淺談利用人工智能技術(shù)編織反洗錢天網(wǎng)

新技術(shù)為反洗錢提供了有力工具

金融機(jī)構(gòu)進(jìn)行反洗錢識別所依賴的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)除了數(shù)量級大的特點(diǎn)，還兼有非連續(xù)性、低質(zhì)量、缺乏數(shù)據(jù)字典和元數(shù)據(jù)等一系列負(fù)面特質(zhì)，但卻為新興人工智能技術(shù)工具提供了一展身手的廣闊天地，主要包括：

1.大數(shù)據(jù)技術(shù)。麥肯錫全球研究所給出的定義是：一種規(guī)模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫軟件工具能力范圍的數(shù)據(jù)集合，具有海量的數(shù)據(jù)規(guī)模、快速的數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)、多樣的數(shù)據(jù)類型和價(jià)值密度低四大特征。大數(shù)據(jù)技術(shù)的戰(zhàn)略意義不在于掌握龐大的數(shù)據(jù)信息，而在于對這些含有意義的數(shù)據(jù)進(jìn)行專業(yè)化處理。換而言之，在于提高對數(shù)據(jù)的“加工能力”，通過“加工”實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的“增值”。

2.知識圖譜。在圖書情報(bào)界稱為知識域可視化或知識領(lǐng)域映射地圖，是顯示知識發(fā)展進(jìn)程與結(jié)構(gòu)關(guān)系的一系列各種不同的圖形，用可視化技術(shù)描述知識資源及其載體，挖掘、分析、構(gòu)建、繪制和顯示知識及它們之間的相互聯(lián)系。知識圖譜的重要應(yīng)用方向即是呈現(xiàn)不同事物之間的聯(lián)系，從而為管理和決策提供切實(shí)的、有意義的參考。

3.機(jī)器學(xué)習(xí)。機(jī)器學(xué)習(xí)是一門多領(lǐng)域交叉學(xué)科，涉及概率論、統(tǒng)計(jì)學(xué)、逼近論、凸分析、算法復(fù)雜度理論等多門學(xué)科。專門研究計(jì)算機(jī)怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學(xué)習(xí)行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結(jié)構(gòu)使之不斷改善自身的性能。它是人工智能的核心，是使計(jì)算機(jī)具有智能的根本途徑，其應(yīng)用遍及人工智能的各個(gè)領(lǐng)域，它主要使用歸納、綜合而不是演繹。

應(yīng)用場景分析

根據(jù)我國反洗錢法的規(guī)定，金融機(jī)構(gòu)的反洗錢義務(wù)主要包括“依法采取預(yù)防、監(jiān)控措施，建立健全客戶身份識別制度、客戶身份資料和交易記錄保存制度、大額交易和可疑交易報(bào)告制度”。結(jié)合金融機(jī)構(gòu)的實(shí)際工作，人工智能技術(shù)可以從客戶身份識別和可以交易識別兩個(gè)方面幫助我們提高反洗錢識別能力。

1.客戶身份識別

如果把金融機(jī)構(gòu)識別風(fēng)險(xiǎn)客戶比作是漁夫用漁網(wǎng)捕魚，應(yīng)用場景可以如下所述。

首先，金融機(jī)構(gòu)獲取的海量客戶和交易數(shù)據(jù)就是制作漁網(wǎng)的原材料，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)將相關(guān)數(shù)據(jù)按照流程存儲、傳輸、清洗、輸入模型，輸出了不同的客戶數(shù)據(jù)特征值，類比成輸出不同規(guī)格的魚線，用以編織不同規(guī)格的漁網(wǎng)。與傳統(tǒng)工藝所不同的是，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行的數(shù)據(jù)加工過程不再因?yàn)榱考?、效率、維度等因素而受限。落地到客戶身份識別場景中，可以存儲和分析的信息不再局限于開戶申請中所獲取的有限信息項(xiàng)，通過有效引導(dǎo)，將會擴(kuò)大到交易信息項(xiàng)。另一方面，大數(shù)據(jù)的流式計(jì)算技術(shù)使監(jiān)控工作從事后分析逐步前移，為事中和事前監(jiān)控開啟了可能。

其次，金融機(jī)構(gòu)關(guān)于客戶風(fēng)險(xiǎn)等級的分類可以比作是漁夫期望捕魚的大小規(guī)格，用不同規(guī)格的魚線、根據(jù)設(shè)計(jì)的網(wǎng)口大小和圖案可以織出不同規(guī)格的漁網(wǎng)。同樣，根據(jù)不同的客戶數(shù)據(jù)特征值和金融機(jī)構(gòu)設(shè)定的風(fēng)險(xiǎn)參數(shù)，利用機(jī)器學(xué)習(xí)和知識圖譜技術(shù)可以建立起客戶的風(fēng)險(xiǎn)視圖。知識圖譜可以打破傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫關(guān)聯(lián)的瓶頸，類比于神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)，可以向任意方向拓展；機(jī)器學(xué)習(xí)可以解放產(chǎn)品經(jīng)理，只要提供足夠的正負(fù)樣本，就可以讓程序自己去模擬人類學(xué)習(xí)過程，進(jìn)一步明晰事物之間的聯(lián)系。以辦理一筆跨境匯款業(yè)務(wù)的客戶為例，只要有足夠的客戶信息數(shù)據(jù)、轉(zhuǎn)賬交易數(shù)據(jù)支撐，就可以通過知識圖譜技術(shù)，構(gòu)建以該客戶為中心的網(wǎng)絡(luò)，找出最終的資金提供方與資金接收方。

最后，漁夫收網(wǎng)，金融機(jī)構(gòu)識別出了客戶的風(fēng)險(xiǎn)等級。識別的過程同樣也可以作為管控的過程，對于高風(fēng)險(xiǎn)的大魚，直接收網(wǎng)（攔截、告警等），對于無風(fēng)險(xiǎn)或者風(fēng)險(xiǎn)可控的客戶，可以允許其辦理或者有條件的辦理業(yè)務(wù)。

上述比喻僅初步描述了金融機(jī)構(gòu)利用新技術(shù)進(jìn)行客戶身份識別的場景，實(shí)際應(yīng)用當(dāng)中必定更為復(fù)雜多樣。人工智能較之傳統(tǒng)的技術(shù)手段，將會給金融機(jī)構(gòu)的反洗錢工作帶來革命性的改變。大數(shù)據(jù)技術(shù)使金融機(jī)構(gòu)奠定了對于數(shù)據(jù)的掌控能力，通過高效率的機(jī)器學(xué)習(xí)，將會多維的刻畫出客戶及其行為，輔之以知識圖譜對于異步消息的整理，使金融機(jī)構(gòu)對于客戶身份識別變的前所未有的清晰。

2.可疑交易識別

嚴(yán)格來說，客戶身份識別和可疑交易識別是很難嚴(yán)格區(qū)分開的，如果把客戶看作是神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的細(xì)胞體，那么客戶交易在某種程度上可以看作是突起?？蛻艋拘畔⒖梢宰鳛殪o態(tài)因子，客戶交易則動態(tài)的描述了客戶行為，建立起不同客戶之間的聯(lián)系，可以輔助客戶風(fēng)險(xiǎn)視圖的完善。另一方面，客戶風(fēng)險(xiǎn)等級可以反作用于可疑交易的識別。

通過人工智能構(gòu)建起的反洗錢可疑交易識別網(wǎng)絡(luò)，可以區(qū)分非實(shí)時(shí)、準(zhǔn)實(shí)時(shí)、實(shí)時(shí)場景進(jìn)行反洗錢管控。首先，非實(shí)時(shí)的場景，主要是針對于歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行的加工處理，通過對大量客戶數(shù)據(jù)、交易數(shù)據(jù)進(jìn)行加工，形成多維度的識別結(jié)果，這些結(jié)果可以用于事后監(jiān)控和分析，也可以用于實(shí)時(shí)校驗(yàn)的參考值。因?yàn)闊o需考慮實(shí)時(shí)交易處理效率，上述場景可以支持海量數(shù)據(jù)的處理，運(yùn)用的技術(shù)手段可以更加多樣，最終獲取的結(jié)果也更加豐富。其次，準(zhǔn)實(shí)時(shí)和實(shí)時(shí)場景，主要是針對需要強(qiáng)控的業(yè)務(wù)，能夠在交易當(dāng)步進(jìn)行有效識別和管控，系統(tǒng)可以通過實(shí)時(shí)計(jì)算將交易網(wǎng)絡(luò)和其他有效信息直接展示給審核人員，并且可以根據(jù)歷史數(shù)據(jù)分析判斷交易的合理性，其判斷結(jié)果可以實(shí)時(shí)展示給審核人員參考，在這個(gè)過程中，人工審核的結(jié)果可以作為機(jī)器學(xué)習(xí)的輔助修正手段，用以持續(xù)優(yōu)化識別模型。當(dāng)系統(tǒng)模型判斷結(jié)果的準(zhǔn)確度達(dá)到一定高度后，金融機(jī)構(gòu)可以根據(jù)各自的內(nèi)控制度、業(yè)務(wù)量級和人力資源情況，直接在系統(tǒng)中設(shè)定相應(yīng)的閾值進(jìn)行預(yù)警、阻斷等自動化處理，在降低人力成本的同時(shí)提高反洗錢識別效率。目前金融機(jī)構(gòu)的常規(guī)做法是先由系統(tǒng)進(jìn)行初步識別，對于可疑交易落入人工審核隊(duì)列，然后由專業(yè)人員決定交易是否放行。

誠然，相比于人類億萬年進(jìn)化而來的文明和智慧，人工智能的發(fā)展仍然處于試驗(yàn)和萌芽階段。雖然金融機(jī)構(gòu)可以獲取到足夠豐富的信息，也都形成了向數(shù)據(jù)要結(jié)果的普遍共識，但是如何進(jìn)行數(shù)據(jù)的有效融合和利用，真正發(fā)揮出數(shù)據(jù)的價(jià)值，目前仍沒有足夠多的有效方法。另一個(gè)方面，洗錢犯罪也處在同樣的科技軌道中，其犯罪成本更低、違法手段更加“高明”，因此，利用人工智能編織反洗錢的天網(wǎng)是金融機(jī)構(gòu)的必然選擇，無論是縱向深入（數(shù)據(jù)深挖掘）還是橫向合作（跨機(jī)構(gòu)或者跨行業(yè)），雖然道路險(xiǎn)阻，但未來可期。

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