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的全球金融市场主管。拥有超过30年的金融科技服务行业经验，他在业务的技术和客户面对方面担任过多种高管职务。

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由摩根大通、Coinbase、黑岩、Klarna等高管阅读

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持续威胁。对单一客户的不完整尽职调查审核忽视了其参与洗钱或其他犯罪行为，可能导致数百万美元的罚款、声誉损害和最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，因此消除客户尽职调查（KYC）流程中的小漏洞对于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）合规要求在客户入驻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，这通常通过异常手动的流程进行，容易造成延迟。现在，人工智能和自动化使得通过使用实时数据来加强KYC和增强AML监督成为可能，从而实现对金融犯罪预防的更积极主动的方法。

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，但操作错误和罚款仍然发生。Juniper Research将2024年全球KYC支出估计为308亿美元。然而，许多机构仍然依赖于手动处理和更新客户数据，这减缓了入驻进程并延迟了可能标记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）自动化一些这些流程可以加快速度，但可能会产生高比例的误报，需要更多时间进行手动审查。与此同时，罪犯正在使用先进技术来避免被KYC和AML流程捕获。利用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记录，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. 客户入驻体验

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，这些内容他们无法独立验证。当这些要求未有效传达时，可能会使客户感到困惑并延迟审批。尤其是当所请求的信息与适用管辖区的特定监管要求不明确对齐时，这会增加分析师需要解决差异的工作量。

通过在入驻流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管辖区的具体规定请求适当的信息。结果是更快的入驻流程，减少因错误选择框或提交与当地和内部要求不符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加以阻止。

2. 检测身份欺诈

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那些文件或财务历史看起来是伪造或被盗的客户，即使这些文件对人类分析师看起来合法。这些工具可以从多个来源合成数据，并能够看到人类会忽视的数据之间的联系，而传统的规则引擎无法解读。当出现差异时，它们迅速将客户身份与现实世界活动关联起来，并发出警报，以便分析师进行调查。

3. 实时KYC和AML监控

在客户入驻后维护客户数据是一个无止境的过程。监控客户在机构内的活动、扫描有关他们的不利新闻以及了解他们商业网络中的任何变化，对于避免错过客户风险状况转变的迹象至关重要。生成式人工智能模型可以通过从多个平台和数据源摄取数据、为每位客户设定基准风险配置文件，并在新数据指示风险配置文件变化时发出警报来实时协调这种监控。

4. 合规与报告

全面的入驻和监控解决方案还为银行提供了评估AML合规性、识别改进领域和为内部利益相关者及监管机构生成报告所需的数据洞察。生成式人工智能报告解决方案不仅限于摄取大量数据并回答问题。它们还可以被训练以使用直观的图形和图表在仪表板和报告中展示处理过的信息。这种可视化使银行领导能够在问题变成重大问题之前识别并阻止新出现的问题。

5. 适应技术和监管变化

生成式人工智能和人工智能驱动的自动化系统可以从其输入中学习。这意味着它们可以被训练以在银行连接新的数据源和技术平台时进行适应，而无需进行重大重新平台化或漫长的集成过程。这使机构能够随着时间的推移从其人工智能投资中获得更多价值。

人工智能的学习能力还使银行在法规变化时更容易更新其要求。根据新指南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。这也比对分析师进行新指南的培训更快。人工智能实际上也可以帮助进行这项培训，通过回答简单问题或以易于阅读的格式总结变化。分析师可以快速获得他们需要的当前信息，以一致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。它们可以显著限制银行当前对不对称风险的暴露，并且能够适应不断变化的技术和监管环境，以保护未来的威胁。随着监管机构越来越多地审查金融机构在国际犯罪中的角色，以及罪犯在规避传统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工作流程中是机构强化保护的最有效方式，现在及未来。