01
KYC Automation

Müşteri Tanıma
Süreçlerini
Otomatikleştirin

Kimlik doğrulama ve risk değerlendirmesini saniyeler içinde tamamlayın.
KYC işlem süresini %90 azaltın.

BDDK Destekli
MASAK Raporlama
Güvenli Altyapı
02
Platform Özellikleri

Tek Platformda 8 Güçlü Modül

Compliance süreçlerinizi uçtan uca yöneten, entegre çözümler

01

Ontology System

Semantic Data Layer

Tüm verilerinizi anlamlı ilişkilerle bağlayan akıllı veri katmanı

02

Agent Builder

No-Code AI Agents

Kod yazmadan özel compliance agent'ları oluşturun

03

Rules Engine

VERI-LOGIC™

Dinamik kural motoru ile compliance süreçlerinizi otomatize edin

04

Observability

Real-time Dashboard

Tüm işlemlerinizi gerçek zamanlı izleyin ve analiz edin

05

AML Detection

Transaction Monitoring

Şüpheli işlemleri AI ile tespit edin, risk skorları alın

06

Network Analysis

Entity Relationships

Müşteri ve işlem ağlarını görselleştirin, bağlantıları keşfedin

07

Entity 360°

Unified Customer View

Müşterilerinizin 360 derece profilini tek ekranda görün

08

Marketplace

Compliance Connectors

Hazır entegrasyonlar ve modüllerle hızlıca başlayın

98.2%

Doğruluk Oranı

<1s

Yanıt Süresi

10,901

Yaptırım Kaydı

99.9%

Uptime SLA

03
Core Technology

Powered by VERI-LOGIC™

Layer 01

Semantik Anlama

Türk bankacılığına özel fine-tuned transformer modeli. Regülasyonları gerçek zamanlı anlama.

NLP Transformer
Layer 02

Mantıksal Çıkarım

Formal mantık kuralları ve risk modelleri. Her karar açıklanabilir ve denetlenebilir.

Logic Rules XAI
Layer 03

Formal Doğrulama

AI çıktıları kaynak düzenlemelerle eşleştirilir. Citation-backed sonuçlar.

Verification Citations

99.2%

Doğruluk Oranı

<50ms

Ortalama Yanıt

847+

Regülasyon

LIVE

Sistem Durumu

04
Veri Kaynakları

Türkiye'ye Özel Yaptırım Verileri

MASAK

4,113

Mal Varlığı Dondurma

SPK

338

İşlem Yasaklıları

TBMM

1,185

PEP Listesi

EGM

5,265

Terör Arananlar

05
Developers

Build with Agent

screening.py
from agent import Client

client = Client(api_key="your-key")

result = client.screen(
    name="Mehmet Yılmaz",
    threshold=0.8
)

if result.matches:
    for m in result.matches:
        print(f"{m.name} - {m.dataset}")

Hemen Başlayın

Uyumluluk süreçlerinizi AI ile dönüştürün. Demo'yu deneyin veya ekibimizle iletişime geçin.