产品详细介绍
Bretton 是一款专注于金融犯罪与合规场景的 AI Agents 平台，帮助银行、支付机构、金融科技公司等在现有系统之上快速引入智能代理，自动完成原本由资深分析师执行的大量重复且复杂的合规工作。
平台的核心能力包括：
- 无缝接入现有合规与风控系统
Bretton 直接“进入”机构既有技术栈，无需大规模系统迁移或重构：
- 智能代理可以登录内部与外部系统（如交易监控系统、KYC/AML 系统、外部数据服务等）
- 在这些系统中读取、交叉分析数据，并根据既定规则和策略执行操作
- 模拟资深合规分析师的工作流程，自动完成调查、记录与决策建议
- 高阶推理与复杂任务处理能力
Bretton 的智能代理基于先进的推理与智能模型：
- 能在数分钟内完成原本需要人工数小时甚至数天的复杂调查任务
- 支持多数据源、多步骤的链式推理，适用于可疑交易分析、客户风险评级、警报优先级排序等场景
- 可根据机构自有规则与政策进行定制化配置
- 内嵌“可信基础设施”的合规与审计能力
平台在设计之初就对标美国联邦银行监管指引，将合规与审计要求嵌入智能代理的基础架构：
- 每一步操作、每一次数据访问与决策路径都可追踪、可审计
- 支持细粒度权限控制与操作留痕，便于内部审计与外部监管检查
- 提供治理与控制机制，确保 AI 行为在可控范围内运行
- 企业级安全与隐私保护
Bretton 针对金融机构的高安全标准进行设计，具备：
- 独立模型验证机制，确保模型行为可解释、可验证
- 零数据保留（Zero-data retention）策略，避免不必要的数据持久化
- 通过 SOC 2 Type II 审计，符合 GDPR 等数据保护法规
- 支持虚拟私有云（VPC）与企业级部署架构，满足本地化与专有环境需求
- 适用于受监管环境的实践框架
Bretton 与银行、金融科技公司及学术机构合作，构建了一套在受监管环境中安全部署 AI 代理的实用框架：
- 帮助机构评估 AI 供应商能力与合规性
- 验证技术与效果声明，降低“黑盒”风险
- 指导在 AML、KYC、交易监控等关键领域安全落地 AI 代理
通过上述能力，Bretton 能够帮助机构显著减少警报积压、缩短调查周期、降低误报率，并在不增加大量人力成本的前提下提升整体金融犯罪防控水平。
简单使用教程
以下为一个从接入到日常使用的简明流程示例，帮助你快速理解 Bretton 的基本使用方式：
- 接入准备与环境部署
- 与 Bretton 团队确认部署方式（如专有云、VPC 或企业内部环境）
- 完成网络与安全策略配置，确保与现有合规系统、数据源之间的安全连接
- 根据机构合规要求，启用审计日志、访问控制与数据加密策略
- 连接现有合规与业务系统
- 将 Bretton 与现有的交易监控系统、KYC/AML 平台、客户信息系统等进行接口对接
- 为智能代理配置访问权限，使其可以登录内部与外部数据源（如黑名单库、制裁名单、身份验证服务等）
- 在测试环境中验证数据读取、写入与操作是否符合安全与合规要求
- 配置智能代理的工作流程
- 选择目标场景，例如：警报队列清理、可疑交易调查、客户尽职调查（CDD/EDD）等
- 将现有人工流程拆解为步骤（数据收集、交叉验证、风险评分、结论与建议等）
- 在 Bretton 中为代理配置这些步骤及对应规则，让代理按照“最佳分析师”的标准执行
- 设置合规规则与审计要求
- 将机构内部政策、监管要求与操作规范映射到代理的决策逻辑中
- 配置哪些操作可以由代理自动执行，哪些必须由人工复核后才能生效
- 启用详细操作日志，确保每个决策、每次数据访问都可追踪、可审计
- 试点运行与效果验证
- 先在有限业务范围或历史数据上进行试点运行
- 对比代理与人工在处理速度、准确率、误报率、可疑案件识别率等方面的表现
- 利用 Bretton 提供的独立模型验证与报告功能，评估模型的稳定性与合规性
- 逐步扩展到生产环境
- 在试点效果达标后，将代理逐步扩展到更多业务线与地区
- 根据监管反馈与内部审计结果，持续优化代理的规则与工作流程
- 建立“AI+人工”协同机制：由代理负责批量、标准化任务，人工专注于高风险、复杂与争议性案件
通过以上步骤，机构可以在不推翻现有系统的前提下，将 Bretton 智能代理平滑嵌入日常合规与风控运营中，实现对金融犯罪风险的更高效、更可控管理。
