使用基於規則的機器人流程自動化（RPA）來自動化部分流程可以加快速度，但可能產生高比例的誤報，需要花費更多時間進行人工審查。與此同時，犯罪分子正利用先進技術逃避 KYC 與 AML 流程的偵測。藉由 AI 以及被盜或偽造的身分資料，他們能夠製作出看似真實的文件與背景資料，足以欺騙分析師與基本的自動化系統。
透過在開戶流程中嵌入 AI 自然語言處理模型，銀行可以有效溝通，並根據適用管轄區的具體法規要求適當資訊。結果是更快的開戶流程，較不易因有人勾錯選項或提交不符合當地與內部要求的文件而產生錯誤。這可以在資料缺口與錯誤進入系統之前加以阻止。
2. 偵測身分詐欺
由 AI 驅動的電腦視覺與合成身分偵測模型，可以標記那些文件或財務歷史看似偽造或被盜的客戶，即使這些資料在人類分析師看來是合法的。這些工具會隨時間匯總來自多個來源的數據，並能看出人類會忽略、傳統規則引擎無法解讀的數據間關聯。它們能快速將客戶身分與現實活動關聯起來，並在出現差異時發出警示，讓分析師進行調查。
全面的開戶與監控解決方案也為銀行提供了評估 AML 合規性、找出改進領域，以及為內部利害關係人和監管機構產生報告所需的數據洞察。GenAI 報告解決方案不僅限於攝取大量數據和回答問題。它們還可以被訓練成使用直觀的圖表，在儀表板和報告中顯示處理過的資訊。這種可視性讓銀行領導層能夠在問題演變成重大問題之前識別並阻止它們。
** 5. 適應科技與法規變革**
GenAI 和 AI 驅動的自動化系統從輸入中學習。這意味著當銀行連接新的數據來源和技術平台時，它們可以被訓練來適應，而不需要進行重大的平台重新建置或冗長的整合過程。這使得機構能夠隨著時間從其 AI 投資中獲得更多價值。
AI 的學習能力也使銀行在法規變更時更容易更新其要求。根據新指引訓練和測試 AI KYC 模型，通常比手動更新非 AI 平台花費更少時間。這也比培訓分析師了解新指引更快。AI 實際上也可以協助這種培訓，透過回答簡單問題或以易讀格式總結變更內容。分析師可以快速獲得所需的當前資訊，以一致地遵循和執行新政策。
利用 AI 降低 KYC/AML 的非對稱風險
由 AI 驅動的 KYC 與 AML 工具代表了金融風險管理的未來。它們可以大幅限制銀行當前面臨的非對稱風險，也能適應不斷變化的科技與監管環境，以抵禦未來威脅。隨著監管機構日益嚴格審查金融機構在國際犯罪中的角色，以及犯罪分子越來越擅長規避傳統 KYC 與 AML 控制，將 AI 整合到 KYC 與 AML 工作流程中，是機構現在及未來強化保護的最有效方式。
AI驅動的KYC如何減少銀行的不對稱風險？
_John Flowers 擔任 eClerx 的全球金融市場主管。在金融科技服務領域擁有超過 30 年經驗，他曾擔任多項高階主管職務，涵蓋業務技術與客戶面向。
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由摩根大通、Coinbase、BlackRock、Klarna 等公司的高層閱讀
非對稱風險對銀行、金融科技公司及其他受嚴格監管的企業構成持續威脅。對單一客戶進行不完整的盡職調查，若未能發現其涉及洗錢或其他犯罪，可能導致數百萬美元的罰款、聲譽損害以及最高領導層的監管行動。正因為即使小錯誤也可能產生這些巨大後果，消除客戶盡職調查（KYC）流程中的小漏洞對於保護機構及其利害關係人至關重要。
傳統上，有效的 KYC 與反洗錢（AML）合規需要在開戶時對客戶風險進行全面評估，之後再定期監控風險狀況或行為的變化，而這些常透過高度手動且易於延遲的流程來執行。如今，AI 與自動化讓我們能夠利用即時數據強化 KYC 並加強 AML 監管，實現更主動的金融犯罪防範方法。
AI 在 KYC/AML 風險降低中扮演什麼角色？
儘管銀行在 AML/KYC 流程與解決方案上投入大量資金，營運錯誤與罰款仍不斷發生。Juniper Research 指出 2024 年全球 KYC 支出為 308 億美元。然而，許多機構仍依賴手動處理與更新客戶資料，這不僅拖慢開戶速度，也延遲了可能標示風險狀況變化的更新。
使用基於規則的機器人流程自動化（RPA）來自動化部分流程可以加快速度，但可能產生高比例的誤報，需要花費更多時間進行人工審查。與此同時，犯罪分子正利用先進技術逃避 KYC 與 AML 流程的偵測。藉由 AI 以及被盜或偽造的身分資料，他們能夠製作出看似真實的文件與背景資料，足以欺騙分析師與基本的自動化系統。
將 AI 驅動的自動化與 GenAI 加入 RPA，可以從多方面幫助銀行應對這些挑戰。
1. 客戶開戶體驗
作為 KYC 流程的一部分，企業會向新客戶提供一份他們無法獨立驗證的必要文件與資料清單。如果這些要求未能有效傳達，可能會使客戶感到困惑並延遲核准。當要求的資訊與特定管轄區(s)的法規要求不明確一致時，尤其如此，這會為分析師帶來額外工作，因為他們必須解決這些差異。
透過在開戶流程中嵌入 AI 自然語言處理模型，銀行可以有效溝通，並根據適用管轄區的具體法規要求適當資訊。結果是更快的開戶流程，較不易因有人勾錯選項或提交不符合當地與內部要求的文件而產生錯誤。這可以在資料缺口與錯誤進入系統之前加以阻止。
2. 偵測身分詐欺
由 AI 驅動的電腦視覺與合成身分偵測模型，可以標記那些文件或財務歷史看似偽造或被盜的客戶，即使這些資料在人類分析師看來是合法的。這些工具會隨時間匯總來自多個來源的數據，並能看出人類會忽略、傳統規則引擎無法解讀的數據間關聯。它們能快速將客戶身分與現實活動關聯起來，並在出現差異時發出警示，讓分析師進行調查。
3. 即時 KYC 與 AML 監控
開戶後維護客戶資料是一個無止境的過程。監控客戶在機構內的活動、掃描有關他們的不利新聞，以及了解其商業網絡的任何變化，對於避免遺漏客戶風險狀況轉變的跡象至關重要。GenAI 模型可以透過從多個平台和數據來源攝取數據，為每位客戶設定基準風險狀況，並在新數據顯示風險狀況變化時發出警報，來即時協調這種監控。
4. 合規與報告
全面的開戶與監控解決方案也為銀行提供了評估 AML 合規性、找出改進領域，以及為內部利害關係人和監管機構產生報告所需的數據洞察。GenAI 報告解決方案不僅限於攝取大量數據和回答問題。它們還可以被訓練成使用直觀的圖表，在儀表板和報告中顯示處理過的資訊。這種可視性讓銀行領導層能夠在問題演變成重大問題之前識別並阻止它們。
** 5. 適應科技與法規變革**
GenAI 和 AI 驅動的自動化系統從輸入中學習。這意味著當銀行連接新的數據來源和技術平台時，它們可以被訓練來適應，而不需要進行重大的平台重新建置或冗長的整合過程。這使得機構能夠隨著時間從其 AI 投資中獲得更多價值。
AI 的學習能力也使銀行在法規變更時更容易更新其要求。根據新指引訓練和測試 AI KYC 模型，通常比手動更新非 AI 平台花費更少時間。這也比培訓分析師了解新指引更快。AI 實際上也可以協助這種培訓，透過回答簡單問題或以易讀格式總結變更內容。分析師可以快速獲得所需的當前資訊，以一致地遵循和執行新政策。
利用 AI 降低 KYC/AML 的非對稱風險
由 AI 驅動的 KYC 與 AML 工具代表了金融風險管理的未來。它們可以大幅限制銀行當前面臨的非對稱風險，也能適應不斷變化的科技與監管環境，以抵禦未來威脅。隨著監管機構日益嚴格審查金融機構在國際犯罪中的角色，以及犯罪分子越來越擅長規避傳統 KYC 與 AML 控制，將 AI 整合到 KYC 與 AML 工作流程中，是機構現在及未來強化保護的最有效方式。