TT を開始

AI とコンプライアンス

取引監視のための AI と機械学習を利用して、
規制の問い合わせや調査が必要となる可能性のある
取引パターンを認識することができます。

取引監視テクノロジー

最小限の労力で、会社のコンプライアンス リスクとトレーダー動作に
完全な透明性を得ることができます。

リスクの識別

災害が発生する前に、高度パターン認識とフラグの隠された脅威を使用して潜在的な危険性の高い操作を検出し、隠された脅威をフラグします。

違反の回避

違反が発生する前に、規制やコンプライアンスの問題を発見し、罰金や法的調査が起きないようにします。

操作の最適化

収益性やコスト要因、業界固有のリスク要素を調べ、動作を開始して会社の成績を向上させます。

異常の検出

会社の操作で、ヒストリカル動向や環境コンテキスト、相関関係を理解することによって、異常イベントを検出します。

コンプライアンス テクノロジーの機能ハイライト

  • 機械学習に基づいたパターン認識により、会社にとって最大の規制上のリスクを課する動作を認識します。
  • 実際の規制のケースや調査から、高リスクの操作を認識するように訓練されています。
  • 新しいデータに直面すると学習して精度の向上を図ります。
  • 新しいインフラストラクチャーやデータソース、規制義務に対し、容易に適用できます。

スコア

機械学習テクノロジーにより、比類のない正確度で最大の規制リスクを課する動作のパターンを識別します。

クラスタ

全体的なトレーダーの動作を理解するため、注文メッセージ データを関連意図の「クラスタ」に集約することで、注文操作を通じて並べ替える必要がなくなります。

スコア

新しい操作の類似性を過去に否定的な規制の注目を得た操作に示す、各クラスタの「リスク スコア」を自動的に生成します。

視覚化

トレーダーや製品、営業グループなど、会社の複数の部署間でコンプライアンス リスクを例証し、適切な操作を行います。

調査

トレーダーの操作と、取引所の他の参加者に対する影響をすばやく分析します。

監視モデルの概要

潜在的に問題のある複数の種類の操作を検出します。

スプーフィングの類似性

スプーフィングとして知られている、虚偽の注文操作や誤解を招く注文操作に関わる、様々な取引所の乱用の形式を識別します。

乱用メッセージの検出

破壊的な注文操作や過度の注文操作のパターンを特定します。

モメンタム イグニッションの検出

他の参加者のお金で、マーケットの動きを急速に開始しようとする動作を特定します。

ピニングやフィッシングの検出

活動的でない市場の参加者のお金で、隠れた出来高を利用しようとする操作を検出します。

ウォッシュ トレードの検出

受益所有権に変更のない執行を識別します。

クロス トレードの検出

注文の発注間に遅延なく潜在的なクロス注文を表示します。