打擊3階段整合 看AI怎麼反洗錢
洗錢仍然是一個重大的全球性問題,影響著全世界的金融穩定與安全。傳統的反洗錢系統往往效率不彰,未來將人工智慧引進反洗錢流程可望帶來顯著的改善。
編譯/施毓萱
洗錢仍然是一個重大的全球性問題,影響著全世界的金融穩定與安全。每年的洗錢金額估計在2.17兆美元到3.61兆美元之間,約占全球GDP的3到5%。
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反洗錢必須深入各階段
洗錢過程通常包括三個關鍵階段,分別為放置、分層和整合。在放置過程中,不義之財最初會進入金融體系,通常會轉換為現金等價物或直接存入銀行。
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在分層階段,金錢會在各種交易中被洗牌,即透過不同帳戶和國家的複雜轉移掩蓋來源。最後,當黑錢被用來購買資產時就會出現整合,從而看起來合法。因此,反洗錢系統在每個階段都非常重要,其目的在於透過監控交易、驗證客戶身分,以及提醒主管機關可疑活動,來偵測並阻止這些行為。
人工智慧超越傳統方法
儘管有其必要性,但傳統的反洗錢系統往往效率不彰。然而,將人工智慧引進反洗錢流程可望帶來顯著的改善。包括機器學習在內的人工智慧有助於減少誤判,並透過學習歷史資料和識別異常模式,提高這些系統的準確性和效率。
目前,反洗錢領域最先進的人工智慧應用程式,結合了以規則為基礎的系統,與機器學習演算法。透過整合深度學習和自然語言處理 (NLP) 等技術,進一步強化這些系統的潛力相當大。
從本質上講,人工智慧正在被證明是反洗錢領域的遊戲規則,使金融機構能夠更有效地發現和防止非法金融活動。反洗錢系統在識別可疑活動方面將變得更加精確,並保護全球金融系統的完整性免受洗錢威脅。
資料來源:FINTECH GLOBAL
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- 記者:李佩璇
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