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：23 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

• 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。

• 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。

• 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

• 交易监控：

  • 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。

  • 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。

• 客户尽职调查（CDD）和了解你的客户（KYC）：

  • 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。

  • 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。

• 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。

• 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。

• 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。

• 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

• 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。

• 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。