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AI-AML-Sentinel

下一代反洗钱智能中枢​

AI-AML-Sentinel 是面向 Web3 / Fintech 企业的下一代反洗钱（AML）智能平台。它不只是一个"告警器"，而是一个能够理解业务语境、解读全球监管动态、并主动输出决策建议的合规大脑（Compliance Brain）。

在 MiCA、香港稳定币牌照等新规落地后，市场缺的不是"告警"，而是可执行的决策。

🎯 核心价值​

传统 AML 工具AI-AML-Sentinel
规则匹配，高误报率AI + 规则双引擎，误报率降低 60%+
事后告警，被动响应实时监测，主动预警
数据孤岛，难以关联链上 + 链下数据融合分析
黑盒决策，难以解释LLM 生成可读的合规叙事
静态规则，更新滞后语义合规映射，自动追踪监管变化

🏗️ 系统架构​

┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                        AI-AML-Sentinel                          │
├─────────────────┬─────────────────┬─────────────────────────────┤
│   感知层 (Sense)  │   认知层 (Think)  │      决策层 (Decide)         │
├─────────────────┼─────────────────┼─────────────────────────────┤
│ • Data Ingestor │ • AI Anomaly    │ • LLM Auditor               │
│ • Risk Profiler │   Detector      │ • Semantic Regulatory       │
│                 │ • Red Teaming   │   Mapping                   │
│                 │   Engine        │ • SAR / Policy Generator    │
└─────────────────┴─────────────────┴─────────────────────────────┘

感知层 (Sense)​

Data Ingestor（数据采集器）

  • 对接公开区块链浏览器 API（Etherscan、Tronscan、BscScan 等）
  • 支持交易所内部交易流（CSV / API / WebSocket）导入
  • 标准化交易数据结构，统一输出为内部 TransactionSchema
  • 增量拉取与断点续传

Risk Profiler（风险画像引擎）

  • 对接 Sumsub API，拉取用户/企业的 KYC、KYB、制裁筛查结果
  • 维护地址 ↔ 用户的映射表（Address Mapping）
  • 基于规则计算基础风险分（黑名单、高风险国家、PEP 等）
  • 输出 RiskProfile（含评分、标签、时间戳、置信度）

认知层 (Think)​

AI Anomaly Detector（AI 异常检测）

  • 规则层：快速过滤已知黑名单地址、大额转账、快进快出
  • 模型层：使用无监督/半监督 ML 模型识别：
    • 剥离汇聚（Layering / Peel Chain）
    • 循环转账（Circular Transactions）
    • 异常时间序列行为
  • 输出可疑交易聚类与异常置信度

Red Teaming Engine（对抗性测试）

  • Prompt Injection 模拟测试
  • 交易绕过模拟（分片、混币、跨链桥跳跃）
  • 政策漏洞探测
  • 攻击报告生成

决策层 (Decide)​

LLM Auditor（LLM 审计官）

  • 交易解释生成：对 AI 标记的可疑交易生成自然语言解释
  • SAR 自动生成：根据预设的本地监管模板生成 Suspicious Activity Report
  • 审计日志存档：附带原始 Prompt、输入数据哈希与模型版本

Semantic Regulatory Mapping（语义合规映射）

  • 监管文档解析：自动抓取并解析 PDF/HTML 格式的监管文件
  • 向量化知识库：将监管文本切块并嵌入 Vector DB
  • 业务风险映射：用户输入业务流程，系统返回适用的法规条文
  • 自动文档生成：基于映射结果生成内部合规政策草稿

📊 技术规格​

层级技术选型说明
API 框架Python + FastAPI异步高性能，AI 生态成熟
任务队列Celery + Redis异步数据拉取与模型推理
数据库PostgreSQL结构化交易与风险数据
向量库Qdrant / Pinecone监管文档语义检索
MLScikit-learn, PyTorch (GNN)异常检测与图分析
LLMOpenAI GPT-4 / Claude 3高级推理、文档生成、红队测试
部署Docker, PM2容器化与进程管理

🎯 成功指标 (KPIs)​

指标目标值测量方式
交易监控延迟< 5 min交易上链 → 系统入库时间
可疑模式召回率> 85%已知案例测试集
SAR 生成效率< 30s / 份平均生成时间
法规映射准确率> 80%合规官抽样评估
红队测试频率≥ 1 次 / 月自动化任务执行记录
系统可用性> 99.5%Uptime 监控

🗺️ 产品路线图​

Phase 1: Foundation（基础感知层）—— 4 周​

  • FastAPI 项目骨架 + Docker 化
  • Data Ingestor：支持 Etherscan / Tronscan 地址监控
  • Risk Profiler：Sumsub API 对接与基础评分规则
  • 基础告警：黑名单匹配 + 大额转账阈值告警

Phase 2: Intelligence（认知层）—— 6 周​

  • AI Anomaly Detector：ML 模型训练与部署
  • LLM Auditor：可疑交易解释 + SAR 草稿生成
  • Dashboard：可视化风险地址、交易链路、评分趋势

Phase 3: Evolution（决策层 / 合规大脑）—— 8 周​

  • Semantic Regulatory Mapping：Vector DB + RAG 架构上线
  • 自动合规 Checklist 与政策文档生成
  • Red Teaming Engine：交易绕过模拟 + Prompt Injection 测试
  • 闭环反馈：将红队测试结果反哺模型训练与规则更新

🔗 相关资源​

  • 技术架构详解 (Coming Soon)
  • API 文档 (Coming Soon)
  • 部署指南 (Coming Soon)
  • Sumsub 集成 Playbook (Coming Soon)

📞 获取演示​

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文档版本：v1.0 | 最后更新：2026-05-01