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行业痛点
洗钱手段更加智能化、高科技化，识别难度加大。
现有监测模型对于风险人群较低的召回率，使大量的洗钱行为成为漏网之鱼。
跨机构交易行为、异常线上联系行为、线下活动行为等信息是提升反洗钱监测模型效果的重要补充，银行欠缺进行安全融合的手段。
解决方案
应用场景：银行涉赌反洗钱识别、银行交易电信欺诈识别等。
落地案例
某国有银行反洗钱中心现有模型存在名单精准率不足，类型单一的问题。通过联邦学习引入外部数据，补充用户画像，提高精准率，构建新的风险防控模式。