AI 助攻金融情資研析
提升調查工作效率與選案一致性
在金融市場中，每天都有成千上萬筆資金流動；其中，部分交易可能涉及詐騙、非法集資或洗錢等犯罪行為。為掌握潛在風險，調查單位會收到金融機構回報的可疑交易資訊與跨國情資，然而面對日益複雜的犯罪手法，以及龐大且更新頻繁的資料量，若完全依賴人工比對與分析，不僅耗時費力，也可能因資訊分散而降低偵查效率。
為提升選案效率與準確度，意藍協助政府調查單位建構「金融情報整合 AI 分析系統」，強化情資分析與選案能力，使偵查流程更具系統性與一致性。
為提升選案效率與準確度，意藍協助政府調查單位建構「金融情報整合 AI 分析系統」，強化情資分析與選案能力，使偵查流程更具系統性與一致性。
本期 AI 知識庫亮點
調查單位背景與需求介紹
在洗錢防制與金融犯罪的偵查工作中，前期的情資蒐集與交易研析是相當重要、且高度仰賴專業判斷的一環。調查單位會收到金融機構依規定回報的大額現金交易（CTR）與可疑交易報告（STR），以及國際情資 ；但金融交易的資料量龐大、來源多樣，且涉及不同交易型態與行為模式，若完全以人工方式進行比對與篩選，往往需要投入大量時間與人力，亦可能因人員的分析角度與經驗差異，造成研析判斷不一或遺漏潛在風險。
因此，如何將相關情資進行有效整合，提升分析的一致性與可追溯性，並在案件成形前，及早辨識潛在高風險交易，成為調查單位希望解決的核心需求。
因此，如何將相關情資進行有效整合，提升分析的一致性與可追溯性，並在案件成形前，及早辨識潛在高風險交易，成為調查單位希望解決的核心需求。
導入「金融情報整合 AI 分析系統」助力選案及偵查
為協助調查單位提升情資研析與選案判斷的效率，意藍以「AI Search for KM」技術為基礎，建置「金融情報整合 AI 分析系統」。本案採用 RAG（檢索增強生成）架構，結合搜尋引擎、向量資料庫與語意分析技術，讓AI可以理解金融資料間的語意關聯，將潛在的特定犯罪的金融行為表現轉換成查詢條件，進一步尋找與比對資料 ，進而生成有依據、可追溯的分析結果。
在此核心架構上，本案完成以下四大項重點建置：
- 資料整合與重建：整合大額現金交易報告（CTR）、可疑交易報告（STR）及國際情資三大來源，為調查單位重建金融情資資料庫，並重新規劃資料欄位與內容格式，使不同來源的資料能以統一標準被檢索與比對，打造高效的金融情資分析基礎。
- 自動分析與智慧選案：系統將交易資料依照匯款頻率、金額、來源去向等行為特徵進行比對，再依據常見犯罪手法（如分散交易、層層轉手、短時間高頻率往返等）進行交易模式分析，協助辨識具有較高風險的交易群組與潛藏的特定犯罪行為；此外，系統也能依照不同情境調整篩選與分析條件，具備良好實務應用效率。
- 直覺式查詢：提供簡便完整的操作介面，當單位人員輸入多種查詢條件 ，系統便會自動整合既有資料並呈現關聯結果，讓案件背景、交易脈絡與可疑指標一目瞭然，減少在多套系統間反覆切換的作業時間。
- 權限控管與資安合規：依據不同使用者的角色控管權限，完整保留操作與查詢紀錄，以符合資安與稽核要求。
整體而言，透過導入「金融情報整合 AI 分析系統」，意藍能為調查單位帶來以下效益：
- 優化情資處理流程：藉由將多源金融情資整合至同一平台並建立標準化機制，減少人工蒐整與比對成本，使研析情資流程更加流暢。
- 提高情報掌握度：藉由系統提供的自動標註、紀錄與追蹤能力，有助於及早從大量資料中辨識出可疑交易群組，調查單位也能完整掌握可疑資金流向與案件背景。
- 強化選案精確度：透過模型輔助分析交易行為特徵，讓研析過程判斷維持一致邏輯，減少因人員經驗產生的影響，提升案件辨識的精確性。
- 降低學習成本：標準化的操作介面與使用方式，幫助新進同仁快速接軌，不再需要仰賴資深同仁的教學指導，讓知識能在單位內快速傳承，進而提升工作品質及效率。
透過使用此系統，調查單位能更即時地掌握金融情資流向，快速鎖定異常交易，大幅縮短人工篩選時間，提升辦案效率與精準度，實現資料登錄、查詢、選案與派案的全流程優化。
