針對疫情期間詐騙頻出和金融犯罪激增的情況，超過一半的金融機構(gòu)將計劃或已經(jīng)在其反洗錢合規(guī)流程中部署人工智能。

中國北京，2021年8月13日——三分之一的金融機構(gòu)正在加速采用人工智能和機器學(xué)習(ML)進行反洗錢(AML)技術(shù)來應(yīng)對疫情。與此同時，另有39%的合規(guī)專業(yè)人士表示，雖然受到疫情的干擾，但金融機構(gòu)對人工智能/機器學(xué)習(AI/ML)的需求有增無減。SAS、畢馬威(KPMG)和公認反洗錢師協(xié)會(ACAMS)在一項新的反洗錢技術(shù)研究中探討了這些行業(yè)趨勢和其他內(nèi)容。

在《逆境中的加速:反洗錢合規(guī)中人工智能和機器學(xué)習的應(yīng)用狀況》報告和一個補充調(diào)查數(shù)據(jù)儀表盤中，參考研究了全球850多名ACAMS會員提供的洞見。根據(jù)ACAMS的調(diào)查，這些會員的雇主企業(yè)預(yù)估每年全球國內(nèi)生產(chǎn)總值(GDP)的2%至5%，即8000億至2萬億美元，應(yīng)用于技術(shù)監(jiān)測洗錢。

為了滿足合規(guī)專業(yè)人員簡化反洗錢合規(guī)流程的需求，人工智能和機器學(xué)習儼然已成為合規(guī)專業(yè)人員的關(guān)鍵技術(shù)，從而進一步打擊金融犯罪和洗錢行為。其中超過一半(57%)的受訪者表示已經(jīng)在反洗錢合規(guī)流程中部署了人工智能/機器學(xué)習并開始試點人工智能解決方案，或者計劃在未來的12-18個月內(nèi)實施相關(guān)解決方案。

“世界各地監(jiān)管評判金融機構(gòu)的合規(guī)作為越來越多地依據(jù)其提供的智能(信息)的有效性，所以66%的受訪者認為監(jiān)管機構(gòu)希望其機構(gòu)利用人工智能和機器學(xué)習也就不足為奇了。” ACAMS首席分析師兼內(nèi)容編輯總監(jiān) Kieran Beer表示:“盡管反金融犯罪領(lǐng)域的許多方——監(jiān)管者和金融機構(gòu)，正在加快步伐利用這些先進的分析技術(shù)，但顯然大家都希望這些工具將產(chǎn)生真正有效的金融智能來抓捕壞人。”

對于這個技術(shù)的應(yīng)用， 28%(資產(chǎn)超過10億美元)的大型金融機構(gòu)自稱是人工智能技術(shù)方面的創(chuàng)新者及快速采用者。令人鼓舞的是，16%的相對小型金融機構(gòu)(估值低于10億美元的機構(gòu))也認為自己是人工智能應(yīng)用的行業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者。

KPMG美國金融犯罪和美國法證技術(shù)服務(wù)首席解決方案負責人Tom Keegan表示:“看到很大比例的小型金融機構(gòu)自稱是行業(yè)的領(lǐng)導(dǎo)者，這打破了小型金融機構(gòu)無法獲得先進技術(shù)解決方案的神話。隨著不同規(guī)模的組織都受到同等程度的監(jiān)管審查，這些數(shù)字繼續(xù)上升會變得非常重要。”

無論機構(gòu)規(guī)模如何，銀行在提高準確性和生產(chǎn)力的同時，還要面對來自新冠疫情隨之帶來的挑戰(zhàn)。也許正是這種壓力促進了該行業(yè)加速高級分析在反洗錢的應(yīng)用。據(jù)受訪者稱，人工智能和機器學(xué)習采用的兩個主要驅(qū)動因素是:

1.提高調(diào)查和監(jiān)管文件的質(zhì)量(40%)。

2.減少誤報及因其產(chǎn)生的運營成本(38%)。

SAS金融犯罪與合規(guī)總監(jiān)David Stewart說：“疫情引發(fā)了消費者行為的全新轉(zhuǎn)變讓許多金融機構(gòu)看到，靜態(tài)的、基于規(guī)則的監(jiān)控策略的準確性或適應(yīng)性遠遠低于行為型決策系統(tǒng)。人工智能和機器學(xué)習技術(shù)本質(zhì)上是動態(tài)的，能夠智能地適應(yīng)市場變化和新出現(xiàn)的風險并整合到現(xiàn)有的合規(guī)計劃中，將干擾降到最低。早期使用的客戶正在獲得顯著的效率，同時幫助客戶遵守不斷提高的監(jiān)管期望。”

欲了解更多關(guān)于人工智能和機器學(xué)習在反洗錢合規(guī)方面的采用情況，請查看反洗錢網(wǎng)絡(luò)研討會—真相揭秘：關(guān)于在打擊洗錢和金融犯罪中采用人工智能的全球洞察力。

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