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%。

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%，將AI引進反洗錢流程可望帶來顯著的改善。（圖／123RF）

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。

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。

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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