演示定位：一个高价值、可验证的 AML AI 场景
针对传统规则未触发或仅有弱预警的客户，识别动态行为偏离与关联网络线索，并将调查资料自动整理为可追溯证据包。
产品愿景
未来可扩展至预警分层、资料聚合、线索挖掘、调查辅助、经验回流等全流程。
首个 PoC
只验证“发现新增线索 → 生成证据包 → 人工初筛”的闭环。
未来可扩展至预警分层、资料聚合、线索挖掘、调查辅助、经验回流等全流程。
首个 PoC
只验证“发现新增线索 → 生成证据包 → 人工初筛”的闭环。
传统规则 / 客户画像
已有预警与全量客户数据
→已有预警与全量客户数据
动态偏离 + 关联网络
发现未充分触发的待初筛对象
→发现未充分触发的待初筛对象
智能调查证据包
聚合 KYC、交易、历史资料与线索
→聚合 KYC、交易、历史资料与线索
AI 初筛助手
摘要、待核验问题、报告草稿
→摘要、待核验问题、报告草稿
AML 人工复核
补件、观察、升级调查或关闭
补件、观察、升级调查或关闭
0. 场景入口：从“传统规则遗漏”开始只讲一个案例：赵晓东
AML InsightPoC 场景总览PoC 范围模拟脱敏数据
本次 PoC 要回答的问题
传统规则未报警时，能否发现值得 AML 人员初筛的客户？验证重点：弱信号叠加是否产生增量线索；调查材料是否能更快、更完整地准备。
18,432模拟活跃客户
42传统规则预警
9AI 待初筛对象
1聚焦案例
案例：赵晓东 · 未命中传统规则
传统评级：中风险 · 传统 AML 预警：0 条 · AI 建议关注：72 / 100
触发原因：持有周期缩短 + 渠道变化 + 与风险群组的间接关联。
演示话术：“这不是全流程 AML 系统演示，而是验证一个具体问题：在传统规则未报警时，是否可以通过行为和关联线索，帮助 AML 人员更早、更有依据地发现值得核验的客户。”
1. 风险发现：新增待初筛客户AI 辅助：弱信号叠加、动态风险排序；输出不等同于可疑交易预警
AML Insight风险发现 / 全量扫描结果AI 扫描 18,432 名客户
42传统规则预警
9AI 待初筛客户
3高关注弱信号组合
0赵晓东规则命中
统一工作队列 来源 规则 / AI 主动发现
赵晓东 AI 待初筛
72 / 100 传统规则：未命中 · 建议：人工初筛
弱信号 1：近 60 日持有周期较个人历史中位数缩短 64%
弱信号 2：渠道风险属性发生变化，且交易频率上升
弱信号 3：与已关注客户存在间接地址关联，字段待核验
核心交互：点击赵晓东，进入“动态风险与关联网络”证据页。客户在这里应直观感受到：系统发现的不是一条新规则，而是传统规则没有充分覆盖的“组合风险”。
2. 证据包：动态行为 + 关联网络 + 客户资料AI 辅助：把风险线索转为调查人员可阅读、可核验的事实和证据
AML Insight赵晓东 / 初筛证据包待人工核验
客户与动态行为
赵晓东传统评级：中风险
历史预警：0 条
AI 建议关注：72 / 100
近两期持有周期缩短、申赎节奏加快；对比的是客户自身历史基线。
开户
正常持有
渠道变化
周期缩短
AI 关注
待核验关联网络
共同
地址赵晓东李明远王海峰陈佳
地址赵晓东李明远王海峰陈佳
关联依据：开户资料中的地址字段。系统显示来源、更新时间、置信度；不把“共同地址”直接认定为团伙。
间接关联：2 跳
字段状态：待核验
群组行为：近期申赎节奏相近
字段状态：待核验
群组行为：近期申赎节奏相近
已聚合的调查资料
KYC 与开户资料
近 24 个月申赎与持有信息
渠道变化记录
历史 AML 预警：无
关联客户与相似案例
资金来源材料：待补
核心交互：每一个风险提示都可以点击回到原始字段、交易或关系边。这样展示的是“证据包”，而不是一个不可解释的黑箱评分。
3. AI 初筛助手：解释、待补件与初筛摘要AI 辅助：基于已聚合证据，生成调查人员可编辑、可追溯的工作材料
AML Insight赵晓东 / AI 初筛助手RAG + 结构化证据包不自动定性
AI 可访问的证据范围
客户 KYC、交易汇总、动态行为特征、已采纳关联线索、历史预警、公司 AML 制度与初筛模板。
自动整理的内容
事实：传统规则未命中；近期持有周期缩短；渠道属性变化；存在待核验间接关联。
不确定性：共同地址是否代表真实关联、资金来源与交易目的尚未核实。
报告输出约束
每个事实带来源；证据不足时明确“无法确认”；输出为“初筛建议”，不生成可疑交易结论。
AI 调查助手
我已汇总赵晓东的动态行为、渠道变化和待核验关联线索。以下是初筛建议，不构成洗钱认定。
解释风险上升原因生成待补件清单梳理交易时间线起草初筛摘要
建议先核验什么？
建议优先核验：① 本次申赎资金来源与交易目的；② 渠道变化的业务原因；③ 共同地址是否为登记地址或存在实际关联；④ 近期持有周期缩短是否有合理投资依据。
核心交互：用户点击四个预设问题即可体验 AI。每一次回答均按“事实—证据—不确定性—建议下一步”组织，避免泛聊天和无依据结论。
4. 人工复核与 PoC 效果记录AI 提供建议；AML 人员决定是否升级调查，并为效果验证留下样本
AML Insight赵晓东 / 人工初筛复核AML 人员最终决定
人工复核：AI 线索采纳情况
✓ 采纳 持有周期显著缩短，纳入初筛理由
✓ 采纳 渠道变化，要求补充业务解释
× 暂不采纳 地址关联，字段来源较旧，待数据质量核验
AI 初筛摘要草稿
客户未命中现有交易监测规则，但近期行为偏离个人历史基线。建议补充资金来源和交易目的材料，并在 30 日后复查风险变化。共同地址关联暂不作为处置依据。
人工初筛决定
审核意见：现阶段不足以定性，但具有合理初筛价值；补件后再决定是否升级。
PoC 验收记录：本案例如何计入效果
新增发现传统规则未命中，但被 AI 纳入待初筛队列
人工采纳记录哪些线索被采纳、驳回及其理由
调查效率比较证据包准备与初筛摘要编写所需时间
演示收束：“PoC 不是证明 AI 自动抓住洗钱，而是验证它能否发现传统规则漏掉、但人工认为值得初筛的对象，并以可追溯证据降低调查准备成本。”