為每筆交易打分。為每條警報分診。

130+ 種類型學,覆蓋結構化、分層、螞蟻搬家、騾子賬戶網路、貿易型洗錢、布穀螞蟻、洗錢騾子、恐怖融資、制裁規避和擴散融資 — 每項都對映到 FATF、AUSTRAC、Egmont 和 MAS PMLA 型別學參照。

純規則告警的行業典型誤報率為 90–98%。WIDTH 的 AI 分流在保持文件化 1:1 審計軌跡的同時,將分析師佇列噪音降低 55–70%。

支援。每個對交易或告警評分的模型都帶版本,可在影子模式下做 A/B 測試,並附帶模型卡(訓練資料血緣、特徵重要性、漂移監控、人工審查閾值)。對齊美 SR 11-7、MAS FEAT、IMDA AI Governance 和歐盟 AI Act 高風險要求。

每條規則屬於一個帶版本的策略包。可按法人實體/司法轄區分叉全球規則庫,並覆蓋閾值、觀察窗、回溯期和豁免。AUSTRAC TTR、FinCEN CTR 和 HKMA STR 閾值作為預設值隨附。

每條告警攜帶:底層交易、觸發的規則 + 模型 + 策略版本、AI 分流理由、人工審核員 ID、處置結論、支撐證據。匯出為監管機構可用格式(PDF 或簽名 JSON),且在重放間保持穩定。

可以。客戶風險細分、內部黑名單、PEP 重新整理清單及任何結構化風險屬性均可透過 API 或批次 SFTP 載入,直接被型別學規則與 AI 分流層使用。