痛点
1
不良媒体监控成本高、噪声大
2
制裁与 PEP 筛查告警让分析师不堪重负
3
监管事件追踪仍以人工与被动响应为主
我们交付什么
实体归一的不良媒体信号
将不良媒体信号归一至你筛查的实体范围,附带置信与来源。
监管事件流
面向执法行动、制裁变更与监管沟通的结构化事件。
可审计告警
每条告警随附来源 URL、元数据、独立 AI 摘要与时间戳,便于下游审计。
Provenance-first 存储
不存全文,仅存 URL、标题、发布时间与 AI 独立摘要 — 与我们的信任原则一致。
每项输出都附带来源信誉评分、新鲜度标记与 LLM 注入筛查 —— 让研究、风险与合规团队在完整上下文中审阅。
市场完整性叠加层
在不良媒体与监管告警之上叠加网络安全级信号 —— 让合规与风控团队在原始告警旁同时看到操纵语境。
合成新闻与 LLM 内容标记
内容安全分类标记 LLM 生成文章与合成新闻模式,避免进入告警管道。
协同情绪与机器人网络
跨社交与媒体面的集群情绪活动检测,可能提示协同信息行为。
跨来源佐证评分
每条告警附带由独立来源得出的佐证评分,让单源弱信号对审阅者可见。
不良媒体操纵风险叠加
当来源模式提示信誉攻击而非真实报道时,在不良媒体信号上叠加操纵风险标记。
运作方式
- 01
定义筛查范围
配置与监管义务匹配的实体清单与事件分类法。
- 02
Webhook 接收告警
将告警推送至你的案件管理或风险系统。
- 03
API 审计与调查
每条告警均可审阅,带时间戳的溯源与独立 AI 摘要。
- 04
调优与降噪
调整阈值,将分析师判定回灌到解析模型。
交付方式
Webhook
面向时效告警的推送。
API
审计、复核与对账接口。
看板
案件复核与调优界面。
审计记录预览
单条告警的可审计字段示意。
告警 · #IL-2026-04812待复核
不良媒体 — 财务不当行为
对手方实体(脱敏)
- 置信度
- 0.82
- 影响度
- 76
- 来源 URL
- https://source.example/article-id
- 发布时间
- 2026-04-11 09:42 UTC
独立 AI 摘要
由受监管的财经媒体报道相关指控;实体已归一至客户实体范围,置信 0.82。不存全文。
仅存元数据与来源 · 不保留全文
网站展示数据为演示用示例,已脱敏处理。未呈现任何客户数据。任何数值仅代表内部治理评级 — 不构成投资建议或交易推荐。
重要说明 — 用途
- · CognoMedia 的输出仅用于合规、风险治理、研究复核与运营决策支持。
- · 我们不提供投资建议、金融产品推荐或交易指令。所有等级与完整性标签均为内部治理信号。
- · 在体育与博彩语境中,输出服务于持牌运营商的风险监控与负责任使用治理 — 不构成投注提示、下注建议或任何博彩诱导。
从聚焦的筛查范围起步
在聚焦的筛查实体范围与单一风险类别内试点;待误报率与分析师负载达到案件管理产能后再扩展。