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上传时间: 2020-09-18      浏览次数:438次
AI如何助力银行发现洗钱行为?FICO 发布权威调查报告

 

来源:京东数科

 

京东数科“数通社”编译自“CDOTrends

 

一直以来,洗钱都是另各国政府非常头疼的问题。

 

洗钱是指将毒品犯罪、黑社会性质的组织犯罪、恐怖活动犯罪、走私犯罪、贪污贿赂犯罪、破坏金融管理秩序犯罪、金融诈骗犯罪的所得及其产生的收益,通过金融机构以各种手段掩饰、隐瞒资金的来源和性质,使其在形式上合法化的行为。目前,常见的洗钱途径广泛涉及银行、保险、证券、房地产等各种领域。

 

多年来,银行反洗钱工作的开展,主要依赖于反洗钱专家经验规则。但随着银行交易量逐年增长,可疑交易宗数年增长30%40%,仅通过人工规则优化来减少可疑案件量,难以建立规则优化的长效机制。

 

尤其是随着金融和非金融交易业务不断更新,洗钱行为正变得越来越扑朔迷离。当网络银行、电子货币、电子交易出现以后,精通电子技术的洗钱者踪迹变得更加飘忽不定。互联网技术发展的同时,洗钱手段不断升级。互联网借贷平台、互联网保险、虚拟货币等,都成了洗钱犯罪分子的温床。目前,利用电子支付、电子交易的网络洗钱成为主流,大量洗钱行为发生在线上。数据黑产与洗钱团伙联合,申请欺诈、交易欺诈、洗钱交易的边界越来越模糊。

 

值得关注的是,科研人员已利用人工智能机器学习平台研制出反洗钱可疑交易智能分析平台,为反洗钱相关部门提供由人工智能机器学习算法驱动的反洗钱决策支持。

 

 

美国个人消费信用评估机构FICO 最新发布的《综合AML(反洗钱)合规性调查》强调指出,有73%的新加坡银行认为,AI(人工智能)为加强反洗钱工作提供很大帮助。它指出,AI可以帮助解决现有的反洗钱合规性挑战,其中包括应对渠道和产品中新型合规风险;提供端到端集成合规解决方案;以及可以快速更新反洗钱相应规则。

 

相比人工审查,AI技术是一项可迭代的系统工程,将充分结合有监督和无监督算法,侦测新型洗钱特征,并迭代优化反洗钱可疑案宗评价模型;此外,结合算法侦测的新获特征,运用多分类模型,还可实现智能识别反洗钱类型,并强化反洗钱可疑评价模型,实现重点可疑案件识别。

 

据数据显示,亚太地区绝大多数银行(93%)可能会升级或增强其合规系统。在新加坡和香港的区域金融中心,三分之二的受访者表示,他们的银行开始在合规技术方面进行新的投资。

 

FICO亚太区金融犯罪负责人Timothy Choon说:“基于规则的合规系统仍然是打击金融犯罪时亚太地区银行的重要力量。但是,一些先行者早就开始拥抱AI的新世界,并意识到已有十年历史的反洗钱规则体系无法独自应对新的复杂的威胁。 而解决这个问题的秘诀就在于先进的AI技术,我们要使它与基于规则的现有系统并行工作。

 

FICO的《综合AML合规性调查》涉及由独立研究公司代表FICO11个国家/地区的256位高管进行的在线定量调查。被调查的国家包括澳大利亚,香港,印度尼西亚,马来西亚,新西兰,菲律宾,新加坡,韩国,台湾,泰国和越南。

 

总体而言,亚太地区银行对合规技术的投资预计将在2021年增加。49%的受访者表示预算将增加,另有34%的受访者预计预算会大幅增加。印尼,澳大利亚,泰国和菲律宾是表示对合规技术的投资将是他们在2021年投资最多的市场。

 

“这种融合是全球趋势。美国和英国的银行正在充分整合其合规性和欺诈功能,将团队,领导者和技术聚集在一起。我们相信,亚太地区的银行都在期待这些市场,并计划在未来24-36个月内迅速跟进。”