对于银行和其他金融服务公司来说洗钱是一个大问题，他们都在极力防止洗钱现象发生。有数据表明：根据联合国最新的统计数据，2016年有8000亿美元到2万亿美元非法现金被洗，占全球国内生产总值的约2％到5％。如此庞大的现金量，以及所有这些交易背后的数据，使得追踪变得几乎不可能。
英特尔副总裁、Saffron AI Group总经理Gayle Sheppard表示：＂银行和保险公司收集的数据量在大幅增长，每两年翻一番。数据量不断增加的同时，数据类型和来源也越来越复杂，这就意味着当今大部分数据都无法查询并进行分析，因为传统工具根本无法大规模访问这些数据。＂
当然，大多数银行仍然尽力防止洗钱。问题在于，他们一直受老旧软件的限制，这些软件可能需要少则数周多则数月的时间，在海量的金融数据中寻找需要的数据。
这正是英特尔关联内存AI软件希望解决的问题。据英特尔称，Saffron的秘密武器就是它可以模仿人类大脑的学习方式，创建新的关联并回忆相关信息。它连接了来自各种数据来源的信息，找到异常点和相似性，这对人类调查员来说通常是非常困难的一件事。
Saffron AML Advisor利用关联内存，通过处理来自电子邮件、企业系统、互联网等数十种来源的结构化和非结构化数据，以检测出洗钱迹象。在这个过程中，Saffron AML Advisor是完全透明的，可提供有关连接和推荐的逻辑解释，确保使用该软件的金融服务机构符合法规标准。
英特尔表示，该软件依赖于一种所谓＂连续学习＂的机器学习技术，意味着它不需要先用特定数据集进行训练。你只需要接入它，让它自己运转起来，软件本身会进行训练，这个方法也有助于确保可以更快速地获得洞察。
英特尔将通过Intel Saffron Early Adopter Program为那些想要尝试这款软件的金融服务提供商提供该产品。英特尔表示，目前新西兰银行已经签约成为首家客户。
