沃尔夫斯堡集团敦促金融机构采用人工智能监控可疑活动

沃尔夫斯堡集团在其最新声明中敦促各银行加快使用人工智能和数据驱动系统来监控可疑活动，以取代那些会产生大量错误警报且无法捕捉最高风险活动的过时工具。

该指南于9月9日作为第二部分发布。 沃尔夫斯堡集团声明 on 《通过监控可疑活动提高效率》概述了一个框架，帮助金融机构从传统的基于规则的系统过渡到使用机器学习和自动化技术的创新模型，以便检测可疑活动并防止金融欺诈。

由13家成员银行组成的全球银行协会表示，由于犯罪分子的手段比规则和传统合规方式发展得更快，因此需要进行这些变革。该协会还提及了一份声明。 美国监管机构鼓励创新 金融犯罪 建立能够跟上新威胁发展步伐的模型。 

他们强调，美国监管机构 

“支持银行努力创新和更新其金融犯罪系统和模型，以便快速适应不断变化的威胁环境。

该组织鼓励银行停止将新的监控系统与过时的系统进行比较，而是使用现代性能指标来评估它们，例如准确性、检测可疑活动的有效性、关键风险的覆盖范围以及实用性。 可疑活动报告 可疑活动报告（SAR）是向执法部门提供的。报告强调，银行不应依赖平行运行等旧做法，而应专注于概念验证测试和历史数据评估。

该银行业协会表示，如果模型不完善但能提高犯罪侦查效率，就不应拒绝，并告诫不要轻视这些模型。 反洗钱 （反洗钱）工具与信用或市场风险模型采用相同的治理标准。

该指南进一步指出，金融机构必须公开透明地说明模型的工作原理、校准方式以及调查人员应如何解读警报。指南建议采用混合方法，将基于规则的系统与监督式和非监督式机器学习相结合。

沃尔夫斯堡集团敦促各银行减少审计和监管方面的重复工作，并警告称，重叠的检查会减缓新的监控方法的实施。该集团呼吁，治理结构应与每种模式的实际重要性相匹配，而这种重要性应基于产品覆盖范围、交易量及其对犯罪侦查的影响等因素。

沃尔夫斯堡集团于2024年7月首次在其声明的第一部分中探讨了可疑活动监控的有效性，该部分敦促银行以项目对执法部门的价值而非警报数量来衡量其成效。第二部分在此基础上，为创新和转型提供了详细指导。

该银行协会进一步指出，有效的监管要求银行接受风险偏好的变化，调整内部监管，并培训调查人员处理人工智能驱动的案件。声明还指出，创新必须是可解释的、基于风险的，并且与国家优先事项保持一致。

该组织成员包括摩根大通、汇丰银行、花旗集团和瑞银集团等全球性银行。沃尔夫斯堡框架基于三大原则：过渡和验证新系统、平衡模型风险与金融犯罪风险以及确保透明度。监管机构和金融机构在制定反洗钱政策时广泛参考了这些原则。