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提高反洗钱工作有效性 看邦盛科技AI智能反洗钱

随着电信诈骗、贪污腐败、非法融资、走私贩毒甚至恐怖活动等犯罪行为的日益猖獗,洗钱已经从一种资金转移手段发展成了一种独立的犯罪行为,对金融机构和国家安全造成越来越严重的威胁 。 目前,常见的洗钱途径广泛涉及银行、支付、保险、证券、互联网金融、集团财务公司、房地产、其他义务机构等各种领域 。
尽管反洗钱工作受到了政府和金融机构的高度关注,但由于洗钱手段的的复杂性和多变性,如何有效检测洗钱活动仍是巨大挑战 。 近年来洗钱逐步规模化、综合化,给金融行业带来极大威胁 。 随着黑色产业链不断升级,基于规则的反洗钱可疑交易筛选,面对隐蔽、复杂的洗钱手法存在明显的短板和瓶颈,急需通过采用更先进的技术来提高整个反洗钱监管系统的效率和有效性 。
在此背景下,结合金融机构反洗钱合规管理及风险为本监管中面临的诸多挑战,邦盛科技研发了AI智能反洗钱,主要通过大数据分析、机器学习模型、关联图谱分析等人工智能技术升级,改进了规则系统可疑交易识别滞后、准确率低、覆盖率不全、规则无法优化等问题 。 在实践中,解决银行反洗钱规则触发量大、精准度较低、人工分析困难、分析技能要求高等痛点,大幅降低了金融机构合规成本、从事后监测变为事前预警 。 邦盛科技AI智能反洗钱切实提升了反洗钱工作的有效性和高效性,完善了反洗钱风控体系,从而通过科技手段实现了金融机构反洗钱综合管理能力的提升 。
当前,绝大多数反洗钱系统仍是基于规则,虽能帮助发现一些异常的洗钱行为,但大多根据历史数据总结而来,过于依赖人工经验,难免疏漏,而且犯罪分子掌握了一些反洗钱规则,故意去规避,造成系统更难以识别 。 更重要的是,当前洗钱活动往往涉及团伙犯罪,而反洗钱规则只适用于识别单个账户的洗钱行为,对隐藏在金融交易网络中的洗钱团伙却无法识别 。
随着国际反洗钱反恐融资监管趋严,我国加大了反洗钱监管处罚力度 。 据央行官网统计,金融行业反洗钱处罚力度自2017年开始逐步加大,2018年人民银行针对违反反洗钱规定的处罚金额合计1.66亿,同比增长54.55%;2020年1月开出24笔罚单,罚款金约3311万;2020年2月,对3家金融机构开出巨额罚单,单位累计罚款5190万元,各机构单位处罚金额均超千万,并对相关业务部门主要负责人及相关人员进行处罚,个人累计罚款85.5万元;国内反洗钱“严监管、重处罚”将逐渐成常态 。
创新技术在反洗钱监管与监测分析中扮演越来越重要的角色,为提高反洗钱工作效率,人民银行不断完善反洗钱监管信息化体系,借助新兴创新技术应用于反洗钱监管工作已成趋势 。
根据目前金融机构在反洗钱工作中的痛点问题,邦盛科技认为,构建智能反洗钱体系需要解决以下问题:从日益增长的海量交易数据中,如何高效甄别出可疑的洗钱实体?可疑洗钱实体的团伙关系是什么?如何对新开客户进行风险评级?如何通过可视化交互方式高效进行案宗核查等 。 AI智能反洗钱是一套复杂的系统工程,如何将人工智能技术与现有传统反洗钱体系及金融机构的IT体系融合,并高效解决反洗钱场景的痛点问题就至关重要 。
根据目前人机结合的反洗钱可疑交易检测模式,智能反洗钱体系架构可包括:机器学习平台和关联图谱调查平台 。 机器学习平台主要是通过机器学习算法从海量大规模数据中识别出可疑交易账户 。 邦盛科技的机器学习模型能力可以达到资深反洗钱专家 96% 的水平,辅助人工审核能节省约40% 以上的人工审核量,同时降低人工失误、人才流失等问题 。
在对可疑案宗排查审核过程中,结合关联图谱可对找出的可疑账户进行扩展,识别出与其关联的团伙,分析异常关系、隐藏关系和多个实体间的“共同关联信息”等,合并形成由节点和边组成的风险子图,如资金闭环、洗钱的聚合分散模式等,使审核人员能快速研判账户的可疑行为并形成可疑交易报告 。
邦盛科技AI智能反洗钱不会完全替代金融机构原有的反洗钱系统,是和旧系统并行运行,更是旧系统的有效补充 。 邦盛科技认为,AI智能反洗钱整体规划应是基于当前金融机构现状并融合新技术的监管科技平台,在实践中是分阶段、有具体目标、不断迭代的过程,并逐步提升反洗钱的智能化水平,全面提升反洗钱工作的有效性和效率 。


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