隨著犯罪方法的日益先進，打擊洗錢活動正成為全世界所有金融機構面臨的巨大挑戰。因此，有必要出臺反洗錢措施。由于反洗錢需要處理大量的客戶數據，他們正轉向人工智能和機器學習，以幫助他們識別和發現洗錢活動。

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人工智能執行反洗錢任務的速度比人類員工快，而且通過機器學習，它擁有修改新威脅和發現新洗錢方法的能力。它確保金融機構能夠迅速適應不同的監管環境。

當客戶的交易數據被納入反洗錢計劃時，人工智能和機器學習模型會分析客戶的行為，從而對該客戶的未來做出預測和感知。

人工智能和機器學習在打擊金融罪犯和洗錢者方面有何優勢?

顧客感知

AI系統使CDD(客戶盡職調查)和KYC(了解您的客戶)系統能夠以更快的速度、更大的深度和范圍進行?；贏I的CDD和KYC流程使金融機構能夠：

• 有效地從更廣泛的外部來源(包括觀察名單、制裁名單)識別和收集數據，并創建客戶的實際概況。
• 通過更快、更有效地使用外部數據來識別客戶實體的有價值所有者。
• 跨內部系統積累和協調客戶數據，以消除復制和錯誤，并加強客戶之間反洗錢措施的密度。
• 使用來自客戶風險簡介或外部來源的適當數據自動增強可疑活動報告。

非結構化數據

除了創建客戶風險檔案，還有其他重要步驟。作為監控交易、篩選政治公眾人物、篩選制裁和監控媒體的一部分，反洗錢流程需要識別和分析非結構化數據。每個金融機構都必須努力利用非結構化數據，通過檢查一系列外部來源(包括公共檔案、媒體、社交網絡等)來識別其職業、社會和政治生活。在這種情況下，人工智能幫助金融機構識別這些非結構化數據。一旦數據被收集和分析，人工智能將幫助機構對信息進行優先排序和分類，以協助風險管理。

報告可疑活動

人工智能可以通過生成報告和自動填寫準確信息來協助可疑活動的報告。SARs在向當局提交報告后，要經過一個內部報告程序。人工智能技術可以使合成孔徑雷達過程變得簡單，因為算法可以生成具有準確數據的自動報告，并將這些數據轉換為一種可訪問的標準化語言，以消除官僚摩擦。由于標準化的語言和術語，人工智能提高了機構反洗錢報告的速度和效率。

噪音最小化

反洗錢系統很復雜，而且是一個耗時的程序，因此將人工智能納入反洗錢系統是一個優勢，有助于提高速度和效率。但這一過程中的一個主要障礙是噪聲或假陽性的水平，這是由于數據不完整或不充分或反洗錢步驟過于敏感造成的。在這種情況下，人工智能系統通過對反洗錢過程中產生的噪聲水平產生顯著的改變作用發揮著重要作用。人工智能幫助機構更深入地了解客戶的交易模式，并使他們能夠刪除錯誤和無效的警報，這使得該過程對機構來說成本高昂，對客戶來說也不方便。通過盡量減少噪音，人工智能和機器學習工具使反洗錢員工能夠更好地確定最需要的洗錢警報的優先級和方向。通過這樣做，人工智能可以更有效地幫助打擊金融犯罪。

人工智能的局限性

為了跟上金融犯罪分子和洗錢者日益增加的風險以及對這些新威脅作出更快反應的需要，新的人工智能和機器學習模型往往在沒有適當培訓的情況下過早地投入市場。這就產生了對人工智能和機器學習技術的巨大懷疑。因此，銀行必須記住，人工智能實驗帶來的回報是遞減的。他們應該專注于執行戰略的、生產就緒的人工智能微型項目，與人類團隊并行，以提供可操作的見解和價值。