随着犯罪方法的日益先进，打击洗钱活动正成为全世界所有金融机构面临的巨大挑战。因此，有必要出台反洗钱措施。由于反洗钱需要处理大量的客户数据，他们正转向人工智能和机器学习，以帮助他们识别和发现洗钱活动。
人工智能执行反洗钱任务的速度比人类员工快，而且通过机器学习，它拥有修改新威胁和发现新洗钱方法的能力。它确保金融机构能够迅速适应不同的监管环境。
当客户的交易数据被纳入反洗钱计划时，人工智能和机器学习模型会分析客户的行为，从而对该客户的未来做出预测和感知。
人工智能和机器学习在打击金融罪犯和洗钱者方面有何优势?
顾客感知
AI系统使CDD(客户尽职调查)和KYC(了解您的客户)系统能够以更快的速度、更大的深度和范围进行。基于AI的CDD和KYC流程使金融机构能够：
- 有效地从更广泛的外部来源(包括观察名单、制裁名单)识别和收集数据，并创建客户的实际概况。
- 通过更快、更有效地使用外部数据来识别客户实体的有价值所有者。
- 跨内部系统积累和协调客户数据，以消除复制和错误，并加强客户之间反洗钱措施的密度。
- 使用来自客户风险简介或外部来源的适当数据自动增强可疑活动报告。
非结构化数据
除了创建客户风险档案，还有其他重要步骤。作为监控交易、筛选政治公众人物、筛选制裁和监控媒体的一部分，反洗钱流程需要识别和分析非结构化数据。每个金融机构都必须努力利用非结构化数据，通过检查一系列外部来源(包括公共档案、媒体、社交网络等)来识别其职业、社会和政治生活。在这种情况下，人工智能帮助金融机构识别这些非结构化数据。一旦数据被收集和分析，人工智能将帮助机构对信息进行优先排序和分类，以协助风险管理。
报告可疑活动
人工智能可以通过生成报告和自动填写准确信息来协助可疑活动的报告。SARs在向当局提交报告后，要经过一个内部报告程序。人工智能技术可以使合成孔径雷达过程变得简单，因为算法可以生成具有准确数据的自动报告，并将这些数据转换为一种可访问的标准化语言，以消除官僚摩擦。由于标准化的语言和术语，人工智能提高了机构反洗钱报告的速度和效率。
噪音最小化
反洗钱系统很复杂，而且是一个耗时的程序，因此将人工智能纳入反洗钱系统是一个优势，有助于提高速度和效率。但这一过程中的一个主要障碍是噪声或假阳性的水平，这是由于数据不完整或不充分或反洗钱步骤过于敏感造成的。在这种情况下，人工智能系统通过对反洗钱过程中产生的噪声水平产生显著的改变作用发挥着重要作用。人工智能帮助机构更深入地了解客户的交易模式，并使他们能够删除错误和无效的警报，这使得该过程对机构来说成本高昂，对客户来说也不方便。通过尽量减少噪音，人工智能和机器学习工具使反洗钱员工能够更好地确定最需要的洗钱警报的优先级和方向。通过这样做，人工智能可以更有效地帮助打击金融犯罪。
人工智能的局限性
为了跟上金融犯罪分子和洗钱者日益增加的风险以及对这些新威胁作出更快反应的需要，新的人工智能和机器学习模型往往在没有适当培训的情况下过早地投入市场。这就产生了对人工智能和机器学习技术的巨大怀疑。因此，银行必须记住，人工智能实验带来的回报是递减的。他们应该专注于执行战略的、生产就绪的人工智能微型项目，与人类团队并行，以提供可操作的见解和价值。
