使用基於規則的機器人流程自動化（RPA）來自動化其中一些流程或許能加速進度，但也可能產生高比率的誤判，進而需要更多時間進行人工審查。與此同時，犯罪分子使用先進技術來避免被 KYC 與 AML 流程抓到。借助 AI 以及被竊取或偽造的身分資料，他們能建立看起來足夠真實、足以誤導分析師與基礎自動化系統的文件與履歷。
透過嵌入於入件流程中的 AI 自然語言處理模型，銀行能更有效地溝通，並依據適用司法管轄區的特定法規提出相應資訊需求。結果是一個更快速、且較不易因有人勾選了錯誤選項或提交了不符合在地與內部要求的文件所造成錯誤的入件流程。這能在資料進入系統之前先阻止資料落差與錯誤。
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，能標記那些其文件或金融履歷看起來像是偽造或被盜用的客戶，即使這些資料對人類分析師而言看起來同樣合理。這些工具會隨時間從多個來源彙整資料，並能看出人類會忽略、傳統規則引擎也無法辨識的資料之間連結。它們能迅速將客戶身分與真實世界活動進行關聯，當出現不一致時提出警示，讓分析師得以進行調查。
完整的入件與監控解決方案也讓銀行獲得評估 AML 合規所需的資料洞察、找出可改進的領域，並為內部利害關係人與監管機關產生報告。GenAI 報告解決方案不只限於匯入大量資料並回答問題。它們也能被訓練用直覺的圖表與示意圖呈現已處理的資訊，放在儀表板以及報告中。這種可視性讓銀行高層能在新興問題演變成重大危機之前就識別並停止。
** 5. 適應科技與監管變更**
GenAI 與啟用 AI 的自動化系統會從其輸入內容中學習。這意味著，當銀行連接新的資料來源與技術平台時，它們可以被訓練以適應變化，而不必進行大規模的重新平台化或耗時的整合流程。如此，機構能在一段時間內從其 AI 投資中獲得更多價值。
AI 的學習能力也讓銀行在法規改變時更容易更新其要求。將 AI KYC 模型依新的指引進行訓練與測試，通常比起手動更新非 AI 平台所需時間更短。它也比訓練分析師掌握新的指引更快。AI 甚至能在這類訓練中提供協助，透過回答簡單問題或以易於閱讀的格式摘要變更。分析師能快速取得維持一致、以持續遵循並落實新政策所需的最新資訊。
以 AI 降低 KYC/AML 的不對稱風險
由 AI 驅動的 KYC 與 AML 工具代表金融風險管理的未來。它們能在當下大幅降低銀行對不對稱風險的暴露，並能適應不斷演進的技術與監管環境，以保護機構免受未來威脅。隨著監管機關日益審視金融機構在國際犯罪中的角色，以及犯罪分子愈來愈擅長規避傳統的 KYC 與 AML 控制措施，將 AI 整合到 KYC 與 AML 工作流程中，是機構在現在與未來強化防護、最有效的方式。
AI 驅動的 KYC 如何降低銀行的非對稱風險？
John Flowers 擔任 eClerx 的全球金融市場主管。憑藉在金融科技服務領域超過 30 年的經驗，他曾在企業的技術端與面向客戶的端兩方面擔任多種高階管理職務。
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不對稱風險對銀行、金融科技公司以及其他高度受監管的企業構成持續威脅。針對單一客戶的盡職調查若不完整、漏掉其涉及洗錢或其他犯罪的情況，可能導致數百萬美元級的罰款、聲譽受損以及在最高層級的管理階層採取監管行動。因為即使是小錯誤也可能產生這種被放大的後果，消除「認識你的客戶」（KYC）流程中的小缺口，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）合規需要在入件期間對客戶風險進行全面評估，接著再定期監控風險特徵或行為的變化，通常透過高度手工作業的流程進行，因而容易延誤。如今，AI 與自動化使得透過即時資料、採取更主動的金融犯罪預防方式來強化 KYC 並提升 AML 監督成為可能。
AI 在降低 KYC/AML 風險中的角色是什麼？
即使銀行在 AML/KYC 流程與解決方案上投入了大量資金，操作錯誤與罰款仍在發生。Juniper Research 在去年將 2024 年全球 KYC 支出估為 308 億美元。然而，許多機構仍仰賴人工處理與更新客戶資料，這會拖慢入件速度並延遲更新，而那些更新本可能用來標記風險特徵的變化。
使用基於規則的機器人流程自動化（RPA）來自動化其中一些流程或許能加速進度，但也可能產生高比率的誤判，進而需要更多時間進行人工審查。與此同時，犯罪分子使用先進技術來避免被 KYC 與 AML 流程抓到。借助 AI 以及被竊取或偽造的身分資料，他們能建立看起來足夠真實、足以誤導分析師與基礎自動化系統的文件與履歷。
在 RPA 中加入啟用 AI 的自動化與 GenAI，可從多個面向協助銀行解決這些挑戰。
1. 客戶入件體驗
在 KYC 流程中，機構會向新客戶提供一份所需的文件與資料清單，但這些內容無法由機構自行獨立驗證。當這些要求未能有效傳達，便可能使客戶困惑並延遲核准。若所要求的資訊無法清楚對應到適用司法管轄區的特定法規要求，情況尤其如此，這會讓分析師必須處理差異並額外耗工。
透過嵌入於入件流程中的 AI 自然語言處理模型，銀行能更有效地溝通，並依據適用司法管轄區的特定法規提出相應資訊需求。結果是一個更快速、且較不易因有人勾選了錯誤選項或提交了不符合在地與內部要求的文件所造成錯誤的入件流程。這能在資料進入系統之前先阻止資料落差與錯誤。
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，能標記那些其文件或金融履歷看起來像是偽造或被盜用的客戶，即使這些資料對人類分析師而言看起來同樣合理。這些工具會隨時間從多個來源彙整資料，並能看出人類會忽略、傳統規則引擎也無法辨識的資料之間連結。它們能迅速將客戶身分與真實世界活動進行關聯，當出現不一致時提出警示，讓分析師得以進行調查。
3. 即時 KYC 與 AML 監控
維護入件後的客戶資料是一項永無止境的工作。監控客戶與機構之間的活動、掃描針對他們的不利新聞、並理解其商業網絡中的任何變化，對於避免錯過客戶風險特徵轉變的跡象至關重要。GenAI 模型可透過匯入多個平台與資料來源，在即時性上協調這類監控，為每位客戶設定基準風險特徵，並在新資料顯示風險特徵改變時發出警報。
4. 合規與報告
完整的入件與監控解決方案也讓銀行獲得評估 AML 合規所需的資料洞察、找出可改進的領域，並為內部利害關係人與監管機關產生報告。GenAI 報告解決方案不只限於匯入大量資料並回答問題。它們也能被訓練用直覺的圖表與示意圖呈現已處理的資訊，放在儀表板以及報告中。這種可視性讓銀行高層能在新興問題演變成重大危機之前就識別並停止。
** 5. 適應科技與監管變更**
GenAI 與啟用 AI 的自動化系統會從其輸入內容中學習。這意味著，當銀行連接新的資料來源與技術平台時，它們可以被訓練以適應變化，而不必進行大規模的重新平台化或耗時的整合流程。如此，機構能在一段時間內從其 AI 投資中獲得更多價值。
AI 的學習能力也讓銀行在法規改變時更容易更新其要求。將 AI KYC 模型依新的指引進行訓練與測試，通常比起手動更新非 AI 平台所需時間更短。它也比訓練分析師掌握新的指引更快。AI 甚至能在這類訓練中提供協助，透過回答簡單問題或以易於閱讀的格式摘要變更。分析師能快速取得維持一致、以持續遵循並落實新政策所需的最新資訊。
以 AI 降低 KYC/AML 的不對稱風險
由 AI 驅動的 KYC 與 AML 工具代表金融風險管理的未來。它們能在當下大幅降低銀行對不對稱風險的暴露，並能適應不斷演進的技術與監管環境，以保護機構免受未來威脅。隨著監管機關日益審視金融機構在國際犯罪中的角色，以及犯罪分子愈來愈擅長規避傳統的 KYC 與 AML 控制措施，將 AI 整合到 KYC 與 AML 工作流程中，是機構在現在與未來強化防護、最有效的方式。