8/17/2020 - 環觀國際

大數據及人工智慧技術如何輔助金融機構反洗錢

打擊金融犯罪已成為全球金融機構必做之事,嚴厲打擊洗錢和防止恐怖份子籌集資金動作也從沒停過。大型金融機構交易量大,系統識別出來的可疑交易數量龐大。然而,經人工審核後,需要上報的個案不多,這樣會耗費了大量的人力審核成本。隨著科技的進步與網絡的發展,大數據及人工智慧技術在金融機構的應用範圍非常廣泛,在反洗錢方面最主要的運用是客戶盡職調查及可疑交易識別這兩方面。

 

客戶盡職調查

有效的客戶盡職調查是防止洗錢的關鍵,在執行客戶盡職調查時,金融機構需要特別關注誰是實際最終控制人,以有效地核實客戶真實身份,確定並適時調整客戶風險等級。此時,金融機構便可利用內外部大數據庫並結合AI技術及數據演算法進行分析以識別實際最終控制人,並將客戶姓名和洗錢名單進行比對,為反洗錢提供風險預警的同時,也幫助金融機構提高效率。

 

可疑交易識別

能夠有效地及時偵測異常交易也是防洗錢的重點。目前市面上已有一些系統運用人類引導的監督提取反洗錢交易重要特徵及無監督機器學習,根據過往驗證所得的風險管理經驗,透過AI為金融機構篩選出可疑交易。有些系統除了針對過往歷史交易資料進行的加工處理以監測客戶的交易行為,系統還可以透過即時計算將交易網路和其他相關提供予審核人員以協助判斷是否屬可疑洗錢交易。除此以外,系統還會以宏觀角度查看整個資金流向圖,以看出洗錢流向,並更精準地挑出識別可疑洗錢交易。

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