反洗钱检查：监管科技革命的新兴前沿

反洗钱（AML）体系自1970年《银行保密法》（BSA）签署以来就已存在。金融机构一直以来都在与合规监管作斗争。多年来，金融服务业面临着…… 的美元26亿元 通过不合规罚款的方式。为了帮助银行业履行其合规义务，监管科技（RegTech）行业推出了一些技术最先进的解决方案。这些解决方案能够提升银行和金融服务公司合规团队的能力和效率。从先进的分析工具到 反洗钱检查现在，银行能够以其人之道还治其人之身。

反洗钱合规支出过高

由于境外交易量激增，洗钱风险显著增加，金融体系更容易受到金融犯罪的侵害。不断变化的反洗钱法规和非现金支付的增加也极大地加剧了这一风险。但银行业一直在通过大力投资扩充合规团队来应对所有这些挑战。这不仅增加了他们的年度支出，而且 反洗钱合规性 ——3.5亿美元——但这反而使整个过程比以往任何时候都更加复杂。在美国，银行的合规人员数量呈指数级增长。

现行反洗钱制度的缺点

目前，反洗钱系统类似于运营部门，运营成本高昂，且仍采用人工流程管理客户资料。如果这些合规团队能够达到同样的效率，其成本或许还能接受。这些反洗钱系统的主要缺陷包括：

• 大量非结构化数据使得不同团队难以收集和整理信息。这最终导致运营效率低下，并在客户注册流程中造成摩擦。银行仍然需要逐个致电客户，以更新其KYC（了解你的客户）流程所需的文件。诸如此类的简单任务其实很容易实现自动化。
• 目前用于分析客户数据的系统陈旧且运行缓慢。这些传统系统采用固定的规则分析客户数据，无法应对不可预见的情况。这种基于规则的方法会产生大量误报，最终导致大量时间和金钱浪费在调查虚假线索上。
• 过时的系统还会导致可疑活动的报告不准确。 金融机构 由于需要处理大量的客户数据，该系统可能会产生同样多的误报，从而导致合规团队忽略真正高风险的案例。
• 银行的尽职调查程序仍然是人工操作。它们依赖于人工识别、核实和筛选客户，这既慢又容易出错。
• 金融交易的复杂性和快捷服务的普及使得金融公司难以监控客户活动。在线支付和匿名资金转账也缺乏充分的KYC（了解你的客户）和AML（反洗钱）程序。

由于现有系统效率越来越低下且成本越来越高，银行正在探索新的反洗钱合规途径。监管技术就是这方面的一个新兴途径。 RegTech 这使得金融行业能够实施先进的技术解决方案，以辅助其反洗钱合规工作。更重要的是，这些系统能够降低成本并优化客户准入流程。所有这些工具都能使银行的合规系统更易于实施且更具成本效益。

反洗钱合规系统和工具

监管科技领域目前正利用人工智能和大数据等技术来简化银行和金融机构的合规流程。其中一种系统是高级分析，它可以智能地分析客户数据并在几分钟内完成处理。目前实施的分析模型主要针对明确的监管和反洗钱要求。因此，它们生成的近90%的预警信号都是误报。

然而，先进的分析工具如今正使银行能够突破传统系统的局限。这些工具主要基于机器学习算法运行，能够从过往行为中学习，并利用预测分析发出警报。它们筛选历史数据，寻找规律，从而识别合法交易和可疑交易。此类分析模型需要庞大的数据集才能运行，而金融公司可以轻松提供这些数据集。 ML算法 有助于显著减少误报数量，从而为合规团队节省大量时间，以便他们调查合法警报。此类情况下的人工工作量至少可以减少 50%。

金融科技行业仍在致力于开发更先进的系统。他们正在使用深度学习，这比机器学习更进一步。深度学习可用于图像处理和模仿人类语音。简而言之，它能够模拟人类认知，并像人类一样运用智能来调查金融犯罪。目前，人们正在努力完善这些流程，并将其推广到主流应用。

反洗钱检查

另一个简单但高效的提高反洗钱合规性的工具是 AML筛查反洗钱检查也利用人工智能技术，通过全球制裁名单和数据库对个人进行背景调查。反洗钱和反恐融资检查使银行能够筛选出洗钱者、金融犯罪分子和政治公众人物（PEP）。金融机构可以选择是否接纳被标记的人员作为客户，或者至少将其归类为高风险客户，并据此收取更高的保费。

舒夫蒂是一个 反欺诈解决方案 它利用人工智能和人工智慧为企业提供KYC和AML验证服务。通过反洗钱检查，它可以有效帮助您的企业防范金融犯罪洗钱活动。 舒夫提 持续提供 PEP筛查 对于客户而言，银行机构可以对特定客户名单甚至所有客户进行持续筛查。他们还可以实施批量筛查，通过反洗钱制裁名单对现有客户进行筛查。

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