人工智能技术在洗钱风险防范领域的应用

一、背景及当前现状

反洗钱可疑交易甄别难度逐渐增大，目前，金融机构的客户身份识别及反洗钱可疑案例甄别大多依赖于人工完成,所有的可疑线索必须经过人工甄别才能判定，尽管各金融机构均有专门的反洗钱系统支撑，但目前网络犯罪逐年高发，犯罪分子利用网络交易洗钱已屡见不鲜。网络洗钱成本低廉、交易频繁、受众广泛，账户实际控制人难以核验。同时， 7^*24 小时的不间断交易使得系统产生海量的数据，《2023 年中国反洗钱报告》数据显示,2023 年，人民银行反洗钱监测分析系统共接收可疑交易报告达422.35万份，且可疑案例的分析需要整合多个渠道的有价值信息及系统支撑，人民银行对反洗钱监测的时效性也有明确的要求，该项工作已普遍成为金融机构的工作痛点，传统反洗钱管理理念和手段已难以应对复杂的金融局面。亟需先进的金融科技手段予以支持。

二、AI 智能技术在反洗钱领域的应用实践

（一）AI 智能技术在反洗钱工作中的优势

第一，AI 智能技术的有效应用可以降低商业及人力成本，目前反洗钱工作包含客户身份识别、身份资料及交易记录保存、客户管控、可疑案例甄别等多项环节，人工成本较大，制约了金融机构反洗钱工作。人工智能可以很好的解决这个问题，在传统的洗钱规则基础上，AI 技术可以通过机器学习技术判定大额和可疑交易。通过收集正常交易和洗钱交易的样本数据，并对数据进行加工处理后，标记大额、可疑交易交易重要特征，形成案例模型，可有效判定恐怖融资、毒品犯罪、腐败、逃税漏税、非法集资等不同特征的大额交易和可疑交易，节省大量人力成本的同时提高交易监测准确性，让监管资源更聚焦高风险交易。

第二，智能技术可以大大提高反洗钱工作效率，金融机构的反洗钱风险管理系统日常会产生大量的可疑数据。并且有些交易背景无法通过交易信息识别，需要开展尽职调查等后续工作，耗时耗力。而 AI 智能技术对海量、复杂的洗钱交易可以实现自主学习，通过结合反洗钱业务专家的丰富经验，对客户交易及行为大量学习，建立自己的数据库，从而识别异常交易行为和异常关系，发现洗钱线索，提高可疑交易及行为识别效率，整体提升金融机构的反洗钱技术能力和业务能力。

（二）AI 技术在可疑交易模型的建立、尽职调查方面的应用

人工智能可以广泛的应用于反洗钱可疑交易模型监测及报告，提升对异常交易的识别率和准确性。系统通过学习算法，对海量交易数据，如金额、时间、频率、交易对手、地域等维度进行分析，进而识别复杂的交易模式，如跨机构转账、跨地域转账，集中转入、分散转出；分散转入，集中转出、试探性小额交易或异常大额交易与小额交易的组合模式等。同时，人工智能能够对该类可疑交易进行预处理，自动生成可疑交易报告和持续性可疑报告，并保证报告的准确性和一致性，给分析人员做出最后判断提供依据。

人工智能在尽职调查方面能够提供更多助力，系统可自动提取证件信息、第三方平台信息、媒体负面信息，比对制裁名单；或通过生物识别、人脸识别、声纹验证等防止客户身份造假；还可以开展关联交易分析，识别空壳公司、实际受益人等，更好的做到“了解你的客户”。除此之外，AI人工智能还能够建立客户动态风险评分模型，该模型通过分析客户历史交易、账户使用习惯、异常行为等，建立客户“行为画像”，并可以根据数据变化，实时调整风险评分，当账户出现突然的大额交易、试探性交易或频繁现金交易等偏离用户常规模式时，系统将自动触发预警。

三、AI 智能技术在反洗钱领域中面临的挑战

首先，数据质量与隐私保护问题亟待解决。AI 技术的效果通常依赖于大量、丰富的数据。然而，伴随着信息技术的快速发展，客户对隐私保护的需求日益增强，如何在数据采集过程中平衡隐私保护与有效应用成为一个难题。金融机构在处理大量敏感个人信息和交易数据的同时，如何合规地使用这些数据依然存在争议。此外，AI 系统对数据真实性的判别能力有限，数据源的缺失或虚假信息可能导致信息污染，从而影响交易判断的准确性。

第二，AI 模型的可解释性面临监管压力。复杂的 AI 算法在进行深度学习时，监测结果往往经过多层分解与计算，而分析和判断的过程却难以直观呈现。这使得金融机构在定义某一交易为“可疑交易”时，难以解释为何其会被标记为可疑。这在监管检查中可能引发合规性问题。目前，金融行业对 AI 技术在反洗钱监测中的应用仍处于探索阶段，由于技术尚未完全成熟、数据安全性和监管适配性不足，现行的反洗钱监管体系仍然主要基于“可疑交易标准”展开。而 AI 模型对数据的依赖可能会导致其在反洗钱方面超出传统合规框架。

四、未来趋势和发展建议

（一）加强 AI 智能研究，聚焦反洗钱应用的技术突破

反洗钱 AI 技术的核心竞争力在于“精准识别”与“动态适应”，必须持续加强 AI 技术的研究，重点关注洗钱手段的隐蔽性与多样化，特别是针对虚拟货币洗钱和跨境资金转移等领域开展专项攻坚。通过构建“账户-交易-关联实体”的监测模型，跟踪资金在多层次账户中的流动轨迹；设计“动态更新模型”，定期将新的洗钱模式纳入模型；开展“对抗性训练”，如用对抗样本增强模型鲁棒性等，提升对新型规避手段的敏感度。同时，还需采用“人工复核与 AI 协同”模式，避免完全依赖模型决策等手段，降低遭受攻击的风险。

（二）完善监管及信息保护，构建“技术创新 ⁺ 风险可控”的制度框架

AI 在反洗钱中的应用必须以合规为基础，前瞻性设计的监管规则将为金融机构提供合规依据，平衡技术效率与金融安全。首先，应建立 AI 反洗钱系统的监管标准与准入机制，明确监测模型的可解释性底线，确保反洗钱决策具备可追溯性和可审计性；其次，推行动态评估，定期对金融机构的 AI 反洗钱系统进行攻防测试，针对模型的漏报率和误报率超标的金融机构，要求限期整改，以避免系统带病运行；最后，强化数据安全与隐私保护，实施数据分级标准，并对敏感数据进行加密处理。同时，评估数据泄露风险，形成“技术应用-风险反馈-规则优化”的闭环。

（三）加强国际交流合作，应对跨境洗钱的“全球化挑战”

洗钱犯罪的跨国特性要求 AI 反洗钱技术超越国界，建立全球协同网络。应推动技术标准和数据共享机制的发展，积极参与国际组织如反洗钱金融行动特别工作组（FATF）制定 AI 反洗钱技术标准，促进各国在可疑交易特征库和虚拟货币监管规则上的协同合作；联合开展跨境洗钱案例研究，分享洗钱案例库。针对新型跨境洗钱手段，合作开发监测工具，形成“发现即共享、漏洞即修补”的快速响应机制。

AI 技术不仅为反洗钱领域开辟了新的可能性，更是对隐蔽性金融犯罪认知的一次革命。通过技术研发、监管创新、人才培养和国际协作等多个维度的综合布局，既能充分利用 AI 在精准识别与动态预警方面的优势，又能加强金融安全防线，最终实现以技术对抗犯罪的核心目标，为我国金融市场健康发展注入持续的 AI 动力。