在金融机构和洗钱者之间不断演变的猫鼠游戏中，人工智能可能是有史以来最好的合规捕鼠器。它熟练、适应性强且价格实惠，它检查了理想的基于解决方案的系统的所有条件。 人工智能，或更具体地说，其基于算法的机器学习子集，旨在从根本上改变银行以及监管机构和执法部门开展反洗钱工作的方式。 人工智能和反洗钱有何关联？ 人工智能和反洗钱有显着的交叉——两者都依赖于通常非常分层的数据集中的模式。在反洗钱中，变量的重要模式包括存款的频率、规模和地点，以及公司、控制人、所有者和政治公众人物 (PEP)的管辖范围。机器学习能够很好地挖掘变量之间隐藏的联系点。 在当前的经济环境下，当银行和金融机构寻求控制运营支出时，反洗钱和合规等人力成本中心正在受到密切关注。同时，这些公司面临着日益繁重且不断变化的法规和要求。 首席财务官正在寻找具有成本效益的方法来增强计划并用更少的资源做更多的工作。将团队外包并迁移到税收优惠的州可能会削弱利润，但自动化将自己定位为最后的前沿。
在反洗钱中使用人
工智能有什么好处？ 许多行业仍然对其不受控制的使用和效用持谨慎态度，但人工智能可能是陷入困境的合规团队的理想员工。不需要面试或办公桌，不需要安排假期，也不需要经理来检查生产力。它的成本远低于人类同类产品，上手速度相对较快，并且主要是自我训练。人工智能可以讲无限种语言，并且越来越擅长阅读图像。有了人工智能的帮助，分析师试图阅读 象牙海岸 WhatsApp 号码列表 模糊的护照 pdf的日子可能即将结束。 与人类同行不同，人工智能可以轻松适应不断变化的条件、趋势和新法规。它可以快速发现模式并进行相应调整。而且，它没有任何抱怨，接受了新法规的要求，尽管它可能需要通过编程和指令进行一些人为会阻碍筛选和交易监控流程。审查和确定结果与客户之间是否真正匹配所需的工作可能会很快成为瓶颈，并分散员工对调查和升级真实匹配的更关键工作的注意力。 例如，与名称中含有“古巴”的公司进行的交易将立即被标记为可能与外国资产控制办公室 (OFAC) 批准的司法管辖区有联系。
工作人员可以花费宝贵
的时间来确定这是与出售洛杉矶古巴街房屋相关的付款，该付款对银行机构来说不存在制裁风险。人工智能可以通过自行完成后台工作来消除交叉检查交易的需要。 与所有工具一样，人工智能并没有让人类变得过时。公司，尤其是那些处于严格监管、规避风险领域的公司，应该致力于部分自动化，以避免因简单 营销清单 的监督而导致进一步的欺诈和代价高昂的错误。公司可以重新培训合规分析师来监控和调整人工智能输出，并授权训练有素的员工专注于最复杂的案例，包括客户关系和调查，而不是减少员工。世界经济论坛进一步支持协作环境，表示：“我们认为这是真正的伙伴关系。机器和人类必须合作才能完成单独一人无法完成的事情。” 人工智能技术在反洗钱中的应用 对 AML 最有利的三种主要人工智能技术是：自然语言处理 (NLP)、网络分析和预测分析。
