去年八月,一例新加坡大规模洗钱案轰动了整个支付圈,来自中国的集团透过新加坡至少16家金融机构洗钱,涉资超过30亿坡元(约160亿人民币),是新加坡历史上最大的洗钱案。事件过后,直至今年花旗集团(Citigroup)、星展集团(DBS Group)和当初其他卷入新加坡最大洗钱丑闻的银行,也正逐步加强对富裕客户和潜在客户的审查,以避免再次非法资金流动。反洗钱的重要性也再次提醒金融机构必须持续强化风控,确保金融体系的安全和稳定。
反洗钱 (AML) 工作包括法律、法规和程序,旨在防止犯罪分子将非法活动获得的资金(“脏钱”)变成合法收入(“干净的钱”)。 如今随着全球经济化、金融自由化的深入发展,以及技术更迭及应用的日新月异,洗钱犯罪活动日益猖獗,并呈现出大宗化、国际化、政治化、智能化、专业化的复杂态势。虽然反洗钱法涵盖的洗钱活动和犯罪活动范围有限,但其影响却十分深远,如果金融机构未遵循法律法规,那么可能招致巨额罚款和其他执法行动等严重后果。
目前由于传统反洗钱工具误报漏报,以及金融产品不断推陈出新,洗钱手段变化多端等问题,金融机构在开展反洗钱工作时也涉及到以下影响,增加了审查和监控的复杂性:
数据依赖转化:大数据使反洗钱工作从经验依赖向数据依赖转化,提高了对数据分析和处理的需求。
监管专注度下降:反洗钱信息的碎片化导致监管者难以深入挖掘数据之间的关联性,影响了监管工作的深度。
信息平台建设滞后:大数据信息平台建设缓慢,无法满足大数据背景下的反洗钱工作需求,影响了工作效率。
技术路径挑战:大数据技术的迅速发展对反洗钱者的能力提出了更高要求,需要金融机构升级技术和培养专业人才。
为持续健全和优化反洗钱管理的长效机制,充分借助现代智能技术迭代升级反洗钱监测系统,已成为风控合规工作的战略重心之一,金融机构需要创新反洗钱工作理念、机制、方法和手段,以适应大数据时代的挑战。反洗钱领域中,金融科技的影响日益显著,行业内关于反洗钱工作的趋势,逐步与数字化时代衔接,存在着新的机遇:
基于机器学习的行为分析:机器学习技术可用于构建基于行为特征的反洗钱可疑交易预警体系。通过历史案例训练模型,实现精准识别可疑交易,提高监测精准性和前瞻性。
区块链应用:区块链技术可以实现反洗钱信息共享和追踪溯源。通过区块链系统,跨机构资金转移监控变得更加高效,同时确保信息安全和不可篡改性。
大数据应用:大数据技术可实现反洗钱穿透式监管。分析多维度数据资源,提升交易监测精准性和效率。
生物识别技术:生物识别技术可拓展客户身份认证途径。提高身份识别准确性,与大数据技术融合,实现实时管控。
其中,值得深究的趋势是有关人工智能技术在反洗钱工作上的应用。基于人工智能技术开展反洗钱工作,主要应用于监控和预防两大场景。
通过实时监控和分析数据,迅速发现潜在异常交易行为,从而自动处理交易数据,重点关注经人工智能技术筛查后的结果,节省人力;对可疑交易报告等信息进行重点内容提取、涉罪类型分类等预处理,自动提示报告质量和报告关键内容等信息,提升可疑交易报告的处理能力;分析交易历史、主体名单、地理信息和关系网络等各种因素,自动评估与主体、账户或交易相关的洗钱风险大小,同时绘制分析实体网络,挖掘交易主体间的潜在关系或隐藏联系,预测未来的交易趋势和风险,从而提前采取预警措施。人工智能在打击洗钱犯罪和提升风险管控效率等方面具有巨大潜力,有利于提升反洗钱工作的全面性、准确性和有效性。
除此之外,还包括利用大数据技术提升监测工具的精准度,建立多元化的数据获取渠道,以及加快反洗钱工作队伍知识化等策略,这些趋势都将有助于加强反洗钱工作,落实长效机制,金融防风险迫在眉睫。
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