Das Projekt Aurora zeigt die Vorteile und das Potenzial der Nutzung von Zahlungsdaten in Kombination mit Technologien zur Verbesserung des Datenschutzes, maschinellen Lernmodellen und Netzwerkanalyse zur Aufdeckung komplexer Geldwäschesysteme. Das Projekt simuliert auch, wie diese Daten und Technologien zusammengeführt werden könnten, um eine öffentlich-private kollaborative Analyse- und Lernvereinbarungen (CAL), sowohl national und international, um Geldwäsche zu bekämpfen. Das Projekt zeigt, dass CAL-Ansätze bei der Aufdeckung von Geldwäschenetzen wirksamer sind als der derzeitige isolierte Ansatz (bei dem die Finanzinstitute ihre Analysen isoliert durchführen).