传统上，有效的 KYC 和反洗钱（AML）合规要求在客户入驻时对其风险进行全面评估，随后按计划监控其风险状况或行为的变化——这通常依赖极其手动、容易延误的流程。如今，AI 和自动化使得利用实时数据加强 KYC 并增强 AML 监督成为可能，从而采取更主动的方式预防金融犯罪。
AI 在降低 KYC/AML 风险中的作用有哪些？
尽管银行在 AML/KYC 流程和解决方案上投入了大量资金，运营错误和处罚仍然发生。Juniper Research 将去年的全球 KYC 支出定为 308 亿美元。然而，许多机构仍依赖手动处理和更新客户数据，这拖慢了入驻速度，并延迟了可能标识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）来自动化其中一些流程可以加快速度，但可能会产生高比例的误报，从而需要更多时间进行人工审查。与此同时，犯罪分子正在使用先进技术来逃避 KYC 和 AML 流程的发现。凭借 AI 以及被盗或虚假的身份数据，他们可以制造出看起来足够真实、足以欺骗分析师和基本自动化系统的文件和历史记录。
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、识别改进领域以及为内部利益相关者和监管机构生成报告所需的数据洞察。GenAI 报告解决方案不仅限于摄入海量数据并回答问题，还可以被训练成利用直观的图形和图表、在仪表盘上和报告中展示处理后的信息。这种可见性让银行领导层能够在问题演变成重大问题之前发现并阻止新出现的问题。
5. 适应技术和监管变化
GenAI 和 AI 驱动的自动化系统会从输入中学习。这意味着当银行连接新的数据源和技术平台时，它们可以接受训练以适应变化，而无需进行重大的平台重构或漫长的集成过程。这使得机构能够随着时间的推移从其 AI 投资中获得更多价值。
AI 的学习能力也让银行在监管发生变化时更容易更新其要求。在 AI KYC 模型上针对新指引进行训练和测试通常比手动更新非 AI 平台耗时更少，也比培训分析师熟悉新指引更快。AI 实际上还可以通过回答简单问题或以易读格式总结变化来帮助进行这种培训。分析师可以快速获得他们所需的最新信息，以一致地遵循和执行新政策。
利用 AI 降低 KYC/AML 中的不对称风险
AI 驱动的 KYC 和 AML 工具代表了金融风险管理的未来。它们可以极大地限制银行当前面临的不对称风险，同时也能适应不断变化的技术和监管环境，以防范未来的威胁。随着监管机构越来越关注金融机构在国际犯罪中的作用，以及犯罪分子越来越擅长规避传统的 KYC 和 AML 控制措施，将 AI 整合到 KYC 和 AML 工作流程中，是机构现在和未来加强保护的最有效方式。
人工智能驱动的 KYC 如何降低银行的不对称风险？
_John Flowers 担任 eClerx 金融市场全球主管。他在金融科技服务领域拥有超过 30 年的经验，曾在业务的技术和面向客户方面担任多个高管职位。
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不对称风险对银行、金融科技公司及其他严格受监管的企业构成持续威胁。如果对单个客户的尽职调查不完整，未发现其涉及洗钱或其他犯罪活动，就可能导致数百万美元的罚款、声誉损害以及最高领导层的监管行动。即使是小错误也会产生如此巨大的后果，因此消除了解你的客户（KYC）流程中的小差距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时对其风险进行全面评估，随后按计划监控其风险状况或行为的变化——这通常依赖极其手动、容易延误的流程。如今，AI 和自动化使得利用实时数据加强 KYC 并增强 AML 监督成为可能，从而采取更主动的方式预防金融犯罪。
AI 在降低 KYC/AML 风险中的作用有哪些？
尽管银行在 AML/KYC 流程和解决方案上投入了大量资金，运营错误和处罚仍然发生。Juniper Research 将去年的全球 KYC 支出定为 308 亿美元。然而，许多机构仍依赖手动处理和更新客户数据，这拖慢了入驻速度，并延迟了可能标识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）来自动化其中一些流程可以加快速度，但可能会产生高比例的误报，从而需要更多时间进行人工审查。与此同时，犯罪分子正在使用先进技术来逃避 KYC 和 AML 流程的发现。凭借 AI 以及被盗或虚假的身份数据，他们可以制造出看起来足够真实、足以欺骗分析师和基本自动化系统的文件和历史记录。
将 AI 驱动的自动化和 GenAI 添加到 RPA 中，可以帮助银行从多个方面应对这些挑战。
1. 客户入驻体验
作为 KYC 流程的一部分，公司会向新客户提供一份所需文件和数据的清单，这些内容公司无法独立核实。如果这些要求没有得到有效传达，可能会让客户感到困惑并延迟审批。当所要求的信息与相关司法管辖区的具体监管要求不够清晰吻合时，尤其如此，这会给分析师带来额外工作，他们必须解决这些差异。
通过在入驻流程中嵌入 AI 自然语言处理模型，银行可以根据适用司法管辖区的具体法规进行有效沟通并请求适当的信息。结果是入驻流程更快，且不太可能因勾选错误选项或提交不符合当地和内部要求的文件而出错。这可以在数据缺口和错误进入系统之前就加以阻止。
2. 检测身份欺诈
AI 驱动的计算机视觉和合成身份检测模型可以标记出那些文件或财务历史看似伪造或被盗的客户，即使这些材料在人眼看来是真实的。这些工具会长期综合来自多个来源的数据，能够发现人类会错过、传统规则引擎无法识别的数据关联。它们能快速将客户身份与现实世界活动关联起来，并在出现差异时发出警报，以便分析师进行调查。
3. 实时 KYC 和 AML 监控
客户入驻后的数据维护是一个永无止境的过程。监控客户在该机构内的活动、搜索有关他们的负面新闻，以及了解其商业网络中的任何变化，对于避免错过客户风险状况变化的迹象至关重要。GenAI 模型可以通过从多个平台和数据源注入数据，为每个客户设定基线风险状况，并在新数据指示风险状况变化时发出警报，从而协调这种实时监控。
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、识别改进领域以及为内部利益相关者和监管机构生成报告所需的数据洞察。GenAI 报告解决方案不仅限于摄入海量数据并回答问题，还可以被训练成利用直观的图形和图表、在仪表盘上和报告中展示处理后的信息。这种可见性让银行领导层能够在问题演变成重大问题之前发现并阻止新出现的问题。
5. 适应技术和监管变化
GenAI 和 AI 驱动的自动化系统会从输入中学习。这意味着当银行连接新的数据源和技术平台时，它们可以接受训练以适应变化，而无需进行重大的平台重构或漫长的集成过程。这使得机构能够随着时间的推移从其 AI 投资中获得更多价值。
AI 的学习能力也让银行在监管发生变化时更容易更新其要求。在 AI KYC 模型上针对新指引进行训练和测试通常比手动更新非 AI 平台耗时更少，也比培训分析师熟悉新指引更快。AI 实际上还可以通过回答简单问题或以易读格式总结变化来帮助进行这种培训。分析师可以快速获得他们所需的最新信息，以一致地遵循和执行新政策。
利用 AI 降低 KYC/AML 中的不对称风险
AI 驱动的 KYC 和 AML 工具代表了金融风险管理的未来。它们可以极大地限制银行当前面临的不对称风险，同时也能适应不断变化的技术和监管环境，以防范未来的威胁。随着监管机构越来越关注金融机构在国际犯罪中的作用，以及犯罪分子越来越擅长规避传统的 KYC 和 AML 控制措施，将 AI 整合到 KYC 和 AML 工作流程中，是机构现在和未来加强保护的最有效方式。