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Sentinel ◆ प्राथमिकता निर्धारण · निगरानी सूची · SAR

आपके लेनदेन निगरानी सिस्टम में 95% गलत सकारात्मक परिणाम हैं।

आपके जाँचकर्ता यह जानते हैं। Sentinel इसे सुधारने वाली तर्क परत है — उद्धृत साक्ष्य और संपूर्ण ऑडिट ट्रेल के साथ AI-सहायता वाला AML अलर्ट प्राथमिकता निर्धारण, जो Actimize, SAS, Verafin, Oracle FCCM या किसी आंतरिक निगरानी सिस्टम के ऊपर काम करने के लिए बना है।

30-मिनट का प्रदर्शन बुक करें → आर्किटेक्चर देखें

40–60%

स्वतः मंज़ूर किए गए अलर्ट का अनुपात

4–12 सेकंड

प्रति अलर्ट विश्लेषण

100%

ऑडिट में अनुरेखण योग्य

$1B–$50B

सबसे उपयुक्त AUM सीमा

छिपी हुई लागत

जाँच के पाँच में से चार चरण हैं जानकारी संकलन, निर्णय नहीं।

प्रति अलर्ट · L1 जाँचकर्ता

15–45 मिनट

  • 90 दिनों का लेनदेन इतिहास लाएँ
  • ग्राहक के पुराने अलर्ट जाँचें
  • समान समूहों के मानकों से व्यवहार की तुलना करें
  • KYC + संबंधित पक्षों का डेटा देखें
  • निस्तारण का तर्क लिखें ← वह हिस्सा जिसे हमेशा से मानव की ज़रूरत थी

प्रति अलर्ट · Sentinel के साथ

4–12 सेकंड

संदर्भ Sentinel संकलित करता है। दो चरणों का Claude विश्लेषण उद्धृत साक्ष्य सहित संरचित निस्तारण लौटाता है। जाँचकर्ता तैयार केस की समीक्षा करता है, केवल प्राथमिकता निर्धारण स्क्रीन की नहीं।

आसान केस संदर्भित तर्क के साथ स्वतः मंज़ूर होते हैं। अस्पष्ट केस जाँचकर्ता के लिए विशिष्ट प्रश्नों के साथ आते हैं। कठिन मामलों में मानव की भूमिका बनी रहती है — साक्ष्य पहले से सामने होते हैं।

इसका मूल्य

तीन अलग पैमानों पर गणना।

सावधानीपूर्ण मान्यताएँ: औसत L1 निपटान समय 30 मिनट, गलत सकारात्मक दर में 50% कमी (40–60% सीमा का मध्यबिंदु), सभी लागतों सहित L1 विश्लेषक वेतन $85,000 (USD)।

$1B–$3B

छोटा बैंक

12,000 अलर्ट/वर्ष

स्वतः मंज़ूर अलर्ट

6,000

बचाए गए घंटे

3,000

पूर्णकालिक कर्मचारी समतुल्य

1.6

सभी लागतों सहित वार्षिक बचत

$1,34,211

मंज़ूर किए गलत सकारात्मक परिणाम 50%
सबसे आम

$5B–$20B

मध्यम आकार का बैंक

30,000 अलर्ट/वर्ष

स्वतः मंज़ूर अलर्ट

15,000

बचाए गए घंटे

7,500

पूर्णकालिक कर्मचारी समतुल्य

3.9

सभी लागतों सहित वार्षिक बचत

$3,35,526

मंज़ूर किए गलत सकारात्मक परिणाम 50%

$20B–$50B

नियोबैंक / Tier-2

80,000 अलर्ट/वर्ष

स्वतः मंज़ूर अलर्ट

40,000

बचाए गए घंटे

20,000

पूर्णकालिक कर्मचारी समतुल्य

10.5

सभी लागतों सहित वार्षिक बचत

$8,94,737

मंज़ूर किए गलत सकारात्मक परिणाम 50%
मान्यताएँ: प्रति अलर्ट औसत L1 निपटान समय 30 मिनट · गलत सकारात्मक अलर्ट की मात्रा में 50% कमी (देखी गई 40–60% सीमा का मध्यबिंदु) · सभी लागतों सहित L1 विश्लेषक वेतन $85,000 · प्रति वर्ष 1,900 उत्पादक कार्य घंटे। वास्तविक आँकड़े अपराध पैटर्न के मिश्रण, वर्तमान गलत सकारात्मक दर और L1 वरिष्ठता के अनुसार बदलते हैं। मूल्य-प्रमाण कार्यक्रम में हम आपके वास्तविक आँकड़ों के अनुसार समायोजन करेंगे।

तीन मॉड्यूल · समान आर्किटेक्चर

एक तर्क पैटर्न, तीन AML कतारें।

01

प्राथमिकता निर्धारण

TM अलर्ट का व्यवहार संबंधी विश्लेषण।

90 दिनों का लेनदेन इतिहास, समान समूहों के आधार मानक, पुराने अलर्ट और KYC लाता है। दो चरणों का Claude विश्लेषण चलाता है। उद्धृत साक्ष्य सहित संरचित निस्तारण लौटाता है (मंज़ूर करें · टिप्पणी सहित मंज़ूर करें · L2 को भेजें · SAR को भेजें · जानकारी माँगें)।

90-दिन का संदर्भसमान समूहों का आधार मानकदो चरणों की समीक्षानिस्तारण + तर्क
02

निगरानी सूची

अनुमानित प्रतिबंध मिलान + PEP निर्णय।

अनुमानित मिलानों पर पहचान-मिलान और क्षेत्राधिकार विश्लेषण। हाइब्रिड मॉडल विभाजन (पहला चरण Haiku 4.5, समीक्षा Sonnet 4.5) महत्वपूर्ण निर्णयों की कठोरता बनाए रखते हुए लागत कम रखता है।

पहचान मिलानक्षेत्राधिकार जोखिमहाइब्रिड Haiku + Sonnetप्रति मिलान ऑडिट ट्रेल
03

SAR

FinCEN Form 111 विवरण का मसौदा लेखन।

पिछले प्राथमिकता निर्धारण विश्लेषण से 7-खंड का विवरण बनाता है (5 W + कैसे + कार्रवाइयाँ)। हर खंड में संदर्भ हैं; हर संदर्भ किसी विशिष्ट लेनदेन ID, KYC फ़ील्ड या पुराने अलर्ट तक पहुँचता है।

7-खंड का विवरणसंदर्भों से बँधादोनों चरणों में Sonnetवंशावली: अलर्ट → प्राथमिकता निर्धारण → SAR

उत्पाद आपके सामने

डेमो सैंडबॉक्स के तीन केस।

केस 1

स्पष्ट गलत सकारात्मक परिणाम

Riverbend Hardware · स्कोर 12/100 · स्वतः मंज़ूरी

24 महीने के नियमित नकद जमा इतिहास वाले छोटे व्यवसाय मालिक पर संरचना संबंधी नियम सक्रिय होता है। Sentinel संदर्भ सहित 4 सेकंड में मंज़ूरी देता है।

स्पष्ट गलत सकारात्मक परिणाम
केस 2

वास्तविक लेयरिंग पैटर्न

Apex Global Trading · स्कोर 90/100 · SAR के लिए आगे भेजें

$187,500 का BVI वायर आगमन, पाँच घंटे बाद संबंधित इकाई को $185,000, साझा UBO। संदर्भित साक्ष्य श्रृंखला और FinCEN सलाह संदर्भ, ~12 सेकंड।

वास्तविक लेयरिंग पैटर्न
केस 3

वास्तव में अस्पष्ट

Northgate Realty · स्कोर 48/100 · मानवीय समीक्षा

पूर्ण डॉलर राशियों में वायर गतिविधि जो वैध रियल एस्टेट सौदे — या लेयरिंग — हो सकती है। Sentinel जाँचकर्ता के लिए विशिष्ट प्रश्नों के साथ इसे चिह्नित करता है।

वास्तव में अस्पष्ट

यह कैसे बना है

आर्किटेक्चर: एक पैटर्न, शुरू से अंत तक अनुरेखण योग्य।

स्रोत

आपका मौजूदा TM सिस्टम

Actimize · SAS · Verafin · Oracle FCCM · आंतरिक

चरण 1

संदर्भ संकलक

90-दिन के लेनदेन · पुराने अलर्ट · KYC · समान समूहों के आधार मानक

चरण 2

दो चरणों में Claude का तर्क

विश्लेषक (Sonnet) → समीक्षा (Sonnet) · Pydantic-सत्यापित JSON

चरण 3

संरचित निस्तारण + उद्धृत साक्ष्य

मंज़ूर करें · टिप्पणी सहित मंज़ूर करें · L2 को भेजें · SAR को भेजें · जानकारी माँगें

चरण 4

जाँचकर्ता UI · तैयार केस

React कतार · चेतावनी संकेत · उद्धृत साक्ष्य · सुझाई कार्रवाई

हमेशा सक्रिय

ऑडिट लॉग — हर निर्णय पुनः निर्मित किया जा सकता है

प्रॉम्प्ट संस्करण · मॉडल संस्करण · संदर्भ हैश · मूल चरण · मानवीय निस्तारण

डेटा परत

DuckDB · एकल फ़ाइल, एम्बेडेड एनालिटिक्स

बैकएंड

Python 3.11+ · FastAPI · Pydantic-सत्यापित स्कीमा

तर्क

Anthropic SDK · Sonnet + Haiku · दो चरण + समीक्षा

फ़्रंटएंड

React + Vite · Tailwind · shadcn/ui

ऑडिट

प्रति विश्लेषण JSON · सामग्री हैश · प्रॉम्प्ट + मॉडल संस्करण

तैनाती

आपके परिवेश में चलता है · कोई SaaS डेटा प्रवाह नहीं

अटल आवश्यकताएँ

  • हर तर्क विशिष्ट लेनदेन ID या ग्राहक डेटा बिंदुओं का संदर्भ देता है। कोई अस्पष्ट तर्क नहीं।
  • केवल संरचित आउटपुट। हर Claude कॉल Pydantic-सत्यापित JSON लौटाती है।
  • दो चरणों का तर्क। विश्लेषण + समीक्षा, दोनों दर्ज।
  • हर निर्णय का संपूर्ण ऑडिट ट्रेल। महीनों बाद पुनः निर्मित किया जा सकता है।
  • वास्तविक PII कभी नहीं। डेमो में केवल कृत्रिम डेटा। भुगतान वाले कार्यक्रमों में आपका डेटा, आपका परिवेश।
  • आपके मौजूदा TM सिस्टम के ऊपर काम करता है। हम सिंक करते हैं, बदलते नहीं।

यह कैसे लागू होता है

दो सप्ताह का मूल्य-प्रमाण। तय शुल्क।

हम आपके पहचानरहित या कृत्रिम डेटा पर काम करते हैं। अधिकतम 5 अपराध पैटर्न। अधिकतम 10,000 पुराने अलर्ट। अंत में आपके वित्तीय अपराध और अनुपालन नेतृत्व के लिए स्थल पर प्रदर्शन। दूसरी रक्षा पंक्ति के अनुरूप मॉडल जोखिम दस्तावेज़।

सप्ताह 101

खोज + डेटा ग्रहण

आपके परिवेश का पहचानरहित या कृत्रिम डेटा। आपके अपराध पैटर्न और जोखिम स्वीकार्यता का मानचित्रण। आपकी अलर्ट स्कीमा से सैंडबॉक्स तैयार करना।

सप्ताह 102

प्रॉम्प्ट + तर्क समायोजन

विश्लेषक प्रॉम्प्ट को आपके अलर्ट वर्गीकरण के अनुसार समायोजित करें। विस्तार से पहले तर्क की गुणवत्ता सुनिश्चित करने के लिए हर अपराध पैटर्न के 30 अलर्ट हाथ से अंकित करें।

सप्ताह 203

ऑडिट ट्रेल + मॉडल जोखिम दस्तावेज़

संपूर्ण ऑडिट लॉग जोड़ें: प्रॉम्प्ट संस्करण, मॉडल संस्करण, सामग्री हैश, मूल चरण, मानवीय निस्तारण। अपनी MRM टीम के लिए मॉडल जोखिम दस्तावेज़ बनाएँ।

सप्ताह 204

स्थल पर प्रदर्शन

आपके डेटा पर आपके वित्तीय अपराध और अनुपालन नेतृत्व को डेमो। बोर्ड सामग्री के अनुरूप कार्यकारी सारांश और दूसरी रक्षा पंक्ति के अनुरूप MRM दस्तावेज़।

आपको मिलता है

  • · आपके परिवेश में कार्यशील सैंडबॉक्स
  • · आपके अपराध पैटर्न के अनुरूप प्रॉम्प्ट लाइब्रेरी
  • · संपूर्ण ऑडिट ट्रेल दस्तावेज़
  • · बोर्ड सामग्री के अनुरूप कार्यकारी सारांश

आपके स्टैक पर चलता है

  • · DuckDB या आपका मौजूदा डेटा वेयरहाउस
  • · आपके VPC में तैनात Python + FastAPI
  • · Anthropic API या AWS Bedrock (Claude)
  • · SaaS डेटा बाहर भेजने की आवश्यकता नहीं

किसके लिए है

  • · मध्यम आकार के बैंक ($1B–$50B AUM)
  • · AML का विस्तार करते नियोबैंक + फिनटेक
  • · प्रवर्तन की तैयारी / उससे बाहर आने के सुधार
  • · मौजूदा प्रणाली की ट्यूनिंग का मूल्यांकन करती FIU

अगला कदम

हमारे साथ तीस मिनट बिताएँ।

हम लाइव डेटा पर तीन डेमो केस दिखाएँगे, मॉडल जोखिम प्रश्नों के उत्तर देंगे और एक सप्ताह में आपके वर्गीकरण के अनुरूप मूल्य-प्रमाण दायरा लेकर लौटेंगे। दो सप्ताह का कार्यक्रम, तय शुल्क, प्रोडक्शन सिस्टम का जोखिम नहीं।

प्रदर्शन का अनुरोध करें → हमें सीधे ईमेल करें

SEYSO Services Inc. · टोरंटो, ON · info@seysoservices.com