传统上，有效的了解你的客户（KYC）与反洗钱（AML）合规，需要在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按计划进行监控，且往往依赖非常手工的流程，这类流程容易造成延迟。如今，AI 与自动化使得通过使用实时数据并采取更主动的方式来加强 KYC、提升对 AML 的监管成为可能，从而增强打击金融犯罪的前瞻性。
使用基于规则的机器人流程自动化（RPA）来自动化其中部分流程，确实能够加快进度，但也可能带来较高的误报率，从而需要投入更多时间进行人工复核。与此同时，犯罪分子正在利用先进技术来规避被 KYC 和 AML 流程识别。借助 AI 以及被盗或虚假的身份数据，他们可以创建足以看起来“真实到足以”欺骗分析师以及基础自动化系统的文件与履历。
在入职流程中嵌入 AI 自然语言处理模型后，银行能够进行有效沟通，并根据适用司法辖区的特定法规要求请求相应信息。结果是入职流程更快，并且不易受到由于有人勾错选项或提交的文件与当地及内部要求不符而导致的错误影响。这可以在数据进入系统之前就阻止数据缺口与错误。
2. 识别身份欺诈
AI 驱动的计算机视觉以及合成身份检测模型能够标记出那些其文件或财务履历看起来像是伪造或被盗的客户，即便这些内容在人类分析师看来也显得相当可信。这些工具会在一段时间内从多个来源合成数据，它们能够看到人类可能会忽略的数据之间的关联，而传统规则引擎无法解读。它们能够迅速将客户身份与现实世界的活动进行关联，并在出现差异时发出警示，以便分析师展开调查。
完善的入职与监控解决方案同样能够为银行提供评估 AML 合规所需的数据洞察，帮助识别可改进的领域，并为内部利益相关方与监管机构生成报告。GenAI 报告解决方案并不仅限于摄取海量数据并回答问题。它们也可以被训练为通过直观的图表与曲线图来展示处理后的信息，并在仪表盘与报告中呈现。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阻止新出现的事项。
** 5. 适应技术与监管变化**
GenAI 以及 AI 赋能的自动化系统会从其输入中学习。这意味着当银行连接新的数据源与技术平台时，它们可以被训练以适应变化，而无需进行大规模平台迁移或耗时的集成流程。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 的学习能力也让银行在法规发生变化时更容易更新其要求。针对新指南训练与测试 AI KYC 模型，通常所需时间比手动更新非 AI 平台更短。它也比培训分析师掌握新指南更快。AI 事实上也能帮助这类培训，通过回答简单问题，或以便于阅读的格式对变化进行总结。分析师可以迅速获得他们需要的最新信息，从而持续遵循并执行新的政策。
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。它们可以在当下显著限制银行对非对称风险的暴露，并且还能适应不断演变的技术与监管环境，以防范未来威胁。随着监管机构越来越严密地审视金融机构在国际犯罪中的角色，而犯罪分子也日益擅长规避传统的 KYC 与 AML 控制，将 AI 集成到 KYC 与 AML 工作流程中，是机构现在以及未来加强防护、最有效的方式。
AI 驱动的 KYC 如何降低银行的非对称风险？
John Flowers 担任 eClerx 的全球金融市场负责人。凭借在金融科技服务领域超过 30 年的经验，他在业务的技术端以及面向客户的端都担任过多种高管职务。
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非对称风险对银行、金融科技公司以及其他高度受监管的企业构成持续威胁。对单一客户的尽职调查如果不完整，未能发现其涉及洗钱或其他犯罪行为，可能会导致数百万美元的罚款、声誉受损以及在最高层管理层层面采取监管行动。由于即使是小错误也会引发如此巨大的后果，消除了解你的客户（KYC）流程中的细小漏洞，对保护机构及其利益相关方至关重要。
传统上，有效的了解你的客户（KYC）与反洗钱（AML）合规，需要在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按计划进行监控，且往往依赖非常手工的流程，这类流程容易造成延迟。如今，AI 与自动化使得通过使用实时数据并采取更主动的方式来加强 KYC、提升对 AML 的监管成为可能，从而增强打击金融犯罪的前瞻性。
AI 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资金，但仍然会发生运营错误与处罚。Juniper Research 统计，去年 2024 年全球 KYC 支出为 30.8 billion 美元。然而，许多机构仍依赖手工处理并更新客户数据，这会减慢入职速度，并延迟那些本可能提示风险画像变化的更新。
使用基于规则的机器人流程自动化（RPA）来自动化其中部分流程，确实能够加快进度，但也可能带来较高的误报率，从而需要投入更多时间进行人工复核。与此同时，犯罪分子正在利用先进技术来规避被 KYC 和 AML 流程识别。借助 AI 以及被盗或虚假的身份数据，他们可以创建足以看起来“真实到足以”欺骗分析师以及基础自动化系统的文件与履历。
将 AI 赋能的自动化以及 GenAI 引入 RPA，可以帮助银行从多个方面应对这些挑战。
1. 客户入职体验
作为 KYC 流程的一部分，机构会向新客户提供一份其无法自行独立核验的所需文件与数据清单。当这些要求未能得到有效传达时，可能会让客户感到困惑并延迟审批。尤其是在所要求的信息与适用司法辖区的具体监管要求没有清晰对应关系时，这会给分析师带来额外工作——因为他们随后必须解决这些差异。
在入职流程中嵌入 AI 自然语言处理模型后，银行能够进行有效沟通，并根据适用司法辖区的特定法规要求请求相应信息。结果是入职流程更快，并且不易受到由于有人勾错选项或提交的文件与当地及内部要求不符而导致的错误影响。这可以在数据进入系统之前就阻止数据缺口与错误。
2. 识别身份欺诈
AI 驱动的计算机视觉以及合成身份检测模型能够标记出那些其文件或财务履历看起来像是伪造或被盗的客户，即便这些内容在人类分析师看来也显得相当可信。这些工具会在一段时间内从多个来源合成数据，它们能够看到人类可能会忽略的数据之间的关联，而传统规则引擎无法解读。它们能够迅速将客户身份与现实世界的活动进行关联，并在出现差异时发出警示，以便分析师展开调查。
3. 实时 KYC 与 AML 监控
入职之后对客户数据进行维护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利新闻，并理解其业务网络中的任何变化，对避免错过客户风险画像发生转变的迹象至关重要。GenAI 模型可以通过摄取来自多个平台和数据源的数据，以实时方式编排这种监控：为每位客户建立基线风险画像，并在新数据表明风险画像发生变化时发出告警。
4. 合规与报告
完善的入职与监控解决方案同样能够为银行提供评估 AML 合规所需的数据洞察，帮助识别可改进的领域，并为内部利益相关方与监管机构生成报告。GenAI 报告解决方案并不仅限于摄取海量数据并回答问题。它们也可以被训练为通过直观的图表与曲线图来展示处理后的信息，并在仪表盘与报告中呈现。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阻止新出现的事项。
** 5. 适应技术与监管变化**
GenAI 以及 AI 赋能的自动化系统会从其输入中学习。这意味着当银行连接新的数据源与技术平台时，它们可以被训练以适应变化，而无需进行大规模平台迁移或耗时的集成流程。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 的学习能力也让银行在法规发生变化时更容易更新其要求。针对新指南训练与测试 AI KYC 模型，通常所需时间比手动更新非 AI 平台更短。它也比培训分析师掌握新指南更快。AI 事实上也能帮助这类培训，通过回答简单问题，或以便于阅读的格式对变化进行总结。分析师可以迅速获得他们需要的最新信息，从而持续遵循并执行新的政策。
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。它们可以在当下显著限制银行对非对称风险的暴露，并且还能适应不断演变的技术与监管环境，以防范未来威胁。随着监管机构越来越严密地审视金融机构在国际犯罪中的角色，而犯罪分子也日益擅长规避传统的 KYC 与 AML 控制，将 AI 集成到 KYC 与 AML 工作流程中，是机构现在以及未来加强防护、最有效的方式。