传统的反洗钱系统无法战胜复杂的洗钱技术。在现代世界中，企业需要人工智能驱动的系统。
在使用数字渠道进行非法资金转移的时代，反洗钱已成为金融机构面临的根本挑战。传统的 AML 程序方法是通过广泛的手动验证重复数据练习来预测的。这些方法不能满足当前的反洗钱法规和打击洗钱的创新技术。
人工智能在遏制金融犯罪方面越来越有效
不断增加的数据量和复杂的犯罪威胁网络需要强大的解决方案。考虑到当前可用的反洗钱合规计划的低性能和不断增加的金融犯罪，人工智能驱动的解决方案是不可避免的。
人工智能已经取代了人工操作和决策，但对其有效性以及软件在多大程度上可以信任存在争议。人脑无疑是最有效的，但使用 AI（人造脑力）可以方便地进行 AML 筛查和验证。人工智能算法使用先进的缓解技术在风险发生之前识别风险。
随着机器人技术和虚拟助手等现实世界中人工智能能力的提高，费用降低了，生产力提高了。金融部门的企业已经意识到这一点，并正在转向基于人工智能的解决方案。全球监管机构也赞赏人工智能应用在金融部门和监管合规方面的盛行。
根据一项研究，到 2023 年，RegTech 市场预计将达到72 亿美元，复合年增长率为 25%。
为了了解人工智能在反洗钱软件中的潜力，金融部门需要开发并定期更新解决方案以完善算法。但是，这些解决方案的成本还有另一个问题。由于资源有限的系统违反 AML，组织已经遭受了巨大损失。迫切需要人工智能驱动的解决方案来应对欺诈预防和合规方面日益严峻的挑战。他们不能在开发解决方案上浪费更多时间，相反，他们可以集成第三方服务提供商的 AML 解决方案。
在反洗钱合规中发挥人工智能的价值
人工智能推动了尽职调查、交易验证和持续监控等典型程序的速度，使其能够在几秒钟内给出结果。通过将人工智能集成到 AML 解决方案中，可以将由于人工处理而导致的假阳性和假阴性结果减少到可以忽略不计的情况。当向其提供新数据时，性能可以进一步提高。人工智能具有自我学习的能力，可以减轻在系统中放置和流通非法资金的前所未有的活动。
通过在交易监控中加入 ML 技术并指出可疑交易，人工智能可提供可靠的结果，而无需额外的运营成本。在 CDD（客户尽职调查）和 KYC（了解您的客户）中使用 NLP（自然语言处理）算法已被证明在实施 AML 法律方面很有价值。
通过 AI 重新设计 KYC
从证件验证到人脸识别，人工智能重塑了整个KYC流程。它打开了新的大门，通过提高企业实体之间的信任水平，引领向自动化的转变。向转型迈出一步可以导致整合 EDD、风险评估和交易监控。
针对照片 ID 和（实时捕获的）自拍照执行实时面部识别。它可以检测镜头前的实时外观和战斗/拦截/反欺骗攻击。可疑交易的识别变得更加容易和刚性，也为风险确定提供了强有力的依据。AML/KYC 合规性的不断变化，例如FINTRAC 24 小时规则的增加，不容忽视。金融组织可以通过支持 AI 的软件来遵守新增的法规。
简而言之
在这个人类将目光投向火星的时代，人工智能的认可和欣赏是普遍的。人工智能驱动的 AML 解决方案是识别高风险交易和实体的更好选择，而不是坚持传统方法。试想一下，人类在犯罪名单上搜索姓名，他们需要一整天的时间来完成这个过程。人工智能满足金融机构的所有要求，即节省开支、缩短时间、有效发现和打击洗钱活动。