随着犯罪手段越来越复杂，打击洗钱正成为全球所有金融机构面临的巨大挑战。因此，有必要出台反洗钱措施。由于AML处理大量客户数据，他们正在转向人工智能和机器学习来帮助他们识别和检测洗钱活动。人工智能可以比人类员工更快地执行反洗钱任务，并通过机器学习，具有修改新威胁和发现新洗钱方法的能力。它确保金融机构能够快速适应不同的监管环境。当客户的交易数据包含在反洗钱计划中时，人工智能和机器学习模型会分析客户行为，以预测和感知客户的未来。人工智能和机器学习在打击金融犯罪和洗钱方面有哪些优势？客户感知AI系统使CDD（客户尽职调查）和KYC（了解您的客户）系统具有更快的速度、更大的深度和范围的行为。基于人工智能的CDD和KYC流程使金融机构能够：从更广泛的外部来源（包括观察名单、制裁名单）有效地识别和收集数据，并创建客户的真实档案。通过更快、更高效地使用外部数据来识别客户实体的有价值所有者。跨内部系统积累和协调客户数据，以消除重复和错误，并增加跨客户反洗钱措施的密度。使用来自客户风险概况或外部来源的适当数据自动增强可疑活动报告。除了创建客户风险概况之外，非结构化数据还有其他重要步骤。反洗钱流程需要识别和分析非结构化数据，作为监控交易、筛选政治公众人物、筛选制裁和监控媒体的一部分。每个金融机构都必须努力利用非结构化数据，通过检查一系列外部资源（包括公共记录、媒体、社交网络等）来识别其职业、社会和政治生活。在这种情况下，人工智能帮助金融机构识别这种非结构化数据。收集和分析数据后，人工智能将帮助机构对信息进行优先排序和分类，以协助风险管理。报告可疑活动人工智能可以通过生成报告和自动填写准确信息来协助报告可疑活动。向当局报告后，SAR会进入内部报告流程。人工智能技术可以简化SAR过程，因为算法可以生成包含准确数据的自动报告，并将该数据翻译成易于访问的标准化语言，以消除官僚主义的摩擦。由于标准化的语言和术语，人工智能提高了机构反洗钱报告的速度和效率。噪声最小化AML系统是一个复杂且耗时的过程，因此将人工智能集成到AML系统中是一个优势，有助于提高速度和效率。但这个过程中的一个主要障碍是噪音水平或误报，这是由不完整或不充分的数据或过于敏感的反洗钱步骤引起的。在这种情况下，人工智能系统通过显着改变反洗钱过程中产生的噪音水平发挥重要作用。人工智能帮助机构更深入地了解客户的交易模式，并使他们能够消除虚假和无效的警报，从而使机构的流程成本高昂，同时给客户带来不便。通过最大限度地减少噪音，人工智能和机器学习工具使反洗钱工作人员能够更好地确定最需要的洗钱警报的优先级和方向。通过这样做，人工智能可以帮助更有效地打击金融犯罪。人工智能的局限性为了跟上金融犯罪分子和洗钱者日益增加的风险以及对这些新威胁做出更快反应的需要，新的人工智能和机器学习模型通常在没有经过适当培训的情况下过早部署。市场。这引起了人们对人工智能和机器学习技术的极大怀疑。因此，银行必须记住，人工智能实验会带来收益递减。他们应该专注于与人类团队并行执行战略性、生产就绪的AI微型项目，以提供可操作的见解和价值。
