何謂 SAS 詐欺與金融犯罪合規解決方案？
SAS 詐欺與金融犯罪合規解決方案是一套 AI 驅動的整合工具，協助組織偵測、預防及調查金融犯罪，同時支援全球監管合規。結合即時交易監控和可解釋的 AI，SAS 可讓金融機構、政府機關、保險公司和醫療保健組織：
- 更快偵測風險：在毫秒內識別可疑模式和新興的詐欺方案。
- 減少誤報率：運用先進機器學習優先處理高價值警報，並降低營運成本。
- 確保模型的可稽核性：維持透明、可解釋的「白箱（white-box）」模型治理機制，以符合嚴格的 AML（反洗錢）與制裁名單篩檢要求。
誰在使用 SAS 的詐欺和金融犯罪合規解決方案？
詐欺與金融犯罪合規解決方案，主要由負責保護金融體系、客戶以及公共資金的組織所使用。這些解決方案有助於發現可疑活動、調查詐欺並維持監管合規。
保險詐欺
透過可信賴且透明的 AI，更早偵測並阻止保險詐欺行為。SAS 可協助保險業者揭露複雜的詐欺網路，優先處理高風險理賠，並減少誤報。在保單與理賠的整個生命週期內，改善調查結果，並做出具解釋性且合規的決策。
SAS 支援下列保險詐欺偵測與合規功能：
- 保單與核保詐欺。
- 供應商與網路詐欺。
- 身分及申請詐欺。
- 法規遵循與申報
公部門詐欺
保障公共資金安全，並確保政府運作中的法規遵循與計畫完整性。SAS 使用進階分析和透明決策制定，協助公共部門組織偵測詐欺、浪費及濫用，加速監管並強化合規。
SAS 支援公部門在下列領域進行詐騙偵測和合規：
SAS 詐欺與金融犯罪合規性：核心能力
有效偵測和預防詐欺與金融犯罪不僅止於偵測，還需仰賴整個管理環節，其中包含交易監控、可疑活動調查、決策記錄，以及監管要求等步驟。 SAS 可在詐欺與合規生命週期的每個階段，為您提供支援，協助您偵測早期風險，更快進行調查，以及維護透明的監管監督。主要功能包含：
即時詐騙偵測– 即時識別可疑交易
反洗錢監控 – 偵測及調查潛在的洗錢活動
制裁名單篩檢與觀察名單監控– 用於識別受限制的個人或實體
詐騙調查與案件管理– 優先排序警示並簡化調查流程
可解釋型 AI 與模型治理 – 支援透明、可審查的合規決策
監管報告和監督 – 協助滿足全球合規要求
為何組織選擇 SAS 作為詐欺與金融犯罪合規解決方案
SAS 運用即時資料分析、可解釋 AI 和企業級決策功能，協助組織更快偵測詐欺、減少誤判並符合監管要求。
在交易發生當下即時偵測詐欺與洗錢行為。
減少誤報和調查成本。
加快調查與監管報告的進度。
透過透明、可稽核的模型，符合全球監管要求。
擁有更高的信心度擴展詐欺防制與合規營運能力。
詐欺與金融犯罪合規領域值得信賴的領導者
獨立分析師持續肯定 SAS 在詐騙偵測、反洗錢 (AML)、即時決策智慧及企業 AI 平台方面的領導地位。
組織如何使用 SAS 偵測詐欺和強化合規
AI 如何改善詐騙偵測與金融犯罪合規
識別隱藏的詐欺網路
AI 使用非監督式機器學習偵測傳統規則型系統經常忽略的異常情況和實體之間隱藏的關聯性。
- 實體解析：自動連結不同資料點，發現複雜的多方詐欺活動。
- 異常行為偵測：建立「正常」行為基準模型，無需等待已知的詐欺特徵，即可即時標示異常偏離行為。
- 網路分析：將帳戶、裝置與身分之間的關聯視覺化，以阻止系統性風險擴散。
運用即時決策智慧
透過結合預測模型與高速決策機制，SAS 能在詐欺行為發生當下即時阻止，而非事後才進行處理。
- 毫秒評分：將複雜的 AI 模型應用於即時交易流程，即時阻斷可疑支付。
- 行為生物辨識：分析使用者互動模式 (如按鍵或導航），以即時偵測帳戶接管。
- 適應性警示：運用機器學習優先排序高風險警示，大幅降低調查人員需處理的誤報（false positives）「雜訊」。
落實可解釋性 AI 與治理機制
SAS 致力於「白箱」透明度，以確保每個 AI 驅動的決策都可完全稽核，並支援嚴格的監管標準。
- 模型可解釋性：為每項自動化決策提供清楚的原因代碼（reason codes），讓調查人員能說明交易為何被標記。
- 自動化文件：產出符合稽核要求的報告，簡化全球 AML（反洗錢）與制裁名單篩檢法規的合規作業。
- 模型生命週期管理：集中式治理可以長期監控 AI 效能，防止模型漂移並維持高偵測準確度。
詐欺及金融犯罪合規解決方案常見問題
詐欺與金融犯罪合規是什麼？
詐欺及金融犯罪合規是指組織用以偵測、調查和防止詐欺、洗錢、違反制裁及貪腐等非法金融活動的系統、流程與監管控制。合規計畫確保組織履行法定義務，同時保護客戶與金融系統。
哪些產業使用詐欺與金融犯罪合規解決方案？
銀行、金融機構、保險公司、醫療保健組織和政府單位皆利用防範詐欺和金融犯罪合規解決方案，偵測詐欺、監控交易、調查可疑活動，並符合與洗錢防制 (AML)、制裁名單篩檢及金融監督相關的監管要求。
AI 如何協助偵測詐欺與金融犯罪？
AI 透過分析大量交易和行為數據，識別可疑模式和異常，進而協助偵測詐欺和金融犯罪。機器學習模型能夠即時標記潛在詐欺，優先處理高風險警示，並減少調查人員的誤判率。
詐騙偵測系統可以識別哪些類型的詐騙？
詐騙偵測系統可以辨識多種類型的詐欺，包含支付詐欺、身份與申請詐欺、保險詐欺及帳戶盜用。進階分析與機器學習會分析交易模式與行為訊號，以偵測帳戶、支付及數位管道上的可疑活動。
組織如何偵測及管理洗錢與制裁風險？
組織透過洗錢防制 (AML) 監控、制裁名單篩檢和客戶盡職調查來偵測和管理金融犯罪風險。這些能力可分析交易活動、客戶行為和外部監視清單，以識別可疑活動。整合的調查工作流程和法規報告有助於組織採取行動，並維持對全球法規的遵循。