主管机关信赖的合规培训

KYC、PLD/FT、suitability 与资安培训,皆以 AI 仿真运行。每一场次都产生可供 BACEN、CVM 与内部稽核采用的证据,运行环境与银行架构完全隔离,并原生支持 SAML 2.0 与 OIDC 的企业 SSO,降低法规风险并大规模加速团队能力建构。

100%

稽核就绪的场次

SAML / OIDC

Entra ID、Workspace、Okta 全部原生支持

4x

合规培训更快

R$2.2B

2023 年巴西开出的 PLD 罚款

50+

参与度徽章

0

不需要纸本表单

Real challenges

What blocks training today

What we hear from training leaders in real conversations. No fluff.

企业 SSO 不可妥协

银行要求任何 SaaS 厂商通过已部署的企业 IdP(Microsoft Entra ID、Google Workspace、Okta、Ping Identity 或同等方案)以 SAML 2.0 或 OIDC 进行验证,并具备 MFA、Conditional Access 与同步至 SIEM 的稽核日志。资安部门不接受的是用户个人帐号的社交登录(以个人 @gmail.com 帐号的 Sign in with Google 或 Facebook 等),那里没有企业政策也没有稽核。Roleplays 从第一天起即符合企业标准:与银行 IdP 通过 SAML 2.0 / OIDC 集成,群组对应到内部 Permission Sets,自动 SCIM 配发与撤销,并把验证日志导出至企业 SIEM。

银行的数据不可离开银行架构

AI 厂商进入银行最大的采用摩擦来自一个(合理的)恐惧:客户数据或内部对话会泄漏到第三方服务器。Roleplays 设计上让银行能带入自有的 AI 凭证。每一次 AI 调用都跑在银行云端帐号上,绝不共用。再搭配每家企业专属数据库,整体运行环境与银行架构完全隔离。

偏见审查委员会必须核准每一个 prompt

具备成熟 AI 治理的银行会设置偏见审查委员会(合规 + 伦理 + 法务),上线前必须核准每一个 system prompt。Roleplays 在专属 UI 中曝光所有可编辑的 prompt,支持只添加不覆写的版本控管、版本间的视觉 diff,以及核准流程。委员会可驳回某个版本要求重做,并有完整的稽核日志记录谁在何时核准了什么。

合规培训被忽视,主管机关都知道

业界调查显示,最多 65% 的银行员工认为年度合规 e-learning「不太有意义」。被动内容(投视频与视频)30 天后的留存率仅约 20%,依基于 Ebbinghaus 理论的研究结果。BACEN 在近年超过 40% 的行政处分案中提到培训缺失。

PLD/FT 罚款可达数亿

光是 2023 年,COAF 与 BACEN 在巴西金融体系中就对 PLD/FT 相关案件开出超过 22 亿巴西雷亚尔罚款。全球 AML 罚款在单一年度突破 66 亿美元(Fenergo, 2023)。一笔未通报的可疑交易就可能触发每件 2,000 万巴西雷亚尔以上的罚款,加上董事的个人责任。

目标是发展员工,不是让他不及格

银行人力发展部门宣示的目的很清楚:培训是发展取向,不是惩罚取向。Roleplays 为这个模型校准。主管报表会依 Roleplay 主题(PLD、suitability、客服、资安)凸显能力落差,并建议用于封闭每个落差的情境。没有任何场次会被「当掉」;每一场都是精准辅导的机会。

Suitability 错误触发损失与诉讼

CVM 数据显示,关于投资人样态不符的客诉是行政进程前 3 大原因之一。依 ANBIMA,约 30% 巴西投资人收到的建议与自身声明的风险样态不符。每起案件都可能造成赔偿、法规罚款,以及难以量化的品牌损伤。

银行业流失率要求不断重新培训

依 CAGED 与 DIEESE 数据,巴西银行业在作业层级职位的年流失率为 15% 到 25%。在一家 1 万名分行员工的银行中,每年最多有 2,500 名新进需要合规培训,传统实体培训每人估计成本介于 3,000 到 8,000 巴西雷亚尔。

稽核证据散落在多个系统中

中大型银行通常把培训纪录分散在 3 到 5 个不同系统(LMS、试算表、电子邮件、HR 系统、视频平台)。在 BACEN 检查时,汇整证据可能需要 2 到 6 周。依 FEBRABAN 调查,60% 受访金融机构的内部稽核报告把缺乏集中性点为缺失。

社交工程攻击让产业损失数十亿

FEBRABAN 报告指出,2022 年巴西社交工程银行诈骗造成 25 亿巴西雷亚尔损失。泛用的资安意识培训没有仿真本产业真实的攻击矢量,例如假冒「资安中心」的电话、针对行员的钓鱼、用情境诱导取得密码与权杖等。没有情境式练习,员工创建不了防御反射。

How Roleplays solves it

For every pain, a concrete answer

Segment-specific features mapped to each pain point above.

01

logo 与主色完整白标

银行要求培训平台呈现该行品牌,而不是厂商品牌。Roleplays 完全白标:上传 logo、设置主色、配置银行子网域。员工访问的看起来就是内部平台,每一个画面都带着银行的美学。也涵盖通知信范本、稽核就绪 PDF 报表与登录页的白标。

02

自有 AI 凭证

银行带入自家于 Azure、AWS 或 Google Cloud 的 AI 凭证。每一次 AI 调用都跑在银行的云端帐号中,依其 SLA、其日志、其信息安全审查。Roleplays 既不看到也不保存对话内容。再搭配每家企业专属数据库,运行环境与银行架构完全隔离。

03

从内部数据协作建构情境

PLD、suitability、客服与资安情境不该由厂商发明,而应反映银行内部手册、通函、产品流程与真实案例。Roleplays 提供一套工作流:银行培训团队上传内部数据(PDF、通函、手册),AI 提案情境与评估标准的草稿,再由内容委员会与偏见审查委员会审查通过后,才成为发布的范本。

04

依 Roleplay 主题的主管报表

主管不再只看到每位员工单一汇整分数,而是收到一份依 Roleplay 主题(PLD/FT、CVM 539 suitability、资安、诈骗处理、社交工程防御)的能力落差报表。每个落差都附建议的情境,可进行精准辅导。可导出 PDF,并以银行品牌寄送供稽核之用。

05

KYC/PLD 情境仿真

AI 客户会呈现真实的可疑样态,例如存款结构化、PEP 链接、跨帐户不寻常交易、样态不一致等。业务人员必须辨识红旗、提出适当的问题,并正确记录 COAF 通报。

06

CVM 539 suitability 培训

具备明确风险样态(保守、稳健、积极、合格专业)的仿真客户。业务人员练习投资人样态分析、推荐合适商品,并处理「我要更高报酬」这类来自保守样态的异议。

07

社交工程与诈骗防御

AI 角色发动真实的攻击,例如冒充资安中心的电话、情境化钓鱼信、用情境诱导取得客户数据、情绪胁迫尝试。员工在安全环境中创建防御反射。

08

稽核就绪合规报表

每场次自动产生可导出证据:员工身分、所训法规、完成情境、每项标准分数、时间戳记与完整逐字稿。格式兼容 BACEN 检查与内部稽核报告。可导出 PDF、CSV,并通过 API 取得。

09

依职务与分行加速入职

依职务预配置的入职路径(柜员、业务代表、分行主管、交易桌)。新进员工从 2 到 4 周缩短至 3 到 5 天完成首次认证,第一天起就有实战仿真。

10

Open Banking 与 Pix 情境训练

训练团队处理同意管理、跨机构数据分享、Pix 争议,以及对客户说明 open banking 的权益与流程。情境仿真感到困惑或抗拒的客户。

11

语音仿真搭配语调与语言分析

除了聊天,Roleplays 也支持即时语音仿真,业务人员可在电话服务情境中练习。AI 会分析语调、语速、技术用语使用度与是否遵循法规话术,对银行 contact center 与交易桌至关重要。

12

50+ 徽章与分行排行榜的游戏化

50+ 主题徽章(PLD 专家、数据守门员、Suitability 大师)、依分行、区域、国家的排行榜。研究显示游戏化能让企业培训投入度提升最多 60%,并降低中断率。

See a real session

One conversation.
One rubric.

An example roleplay in this context. Each turn is scored against your tenant competency framework.

Scenario

一位企业客户,拥有一连串小型便利店,想分次以略低于 COAF 通报门槛(10,000 巴西雷亚尔)的金额进行多笔现金存款。样态暗示可能的结构化(smurfing)。业务人员必须辨识切割、运用提问技巧而不惊动客户,并依内部 PLD/FT 流程处理,包含填写可疑交易报告。

Rubric criteria

辨识结构化样态(smurfing)非对抗式提问技巧在客户反弹下的专业缓和遵循 PLD/FT 进程与内部规范为 COAF 通报的妥当文档化商业关系维护
RA

Roberto Almeida

企业客户,可疑交易样态(可能为结构化)

in session
下午好。我需要存 9,500 巴西雷亚尔现金到我的企业帐户 Almeida 便利店有限公司。事先说一下:这周我还会有三笔类似的存款,全部都是现金。您可以先处理这一笔,我们再边谈吗?
下午好,Roberto 先生。当然,我能协助您完成这笔存款。在我们继续之前,为了让我能正确登录系统,请问这些资金的来源是?是来自您的便利店吗?另外,为何您偏好分次存款而不是合并成一笔?
就是店里的现金。每家店每周产生的金额不同。我偏好分次存款是为了方便追踪现金流,每笔存款对应一家店。没什么不寻常。我在这里是 5 年的老客户,从未有任何问题。
我完全理解,Roberto 先生,也感谢您的说明。您是一位重要的客户。这些问题是我们现金交易的标准作业,我们对所有客户一视同仁。为了完整纪录:请问您目前共经营几家店?这些存款是会全部在这家分行进行,还是会分到不同分行?
听着,我有 3 家店。但坦白说,我觉得这些问题有点多。我是商人、做现金生意。其他银行不会问这么多。如果这场审问继续下去,我可能会考虑把企业帐户搬走。
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Compliance & framework

Evidence that survives audit

Every session generates exportable evidence with timestamps and per-criterion scores. Audit ready.

BACEN Circular 3.978

反洗钱(PLD/FT)培训,以情境式练习辨识可疑交易。

CVM Instruction 539

Suitability 义务培训,业务人员学会正确将投资商品配对到客户风险样态。

BACEN Resolution 85

为金融机构员工提供的资安与信息安全政策培训。

LGPD / Banking

为银行业务与 open banking 量身打造的客户金融数据保护培训。

FAQ

Frequently asked questions

Questions that come up in almost every first conversation.

您们支持企业 SSO(Entra ID、Workspace、Okta)吗?
原生支持,从第一天起。与银行的企业 IdP 通过 SAML 2.0 或 OIDC 集成:Microsoft Entra ID(Azure AD)、Google Workspace、Okta、Ping Identity 或其他企业 IdP 皆可。群组自动对应到内部 Permission Sets,通过 SCIM 自动配发与撤销用户,把验证日志导出至银行的企业 SIEM,并兼容于 Conditional Access、MFA 与既有的身分政策。我们区分企业 SSO(以员工的企业身分对银行 IdP 进行验证)与使用个人帐号的社交登录,Roleplays 的企业访问只接受前者。
自有 AI 凭证与数据隔离如何运作?
银行提供自家于 Azure、AWS 或 Google Cloud 的 AI 凭证。Roleplays 在每次 AI 调用时使用这些凭证,所有对话流量都流经银行云端基础建设,依其 SLA、日志与 InfoSec 审查。再搭配每家企业专属数据库(每家银行拥有独立环境),整体运行环境与银行架构完全隔离。Roleplays 不在我们这边保存或保留对话内容。
银行偏见审查委员会能核准 AI prompt 吗?
可以。所有 system prompt 在专属 UI 中可见、可编辑,并支持只添加不覆写的版本控管与版本间的视觉 diff。标准流程是:银行团队提案 prompt,偏见审查委员会(合规 + 伦理 + 法务)审查并核准或附意见驳回,只有核准的版本会上线。每次核准都会记录身分、时间戳记与理由。
Roleplays 如何协助 BACEN 稽核与检查?
每场训练自动产生详尽纪录,包含:员工身分(链接 CPF)、所训特定法规、完成情境、每项标准的评估分数、含时区的时间戳记,以及完整交互逐字稿。这些纪录可依 BACEN 期望的格式导出 PDF 与 CSV,并套用银行白标。检查发生时,合规主管可在 5 分钟内依法规、分行或期间产出集成报表,免除数周的人工汇整。
Roleplay 情境是否以我们的内部数据建构?
是。PLD、suitability、客服与资安情境不是泛用内容,而是以银行内部手册、通函、产品流程与真实案例协作建构。培训团队把数据上传到银行的媒体库,AI 提案情境与评估标准的草稿。银行内容委员会与偏见审查委员会审查、调整并核准,范本才会上线。
焦点是惩罚还是发展?
严格采发展取向。目标是发展员工,不是让他不及格。主管报表会依 Roleplay 主题(PLD/FT、suitability、资安、诈骗处理)凸显能力落差,并自动建议用于封闭每个落差的额外情境。没有任何场次会被标为「不及格」;每一场都是精准辅导的机会。
我们能为自己的产品与内部流程创建客制情境吗?
可以。情境编辑器让您为任何银行商品创建仿真,例如投资基金、保险、信用商品、外汇、消费财团、退休金等。定义客户角色(年龄、风险样态、财富、过往纪录)、情境脉络,以及供评估用的特定合规标准。您也可以把参考数据(通函、内部手册、产品说明)附加到场景媒体库,让 AI 依您的内规评估。
CVM 539 suitability 义务培训如何处理?
我们提供预建情境,AI 客户具备明确的风险样态(保守、稳健、积极、合格专业)。业务人员必须完成投资人样态分析、正确评估样态,并推荐合适商品。自动评估会抓出不符(例如把 COE 推荐给保守样态)、验证业务人员是否正确说明风险,并评估说明品质。产出的报表可作为员工受过 suitability 义务培训的证据。
平台能扩展到拥有上百分行、数千员工的大型银行吗?
可以。Roleplays 架构为 enterprise 规模而设计。支持组织阶层(控股 > 银行 > 区域 > 分行 > 团队)、依职务与地点指派情境,以及为区域与全国合规长提供集成仪表板。银行可同时对数千员工跑培训活动,且性能不退化。API 可与 HR 系统(SAP、Workday、TOTVS)集成,自动同步员工数据。
员工能在分行用行动设备训练吗?
可以。Roleplays 完全 RWD,并为平板与手机优化。分行员工可在休息或低流量时段完成聊天仿真。语音仿真可在任何具备麦克风的设备上运作。脱机模式让聊天仿真即使在连接不稳时也能开始,结果在连接回复后自动同步。
Roleplays 与我们既有的实体合规培训相比如何?
实体合规培训平均每位员工每年成本 3,000 到 8,000 巴西雷亚尔(含讲师、差旅、教材与损失的生产工时),依产业基准。Roleplays 可削减这项成本最多 70%,因为不再需要教室、专属讲师与差旅。更重要的是:仿真练习在 30 天后的知识留存率达 75% 到 87%(相对于讲授式的 20% 到 30%),因为员工是做中学,而非看中学。培训可无限重复而无额外成本。
平台支持为有国际业务的银行提供多语言吗?
可以。Roleplays 支持葡萄牙语、英语、西班牙语等多种语言的仿真。对于在拉丁美洲或服务国际客户的银行而言,可创建双语情境,让客户在不同语言间切换,这在边境分行或 private banking 很常见。评估可在任何受支持的语言中运作,报表可依合规部门偏好的语言产出。
您们如何让情境随法规变动而即时更新?
Roleplays 提供情境版本控管系统:当 BACEN 通函或 CVM 指令更新时,您的合规团队可编辑受影响的情境并立即重新发布到所有分行。系统会通知主管哪些情境已过期,并可调度再训练活动。我们也提供基于最相关法规异动的银行情境库定期更新。
我们能把培训数据与既有的 LMS 或合规系统集成吗?
可以。Roleplays 提供完整 REST API 与 webhook 支持,可与 LMS(Moodle、SAP SuccessFactors、Cornerstone)、合规系统(Actus、ICTS)与 BI 平台(Power BI、Tableau)集成。完训数据、分数与认证可自动同步。我们也支持 xAPI(Tin Can)标准,可与任何遵循该协定的 LMS 兼容。典型集成需 2 到 4 周,由我们的导入团队提供支持。

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