近期案例分析，如香港1 和印度,2 備受矚目的人工智慧 (AI) 導向詐欺事件，凸顯了人工智慧帶動的金融犯罪威脅日益嚴重，尤其是在亞太地區。與此同時，一些領先的金融機構 (FI)3 正在採取透過人工智慧加強的防制洗錢 (AML) 制度，使用自然語言處理技術進行法規遵循監控，並利用深度學習模型來偵查複雜金融網路中的非法資金流動。 為應對這些不斷演變的威脅，金融機構必須審慎有責地將人工智慧整合到現有的防制洗錢框架之中。這包括持續監控、採用監管技術 (regtech)、與執法機關 (LE) 展開合作，以及根據《銀行保密法》和防制洗錢金融行動工作組織 (FATF) 建議等全球法規遵循標準定期評估風險。金融機構一旦實施人工智慧驅動的防制洗錢策略，可增強詐欺偵測，提高法規遵循效率，維護全球金融體系的健全誠信。 防制洗錢法規遵循的人工智慧角色 人工智慧在防制洗錢法規遵循領域中的應用徹底改變了金融機構偵測和管理非法金融活動的方式。監管機構4,5 和金融機構6 正利用人工智慧驅動工具來主動偵測異常情況並阻止非法金融活動，包括機器學習演算法、即時交易監控、行為分析等。 機器學習演算法：這些演算法可以分析大量資料，識別出可能顯示存在洗錢活動的異常模式和行為。機器學習模型從新資料中持續學習，可以適應新興威脅，並逐漸提高偵測準確性。 即時監控交易：這些系統利用進階分析技術來標記偏離既定模式的交易，以便立即進行調查和採取行動。這種主動方法有助於在洗錢活動升級為更嚴重的金融犯罪之前加以阻斷。 透過人工智慧緩釋風險：人工智慧可高速處理大量資料，使其成為金融界降低風險的寶貴工具。金融機構7 正利用人工智慧來增強其風險評估流程，確保及時發現和應對潛在威脅。 行為分析：透過人工智慧進行的行為分析可分析客戶和員工的行為，發現可能存在詐欺活動的異常情況。人工智慧對照正常行為模式，偵測出可能顯示洗錢企圖的異常情況，以便金融機構採取防範措施。 增強盡職調查：借助人工智慧驅動的增強盡職調查流程，金融機構能夠對高風險客戶實施深入的背景核對。人工智慧運用交叉參照多個資料來源，可全面瞭解客戶風險狀況，幫助金融機構就其業務關係做出明智決策。 本文探討了將人工智慧整合到有效防制洗錢策略的四大關鍵支柱：法規遵循與監管一致；培訓與意識；持續測試與改進；以及事件應對與報告。 1. 法規遵循與監管一致 為了維持法規遵循與監管一致，建議金融機構按照防制洗錢金融行動工作組織 (FATF)《防制洗錢 / 打擊資助恐怖活動 (CTF) 法規遵循手冊》的規定8 ，記錄人工智慧導向流程，以確保透明度，並遵守監管機構指南。 在設計人工智慧系統時應遵守本地和國際防制洗錢法規，包括防制洗錢金融行動工作組織建議9 以及歐洲證券和市場管理局 (ESMA)《金融工具市場指令 II》(MiFID II)10 的要求，以確保遵守不斷變化的法規遵循要求。制定一套可解釋性框架至關重要，以便監管機構和利益相關者能夠理解人工智慧導向的決策，並遵循美國國防高階研究計劃局 (DARPA)11 制定的可解釋人工智慧原則。此外，還必須定期更新人工智慧系統，以反映監管變化和新興洗錢威脅，並利用巴塞爾防制洗錢指數12 等資源，及時應對不斷變化的風險和法規遵循期望。 為遵循最佳實務，建議各機構確保其人工智慧驅動的防制洗錢策略，與相關監管要求及產業標準保持一致。這包括持續監控、採用監管科技，以及維持人工智慧模型的透明度和可解釋性。...

近期案例分析，如中国香港1 和印度2 备受瞩目的人工智能 (AI) 驱动欺诈事件，凸显了人工智能驱动的金融犯罪威胁日益严重，尤其是在亚太地区。与此同时，一些领先的金融机构 (FI)3 正在采取人工智能增强型反洗钱 (AML) 制度体系，使用自然语言处理技术进行合规监控，并利用深度学习模型来侦查复杂金融网络中的非法资金流动。 为应对这些不断演变的威胁，金融机构必须负责任地将人工智能整合到现有的反洗钱框架之中。这包括持续监控、采用监管技术 (regtech)、与执法部门 (LE) 开展合作，以及根据《银行保密法》和金融行动特别工作组 (FATF) 建议等全球合规标准定期评估风险。通过实施人工智能驱动的反洗钱策略，金融机构可增强欺诈侦测，提高合规效率，维护全球金融体系的完整性。 反洗钱合规中的人工智能 人工智能在反洗钱合规领域中的应用彻底改变了金融机构侦测和管理非法金融活动的方式。监管机构4,5 和金融机构6 正利用人工智能驱动工具来主动侦测异常情况并阻止非法金融活动，包括机器学习算法、实时交易监控、行为分析等。 机器学习算法：这些算法可以分析大量数据，识别出可能表明存在洗钱活动的异常模式和行为。通过从新数据中持续学习，机器学习模型可以适应新兴威胁，并逐渐提高侦测准确性。 实时监控交易：这些系统利用高级分析技术来标记偏离既定模式的交易，以便立即进行调查和采取行动。这种主动方法有助于在洗钱活动升级为更严重的金融犯罪之前加以阻断。 通过人工智能缓释风险：人工智能可高速处理海量数据，使其成为金融界缓释风险的宝贵工具。金融机构[1]正利用人工智能来增强其风险评估流程，确保及时发现和应对潜在威胁。 行为分析：人工智能驱动的行为分析可分析客户和员工的行为，发现可能表明存在欺诈活动的异常情况。对照正常行为模式，人工智能可侦测出可能表明存在洗钱企图的异常情况，以便金融机构采取防范措施。 增强尽职调查：借助人工智能驱动的增强尽职调查流程，金融机构能够对高风险客户实施深入的背景核实。通过交叉引用多个数据源，人工智能可全面了解客户风险状况，帮助金融机构就其业务关系做出明智决策。 本文探讨了将人工智能整合到有效反洗钱策略的四大关键支柱：合规与监管协调；培训与意识；持续测试与改进；以及事件响应与报告。 1. 合规与监管协调 为了维持合规与监管协调，建议金融机构按照金融行动特别工作组 (FATF)《反洗钱/反恐融资 (CTF) 合规手册》的规定8 ，记录人工智能驱动流程，以确保透明度，并遵守监管机构指南。 在设计人工智能系统时应遵守本地和国际反洗钱法规，包括金融行动特别工作组建议9 以及欧洲证券和市场管理局 (ESMA)《金融工具市场指令 II》(MiFID II)10 的要求，以确保遵守不断变化的合规要求。开发可解释框架至关重要，以便监管机构和利益相关者能够理解人工智能驱动决策，并遵循美国国防高级研究计划局 (DARPA)11 制定的可解释人工智能原则。此外，还必须定期更新人工智能系统，以反映监管变化和新兴洗钱威胁，并利用巴塞尔反洗钱指数12 等资源，及时应对不断变化的风险和合规期望。 作为良好实践，鼓励金融机构确保其人工智能驱动反洗钱策略符合监管要求和行业标准。这包括持续监控、采用监管科技，以及维持人工智能模型的透明度和可解释性。 例如，欧洲中央银行13 等金融监管机构要求金融机构提供人工智能决策流程的详细记录，以确保监管合规。一些司法管辖区要求建立可解释框架，确保人工智能驱动的反洗钱工具能够提供人类可解释的输出，以便实施监管监督和提交合规报告。 通过开发人工智能的可解释结构化框架，监管机构和利益相关者能够理解决策过程。此外，必须定期更新人工智能系统，以反映监管变化和新兴洗钱威胁，并利用来自全球金融情报机构的数据，及时应对不断变化的风险。...