AI驱动的KYC如何降低银行的非对称风险？

约翰·弗劳尔斯 现任eClerx全球金融市场负责人。拥有超过30年的金融科技服务行业经验，他在企业的技术和面向客户的岗位上担任过多个高管职位。

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由摩根大通、Coinbase、贝莱德、Klarna 等高管阅读

非对称风险对银行、金融科技公司及其他受严格监管的企业构成持续威胁。在对单一客户进行不完整的尽职调查时，若遗漏其涉及洗钱或其他犯罪行为，可能导致数百万美元的罚款、声誉损失以及最高层级的监管行动。因为即使是小错误也可能带来巨大后果，消除客户身份识别（KYC）流程中的微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）合规需要在客户入职时进行全面的风险评估，然后通过定期监控风险档案或行为的变化，通常采用极其手动的流程，容易延误。如今，人工智能和自动化技术使得利用实时数据加强KYC和提升AML监管成为可能，从而实现更主动的金融犯罪预防。

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流程和解决方案上投入巨大，但操作错误和处罚仍在发生。Juniper Research 预测2024年全球KYC支出达308亿美元。然而，许多机构仍依赖手动处理和更新客户数据，这减缓了入职流程，也延迟了可能标记风险变化的更新。

通过规则基础的机器人流程自动化（RPA）自动化部分流程可以加快速度，但可能会产生较高的误报率，增加人工审核的负担。同时，犯罪分子利用先进技术规避KYC和AML流程。借助人工智能和被盗或虚假身份数据，他们可以创建看似真实的文件和历史记录，足以欺骗分析师和基本的自动化系统。

结合AI自动化和生成式AI（GenAI）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，企业向新客户提供一份所需文件和数据清单，但这些信息无法由客户自行验证。当这些要求未能有效传达时，可能会引起客户困惑，延误审批。尤其是在所需信息与特定司法管辖区的法规要求不符时，会增加分析师的工作量，需解决差异。

通过在入职流程中嵌入AI自然语言处理模型，银行可以有效沟通，并根据相关司法管辖区的具体法规请求相应信息。这样可以加快入职流程，减少因误选或提交不符合本地和内部要求的文件而导致的错误。这可以在数据进入系统前阻止数据缺口和错误。

2. 识别身份欺诈

由AI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似乎是伪造或被盗的客户，即使这些文件对人类分析师来说看似合法。这些工具通过时间跨度内从多个来源合成数据，能够识别数据之间的联系，而人类可能会遗漏，传统规则引擎也难以解读。当检测到不符之处时，它们会迅速关联客户身份与实际活动，发出警示，供分析师调查。

3. 实时KYC和AML监控

在客户入职后，持续监控客户活动是一项永无止境的任务。监控客户在机构中的行为，扫描不良新闻，理解其商业网络的任何变化，对于避免遗漏客户风险档案的变化至关重要。生成式AI模型可以通过整合来自多个平台和数据源的数据，实时进行此类监控，为每个客户建立基线风险档案，并在新数据表明风险变化时发出警报。

4. 合规与报告

全面的入职和监控解决方案还能为银行提供评估AML合规性、识别改进空间和生成内部及监管报告所需的数据洞察。生成式AI报告解决方案不仅能处理大量数据并回答问题，还能学习用直观的图表、仪表盘和报告展示处理后的信息。这种可视化帮助银行领导层在问题变成重大危机之前识别并阻止潜在风险。

5. 适应技术和监管变化

生成式AI和AI自动化系统会从输入中学习。这意味着它们可以在银行连接新数据源和技术平台时进行训练和调整，而无需大规模重构平台或长时间的集成过程。这使得机构能够随着时间推移从AI投资中获得更多价值。

AI的学习能力也使得银行在法规变化时更容易更新其要求。用新指南训练和测试AI KYC模型通常比手动更新非AI平台耗时更少，也比培训分析师学习新指南更快。AI实际上还能协助培训，通过回答简单问题或以易于理解的格式总结变化，帮助分析师快速掌握最新信息，持续遵循和执行新政策。

利用AI减少KYC/AML中的非对称风险

由AI驱动的KYC和AML工具代表了金融风险管理的未来。它们可以大幅降低银行面临的非对称风险敞口，同时适应不断变化的技术和监管环境，以防范未来威胁。随着监管机构对金融机构在国际犯罪中的角色日益审查，以及犯罪分子变得更善于规避传统的KYC和AML控制，将AI整合到KYC和AML工作流程中，是机构当前和未来增强保护的最有效途径。