AI驱动的KYC如何降低银行的非对称风险？

John Flowers 现任 eClerx 全球金融市场负责人。凭借超过 30 年的金融科技服务行业经验，他在企业的技术与客户直接接触两个方向担任过多个高管职务。

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非对称风险始终对银行、金融科技公司以及其他高度受监管的企业构成持续威胁。对单一客户开展的不完整尽职调查，若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、声誉受损以及在最高层管理层面触发监管行动。由于即使是小错误也可能产生这种放大后的后果，消除“了解你的客户”（KYC）流程中的小漏洞，对保护机构及其相关利益方至关重要。

传统上，行之有效的 KYC 与反洗钱（AML）合规需要在客户入职阶段对客户风险进行全面评估，然后在风险画像或行为发生变化时进行定期监控，通常通过高度手动的流程实现，而这种方式容易造成延迟。如今，借助人工智能与自动化，可以通过使用实时数据并采取更主动的金融犯罪预防方式来强化 KYC，并提升 AML 监督能力。

人工智能在降低 KYC/AML 风险中的作用是什么？

尽管银行在 AML/KYC 流程与解决方案上投入巨大，但仍不断发生操作错误和处罚。Juniper Research 预计：2024 年全球 KYC 支出在去年达到 308 亿美元。然而，许多机构仍依赖手动处理与更新客户数据，这会放慢入职进程，并延迟可能用于标记风险画像变化的更新。

对部分流程进行基于规则的机器人流程自动化（RPA）自动化，确实能加快处理速度，但也可能产生较高的误报率，从而需要投入更多时间进行人工复核。与此同时，犯罪分子正利用先进技术来躲避 KYC 与 AML 流程的识别。借助人工智能以及被盗或虚假的身份数据，他们可以创建足以骗过分析师和基础自动化系统的“看起来真实”的文件与历史记录。

将 AI 赋能的自动化与 GenAI 加入 RPA，可以从多方面帮助银行应对这些挑战。

1. 客户入职体验

作为 KYC 流程的一部分，企业会向新客户提供一份所需文件与数据清单，而这些信息客户无法自行核验。当这些要求没有被有效传达时，可能会让客户感到困惑并延误审批。尤其是当所请求的信息与适用司法管辖区的具体监管要求无法清晰对应时，会增加分析师的工作量——因为分析师必须随后解决其中的差异。

在入职流程中嵌入 AI 自然语言处理模型后，银行可以更有效地沟通，并根据适用司法管辖区的具体法规请求相应信息。结果是：入职流程更快，且更不容易因“勾选了错误选项”或提交了不符合本地与内部要求的文件而导致错误。这可以在数据进入系统之前阻止数据空缺与错误发生。

2. 识别身份欺诈

由 AI 驱动的计算机视觉与合成身份检测模型，能够对那些文件或财务历史看似为伪造或被盗的客户发出警示——即使这些材料对人类分析师而言也显得相当可信。这类工具会在一段时间内从多个来源合成数据，并能看出数据之间人类可能会忽略的关联，而传统规则引擎往往无法解读。它们能迅速将客户身份与现实世界中的活动关联起来，并在发现差异时发出警示，供分析师进行调查。

3. 实时 KYC 与 AML 监控

在入职之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、扫描与他们相关的不良新闻、并了解其业务网络可能发生的任何变化，对于避免错过客户风险画像发生变化的迹象至关重要。GenAI 模型可以通过从多个平台与数据源摄取数据，在实时层面编排这种监控：为每位客户建立风险基线，并在新数据表明风险画像发生变化时触发告警。

4. 合规与报告

全面的入职与监控解决方案也会为银行提供评估 AML 合规所需的数据洞察，帮助识别改进领域，并为内部利益相关方与监管机构生成报告。GenAI 报告解决方案不仅限于摄取海量数据并回答问题。它们还可以被训练为使用直观的图表与曲线图来展示已处理的信息——例如在仪表盘与报告中呈现。具备这种可视性，使银行管理层能够在问题演变为重大麻烦之前识别并及时阻止。

** 5. 适应技术与监管变化**

GenAI 以及支持 AI 的自动化系统会从其输入中学习。这意味着当银行接入新的数据源与技术平台时，它们能够被训练以做出适应，而无需进行大规模平台重构或耗时的集成流程。这样，机构就能在一段时间内从其 AI 投资中获得更多价值。

AI 的学习能力也使银行在法规发生变化时更容易更新其要求。对新的准则训练与测试 AI KYC 模型，通常所需时间比手动更新非 AI 平台更少；同时也通常比培训分析师掌握新准则更快。AI 甚至还能协助完成这类培训：通过回答简单问题，或以易读格式对变更进行总结。分析师可以迅速获得所需的最新信息，以便持续遵循并落实新政策。

借助 AI 降低 KYC/AML 的非对称风险

由 AI 驱动的 KYC 与 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面临的非对称风险敞口，并且能适应不断演进的技术与监管环境，以防范未来威胁。随着监管机构日益审视金融机构在国际犯罪中的作用，而犯罪分子也越来越善于规避传统的 KYC 与 AML 控制措施——将 AI 集成到 KYC 与 AML 工作流程中，是机构在当下及未来加强保护的最有效方式。