AI助力機構管理洗錢風險

    隨着金融行業數字化和技術化水平不斷進步，各國在打擊洗錢和恐怖融資犯罪實踐與國際合作中面臨嚴峻挑戰，新型洗錢犯罪案件不斷湧現，其中涉及的犯罪技術和工具日益複雜和高科技化。人工智能技術的迅速發展給金融機構洗錢風險管理帶來了新的機遇和突破，也必將對機構洗錢風險管理方法和決策效率帶來質的改變。澳門的受監管機構在反洗錢和反恐怖融資工作領域應用人工智能技術時可實現可自動化和可追蹤，並以數據分析引導為機構的洗錢風險分析和管理提供科學依據。

    打擊洗錢犯罪具潛力

    人工智能技術在打擊洗錢犯罪和提升風險管控效率等方面具有巨大潛力，具備人工智能技術的自動化流程則有利於提升洗錢風險管理工作的全面性、準確性和有效性。自動化的數據收集和風險評估可加快推進原本相對手工且耗時的工作流程，採用人工智能技術可以更準確有效地達成任務目標。例如，通過深度學習算法，人工智能可以從大量的歷史交易數據中學習和深度挖掘風險特徵，自動提取風險指標，從而幫助優化可疑交易監測模型並更準確地識別潛在的洗錢行為；自然語言處理技術可以從大量的文本數據中提取關鍵資訊，説明機構對標最新監管要求，分析機構現有制度要求和流程是否存在與監管要求不符的風險；通過人工智能演算法來分析非傳統數據，還可以對客戶行為和交易模式進行更深入的分析。

    具詳細記錄決策依據

    人工智能技術在洗錢風險管理的應用往往涉及複雜的算法和模型，因此確保其決策過程的透明度和可追蹤性至關重要。這不僅有助於金融機構內部的監督與審計，也便於向監管機構證明決策的合理性。人工智能技術應具備詳細記錄其分析邏輯和決策依據的能力，使得執法監管機構和機構可疑報告分析人員能夠追溯和理解每一個預警背後的推理過程。這就要求在算法設計時就融入可解釋性的考慮因素，避免“黑箱”操作。例如，假設通過人工智能技術，系統標記了一個涉及海外多個帳戶複雜交易的可疑交易預警，系統同時應當能夠清晰地展示其判斷邏輯，比如指出交易鏈中包含已知的洗錢風險特徵或與已知案例的相似之處，從而快速驗證並跟進。

    在起始階段運用數據分析技術展開深入的前期風險評估，細究技術缺陷、糾正數據偏斜尤為重要。人工智能技術能夠實現機器學習依託於輸入至系統的大量數據，這意味着數據的質量直接影響人工智能系統的運行效率。其次，在算法設計階段，建議機構通過數據分析來刻意規避地域性、種族或業務偏好的影響，確保數據的多樣性和代表性，減少對特定數據特徵的依賴。

    了解法規效果與風險

    目前運用人工智能技術實現機構洗錢風險管理正逐步邁向應用階段，金融機構應不斷提高自身對人工智能，尤其是大數據、機器學習以及生成式人工智能（GenAI）等技術以及與人工智能技術應用相關的適用法規要求的了解，知曉通過技術助力可達成的效果和應用時須注意的風險，才能更有效地運用人工智能技術，構建高效、精準的洗錢風險管理監測體系，從而提高機構的核心競爭力。

   德勤中國北京反洗錢中心合夥人  張豐裕

   德勤中國資深顧問  伍文湘