الجاهزة للتحقيق.