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博客 · 2026年3月7日

利用 Didit 和 AWS Batch 优化批量反洗钱 (AML) 筛选 (ZH)

了解如何通过将 Didit 的异步 API 与 AWS Batch 集成,显著降低成本并提升批量反洗钱 (AML) 筛选的性能。.

作者:Didit更新于
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经济高效的合规性利用 AWS Batch 的无服务器计算模型,仅为大规模反洗钱筛选操作中消耗的资源付费,大幅降低基础设施开销。

增强的性能和可扩展性通过在高度可扩展且容错的 AWS Batch 环境中分配任务,高效处理数百万次反洗钱检查,确保快速周转。

无缝异步处理利用 Didit 的异步反洗钱筛选 API 提交大量数据,无需等待单个响应,优化 API 调用效率和系统吞吐量。

AI 原生、模块化解决方案Didit 提供 AI 原生、模块化的反洗钱筛选解决方案,可轻松与现有合规工作流集成,针对 1300 多个全球观察名单提供实时风险检测和可配置的风险阈值。

批量反洗钱筛选的挑战

对于许多企业,特别是金融服务、电子商务或在线游戏领域的企业而言,进行反洗钱 (AML) 筛选不仅是关于实时入职。通常,还需要对现有客户群进行批量筛选、定期重新筛选或处理大量历史数据集。这可能是一项艰巨的任务,因为针对数百万条记录的传统同步 API 调用可能缓慢、资源密集且成本高昂。核心挑战在于平衡全面合规的需求与成本效益和高性能的要求。手动流程对于如此大的数据量来说是不可行的,即使是自动化系统在没有正确架构的情况下也可能难以应对。企业需要一个解决方案,能够处理大量负载而不会耗尽资金或造成重大的运营延迟。

介绍 Didit 的异步反洗钱 API

Didit 作为一个人人皆可用的 AI 原生身份平台,深知这些挑战。我们的反洗钱筛选产品不仅设计用于实时检查,还可用于高效的批量处理。实现这种效率的关键组成部分是我们的异步 API。与同步调用(您的系统为每个单独的筛选请求等待响应)不同,异步方法允许您提交大量请求并在以后接收通知或检索结果。这对于批量操作至关重要,因为它可以防止您的应用程序因 API 延迟而成为瓶颈。Didit 的反洗钱筛选会根据 1300 多个全球制裁、政治公众人物 (PEP) 和观察名单数据库筛选用户,提供一个带有可配置合规阈值的双分制风险系统。这意味着您可以提交整个用户列表进行筛选,Didit 将在后台处理它们,提供详细报告,其中包括命中详情、风险分数、匹配分数、PEP 匹配、制裁数据和负面媒体情报。

利用 AWS Batch 实现可扩展处理

要真正发挥 Didit 异步反洗钱 API 在处理大数据批次方面的潜力,将其与强大、可扩展的计算服务结合至关重要。这就是 AWS Batch 发挥作用的地方。AWS Batch 是一项全托管服务,可让开发人员、科学家和工程师轻松在 AWS 上运行数十万个计算作业。它根据批量作业的量和特定的资源要求,动态地配置最佳数量和类型的计算资源(例如,CPU 或内存优化的实例)。通过使用 AWS Batch,您可以:

  • 自动化资源调配:AWS Batch 处理管理您的计算基础设施的所有繁重工作,从 EC2 实例到容器,根据需要进行扩展和缩减。

  • 最大化成本效益:只为您作业消耗的计算资源付费。AWS Batch 可以利用 Spot 实例,为批量反洗钱筛选等容错工作负载节省大量成本。

  • 增强可靠性:将您的工作负载分布到多个计算实例,确保即使一个实例发生故障,您的整体批量作业也能继续进行。

  • 简化作业管理:将您的作业定义为 Docker 容器,使其具有可移植性且易于管理。AWS Batch 负责调度、监控和重试失败的任务。

想象一下,您有一百万客户需要重新筛选。与其一次发送一个请求并等待,不如打包您的数据,将其提交到 AWS Batch 作业,然后 AWS Batch 作业使用 Didit 的异步 API 并行处理这些数据,在许多工作程序上同时进行。这极大地减少了总处理时间和操作负担。

实施成本优化的批量反洗钱工作流

以下是如何使用 Didit 和 AWS Batch 实施优化批量反洗钱筛选工作流的高级概述:

  1. 准备您的数据:将您的客户数据整合为适合批量处理的结构化格式(例如,CSV、JSON)。确保它包含必要的字段,如全名、出生日期和国家/地区,以便 Didit 进行最佳反洗钱筛选。

  2. 开发批量作业应用程序:创建一个简单的应用程序(例如,Python 脚本),读取您准备好的数据块,为每条记录调用 Didit 的异步反洗钱筛选 API,并存储会话 ID 或初始响应。此应用程序将使用 Docker 进行容器化。

  3. 配置 AWS Batch:在 AWS Batch 中定义您的计算环境(例如,使用 EC2 Spot 实例以节省成本)、作业队列和作业定义。您的作业定义将指向您的 Docker 镜像。

  4. 提交批量作业:将您的大型数据集分解成更小、更易于管理的数据块。对于每个数据块,向 AWS Batch 提交一个作业。AWS Batch 将启动容器实例,运行您的应用程序,并处理数据。

  5. 检索结果:您的批量作业应用程序可以设计为将 Didit 反洗钱筛选结果(或其引用)存储在中央位置,例如 S3 存储桶或数据库中。然后,您可以使用会话 ID 轮询 Didit 的 API,在处理完成后检索最终的详细反洗钱报告。Didit 的综合反洗钱报告包括匹配信息、评分详情(匹配分数和风险分数)以及负面媒体详情,这对于合规官至关重要。

  6. 自动化操作:根据反洗钱筛选警告和分数(例如,POSSIBLE_MATCH_FOUND 或高风险分数),自动化后续操作,例如标记用户进行手动审查或拒绝交易,利用 Didit 可配置的验证设置。

这种方法将一个可能缓慢且昂贵的操作转变为一个快速、可靠且成本效益高的方法,使您的合规团队能够专注于审查实际高风险案例,而不是管理基础设施。

Didit 如何提供帮助

Didit 致力于实现高效合规的身份验证,包括强大的反洗钱筛选。我们的平台采用模块化架构设计,这意味着您可以轻松将我们强大的反洗钱筛选产品集成到您现有的系统和工作流中。Didit 的 AI 原生功能确保高度准确的风险评估和匹配评分,最大限度地减少误报,并将您的资源集中在真正的风险上。我们提供反洗钱筛选,可实时筛选 1300 多个全球制裁、PEP 和观察名单数据库,提供一个双分制风险系统(匹配分数和风险分数),并具有完全可配置的合规阈值。此外,Didit 的突出之处在于提供免费的核心 KYC,允许企业无需前期投资即可开始使用,并且不收取设置费。我们以开发人员为中心的方法,配有即时沙盒和简洁的 API,使得与 AWS Batch 等服务的集成无缝进行。无论是用于初次入职还是持续监控,Didit 都提供工具来在全球范围内大规模自动化信任和管理风险。

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