AI在反洗钱检测中的应用案例有哪些?
发布时间:2025-05-09 13:51:19 | 责任编辑:吴昊 | 浏览量:2 次
以下是 AI 在反洗钱检测中的应用案例:
金融机构的实践案例
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兴业银行:自主研发了基于 GPT-3.5 模型的可疑交易报告智能生成模型 AML-GPT,利用大模型和自然语言处理技术,专注于反洗钱领域的分析和报告生成。该模型能够智能分析洗钱可疑客户行为、主体信息和交易信息等特征,生成可疑交易辅助分析报告,并通过智能问答技术帮助甄别人员快速调整优化。
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邮储银行:基于生成式 AI 实现可疑交易报告的自动生成,利用 AI 技术提升报告撰写效率和质量,减少人工撰写的时间和精力投入。
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Danske Bank:在经历重大洗钱丑闻后,引入 AI 技术来增强交易监控系统,通过整合机器学习算法和大数据分析,识别金融操作中的红旗信号,并开发基于历史数据的回归分析模型,以提高识别异常活动的准确性。
技术应用的具体场景
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交易监控:
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模式识别:AI 模型能够从训练数据中学习并识别交易模式,例如识别“结构化”交易(将大笔资金拆分成小额交易)以及通过分析大量数据识别用于转账的空壳公司。
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实时监控:随着数字支付速度的加快,AI 驱动的反洗钱系统能够快速筛选大量数据,甚至实现实时监控,以应对快速欺诈行为。
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客户尽职调查(CDD)和了解你的客户(KYC):
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自动化开户:银行通过 AI 技术扫描身份证件进行在线验证,并评估其真实性,提高开户速度和准确性。
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持续监控:金融机构利用 AI 工具持续检查交易、受益所有权、制裁名单和媒体报道,以确定客户行为是否自上次评估以来变得更加危险。
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可疑活动报告(SAR):AI 驱动的自动化报告工具可以更高效地生成 SAR,提高报告的准确性,并创建后续调查事项清单。
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制裁筛查:AI 可以从非结构化文档中提取和分类信息,找到红旗下术语的同义词,并丢弃拼写相似但含义不同的术语,从而减少误报。
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增强分析与可视化:通过数据可视化技术,如绘制人员和实体之间关系的图表,帮助非技术业务用户看到风险变化和疑似洗钱案件的地理分布。
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合规与监管报告:AI 工具可以帮助金融机构跟上监管更新的步伐,并通过自动化流程减少因手动操作导致的违规风险。
金融科技公司的创新应用
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领雁科技:其“AI Agent 可疑案例报告应用”入选 2025 全国企业“人工智能 +”行动创新案例 TOP100。该应用依托 DeepSeek 等大模型技术,构建“AIGC+”智能应用框架,实现反洗钱工作的全流程智能化升级,大幅缩短从甄别到报告输出的时间周期,并显著提升报告的严谨性与准确度。
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Strise:其核心产品 Strise AML Automation Cloud 被多家金融机构采用,部署该系统后,调查时间减少了 90%,成本降低了 30%,并且减少了 30% 以上的误报率。
AI 在反洗钱检测中的应用不仅提高了检测效率,降低了误报率,还帮助金融机构更好地应对日益复杂的洗钱手段和严格的监管要求。
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