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。
本文已標(biāo)注來源和出處,版權(quán)歸原作者所有,如有侵權(quán),請聯(lián)系我們。
- 蜜度索驥:以跨模態(tài)檢索技術(shù)助力“企宣”向上生長
- 萬事達(dá)卡推出反欺詐AI模型 金融科技擁抱生成式AI
- OpenAI創(chuàng)始人的世界幣懸了?高調(diào)收集虹膜數(shù)據(jù)引來歐洲監(jiān)管調(diào)查
- 華為孟晚舟最新演講:長風(fēng)萬里鵬正舉,勇立潮頭智為先
- 華為全球智慧金融峰會2023在上海開幕 攜手共建數(shù)智金融未來
- 移動支付發(fā)展超預(yù)期:2022年交易額1.3萬億美元 注冊賬戶16億
- 定位“敏捷的財(cái)務(wù)收支管理平臺”,合思品牌升級發(fā)布會上釋放了哪些信號?
- 分貝通商旅+費(fèi)控+支付一體化戰(zhàn)略發(fā)布,一個(gè)平臺管理企業(yè)所有費(fèi)用支出
- IMF經(jīng)濟(jì)學(xué)家:加密資產(chǎn)背后的技術(shù)可以改善支付,增進(jìn)公益
- 2022年加密貨幣“殺豬盤”涉案金額超20億美元 英國銀行業(yè)祭出限額措施
- 北銀消費(fèi)金融公司【遠(yuǎn)離各類不良校園貸】風(fēng)險(xiǎn)提示
免責(zé)聲明:本網(wǎng)站內(nèi)容主要來自原創(chuàng)、合作伙伴供稿和第三方自媒體作者投稿,凡在本網(wǎng)站出現(xiàn)的信息,均僅供參考。本網(wǎng)站將盡力確保所提供信息的準(zhǔn)確性及可靠性,但不保證有關(guān)資料的準(zhǔn)確性及可靠性,讀者在使用前請進(jìn)一步核實(shí),并對任何自主決定的行為負(fù)責(zé)。本網(wǎng)站對有關(guān)資料所引致的錯(cuò)誤、不確或遺漏,概不負(fù)任何法律責(zé)任。任何單位或個(gè)人認(rèn)為本網(wǎng)站中的網(wǎng)頁或鏈接內(nèi)容可能涉嫌侵犯其知識產(chǎn)權(quán)或存在不實(shí)內(nèi)容時(shí),應(yīng)及時(shí)向本網(wǎng)站提出書面權(quán)利通知或不實(shí)情況說明,并提供身份證明、權(quán)屬證明及詳細(xì)侵權(quán)或不實(shí)情況證明。本網(wǎng)站在收到上述法律文件后,將會依法盡快聯(lián)系相關(guān)文章源頭核實(shí),溝通刪除相關(guān)內(nèi)容或斷開相關(guān)鏈接。