反洗錢信息系統是基于風險為本理念，依托大數據技術，以系統固化反洗錢事前、事中、事后控制流程，落實分層分級管理，以全量反洗錢管理信息數據構建洗錢風險全景視圖，實現洗錢風險自動分析、評估和預警，推動金融機構反洗錢與制裁合規管理的標準化、自動化、智能化。
通過建立完整的反洗錢處理流程，實現本外幣、大額與可疑交易的監測、預警、 調查、跟蹤以及報告過程，并完善和健全銀行內部的反洗錢機制體制。
通過專家法，自定義可疑檢測標準，建立面向單體客戶、群體客戶有效的監測規則模型，構建風險因子及網絡特征體系，提煉賭博洗錢、詐騙犯罪、非法集資、地下錢莊等八大涉罪場景檢測甄別模型，能夠根據監管風險提示以及行內關注重點擴展和調整檢測模型。
流程標準：通過系統固化反洗錢制裁合規管理流程，適時開展各項事前、事中、事后全流程控制措施。
檢查標準：通過系統制定完善的業務檢查方案，根據檢查頻次自動發起檢查計劃，定期分層匯總檢查結果。
評價標準：掛靠績效考核方案，系統自動匯集各項反洗錢管理信息，點對點開展績效評價，并對反饋結果進行跟蹤督導。
培訓標準：建立標準化反洗錢課件庫，方便對不同層級員工開展針對性的培訓, 記錄培訓臺賬。
通過引入外部數據以及行內長期歷史交易數據，基于可疑交易監測、客戶身份識別、洗錢風險評估目的建立關鍵指標特征庫，利用大數據技術從海量數據中有效的挖掘高價值線索和風險疑點。
建立客戶風險識別與評級體系，全面滿足監管要求；從客戶特點和賬戶屬性角度出發，充分考慮地域、業務、行業、客戶等因素，構建適用于行內業務實際情況的客戶風險評價體系。
