AI驱动的KYC如何降低银行的不对称风险？

约翰·弗劳尔斯担任eClerx的全球金融市场负责人。 他在金融科技服务行业拥有超过30年的经验，曾在业务的技术和客户面向方面担任过多个高管职位。

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不对称风险对银行、金融科技公司和其他高度监管的企业构成了持续威胁。 对单一客户的尽职调查审查不完整，未能发现其参与洗钱或其他犯罪活动，可能导致数百万美元的罚款、声誉损害和高层领导的监管行动。 因为即使是小错误也可能产生这些过大的后果，因此消除客户识别（KYC）流程中的小漏洞对保护机构及其利益相关者至关重要。

传统上，有效的KYC和反洗钱（AML）合规要求在客户入职期间对客户风险进行全面评估，随后定期监控风险状况或行为的变化，通常需要通过非常手动的流程来完成，容易导致延迟。 现在，人工智能和自动化使得通过使用实时数据和实现更积极的金融犯罪预防方法来强化KYC和增强AML监督成为可能。

人工智能在KYC/AML风险降低中的作用是什么？

尽管银行在AML/KYC流程和解决方案上进行了大量投资，但操作错误和罚款依然发生。 Juniper Research将2024年全球KYC支出定为308亿美元。 然而，许多机构仍然依赖手动处理和更新客户数据，这减缓了入职速度，并延迟了可能标识风险状况变化的更新。

使用基于规则的机器人流程自动化（RPA）来自动化这些流程中的一些可以加快速度，但可能会产生高比例的误报，需要更多时间进行人工审核。 与此同时，犯罪分子正在利用先进技术来避免被KYC和AML流程抓住。 通过人工智能和被盗或虚假的身份数据，他们可以创建看起来足够真实的文件和历史，以欺骗分析师和基本的自动化系统。

将人工智能驱动的自动化和生成式人工智能（GenAI）添加到RPA中可以帮助银行以多种方式应对这些挑战。

1. 客户入职体验

作为KYC流程的一部分，企业向新客户提供所需文件和数据的清单，这些是他们无法独立验证的。 当这些要求没有有效沟通时，可能会让客户感到困惑并延迟批准。 当所请求的信息与相关司法辖区的具体监管要求不完全对齐时，尤其如此，这给分析师增加了额外的工作，他们必须解决这些差异。

通过在入职过程中嵌入人工智能自然语言处理模型，银行可以有效沟通并根据适用司法区的具体法规请求适当的信息。 结果是一个更快的入职流程，减少了由于有人选错框或提交不符合地方和内部要求的文件而导致的错误。这可以在数据缺口和错误进入系统之前阻止它们。

2. 识别身份欺诈

人工智能驱动的计算机视觉和合成身份检测模型可以标记出文件或财务历史看起来假或被盗的客户，即使这些文件对人类分析师看起来是合法的。 这些工具会随着时间的推移从多个来源合成数据，并且能够看到数据之间的联系，这些是人类可能会忽略的，传统的规则引擎也无法解读。 它们快速将客户身份与现实世界活动相关联，并在出现差异时发出警报，以便分析师进行调查。

3. 实时KYC和AML监控

在入职后维护客户数据是一个永无止境的过程。 监控客户在机构内的活动，扫描有关他们的不利新闻，并了解他们的商业网络中的任何变化，对避免错过客户风险状况变化的迹象至关重要。 GenAI模型可以通过从多个平台和数据源获取数据、为每个客户设置基准风险状况，并在新数据指示风险状况变化时发出警报，从而实时协调这种监控。

4. 合规与报告

全面的入职和监控解决方案还为银行提供了评估AML合规性所需的数据洞察，识别改进领域，并为内部利益相关者和监管机构生成报告。 GenAI报告解决方案不仅限于获取大量数据和回答问题。 它们也可以被训练以直观的图表和图形显示处理后的信息，在仪表板和报告中展示。这种可见性使得银行领导能够在问题变成重大问题之前识别和解决新出现的问题。

5. 适应技术和监管变化

GenAI和人工智能驱动的自动化系统从其输入中学习。 这意味着它们可以被训练以适应银行连接新的数据源和技术平台，而无需进行重大重新平台化或漫长的集成过程。 这使得机构能够随着时间的推移从他们的人工智能投资中获得更多价值。

人工智能的学习能力也使银行在法规变化时更容易更新其要求。 在新指南上训练和测试人工智能KYC模型通常比手动更新非人工智能平台所需的时间更短。 这也比培训分析师遵循新指南更快。 人工智能实际上也可以帮助这种培训，通过回答简单的问题或以易于阅读的格式总结变化。 分析师可以迅速获得他们需要的最新信息，以始终如一地遵循和执行新政策。

通过人工智能降低KYC/AML的不对称风险

人工智能驱动的KYC和AML工具代表了金融风险管理的未来。 它们今天可以大幅限制银行面临的不对称风险，并且能够适应不断发展的技术和监管环境，以防范未来的威胁。 随着监管机构对金融机构在国际犯罪中的角色的审查日益严格，以及犯罪分子在规避传统KYC和AML控制方面变得越来越熟练，将人工智能集成到KYC和AML工作流程中是机构现在和未来强化保护的最有效方式。