分支機構對當地反洗錢監管政策理解不到位，故而常出現反洗錢工作與當地監管要求不符現象，使機構面臨較大的被處罰風險，該問題主要存在于境外分支機構中，尤其是在反洗錢監管規定頻出的歐美國家。

主要原因：

除了歷史原因(yin)以外，語(yu)言、思維方式、工(gong)作習慣(guan)等方面差異所導致的監管要求理解偏差也是主要原因(yin)之(zhi)一。

解決思路：

(1) 運用人工智能領域中的知識圖譜技術(shu)構建(jian)境外(wai)監管文件(jian)要素庫，以實現(xian)境外(wai)監管文件(jian)智能解(jie)讀。

(2) 運用人工智能領(ling)域的(de)自然語言處理（NLP）技術(shu)從金融機(ji)構(gou)內(nei)(nei)部制(zhi)度(du)文(wen)件(jian)中提取要素(su)(su)，通過(guo)內(nei)(nei)部制(zhi)度(du)文(wen)件(jian)要素(su)(su)在監管文(wen)件(jian)要素(su)(su)庫中的(de)檢索、匹配等，實現被(bei)處罰風(feng)險的(de)智能識別。

分支機構對當地洗錢風險分布狀況了解不足，故而常常出現反洗錢措施與實際洗錢風險狀況不符的現象。

主要原因：

分支機構洗錢(qian)風險評(ping)估(gu)機制不足(zu)，其中(zhong)一大(da)問(wen)題在于缺乏合理的評(ping)估(gu)工具。

解決思路：

運用人工智能(neng)領域中的監(jian)督學習(xi)技術，從地(di)域洗(xi)錢(qian)現狀、監(jian)管要(yao)素以及分(fen)支(zhi)機構(gou)客戶、業務等方面提取(qu)風險因(yin)素，進(jin)而構(gou)建分(fen)支(zhi)機構(gou)洗(xi)錢(qian)風險評(ping)估模型。

客戶盡職調查工作流于形式，缺乏對客戶身份的穿透式分析。

主要原因：

客戶盡職調查機制(zhi)不完善，缺乏有(you)效的調查模板(ban)和分析模型。

解決思路：

(1) 運用人(ren)工(gong)智能領域中(zhong)的(de)知識圖譜(pu)技(ji)術(shu)構建(jian)(jian)客戶(hu)洗錢風險點知識庫(ku)，并運用人(ren)工(gong)智能領域中(zhong)的(de)自然語言處理(li)（NLP）技(ji)術(shu)構建(jian)(jian)客戶(hu)標(biao)簽提取模型，通過(guo)客戶(hu)標(biao)簽在客戶(hu)洗錢風險點知識庫(ku)中(zhong)的(de)檢索(suo)、匹(pi)配等，實現客戶(hu)洗錢風險智能識別(bie)（已有業界實踐）。

(2) 運用大數據分(fen)析領(ling)域中的(de)社(she)會網絡分(fen)析技術(shu)，構建客(ke)戶社(she)交網絡分(fen)析模型，以(yi)對客(ke)戶交易(yi)目的(de)與(yu)性質(zhi)、實(shi)際控制(zhi)人和受益人進行識別(bie)分(fen)析（已有學術(shu)研(yan)究）。

(3) 運用(yong)人工智能領(ling)域中的監督學習技術，構建客戶洗錢風(feng)險智能評估模型。

客戶相關文件（例如國際業務中的SWIFT報文）的信息提取主要依賴人力，工作效率較低且存在較大操作風險隱患。

主要原因：

缺(que)乏有效的文本信(xin)息提取工具。

解決思路：

運用人(ren)工智(zhi)能領域中的(de)自(zi)然(ran)語言(yan)處理(li)（NLP）技術，提取并(bing)整理(li)客(ke)戶(hu)相(xiang)關文(wen)件中的(de)關鍵要(yao)素(su)（例如客(ke)戶(hu)基本信息、交易(yi)對手、委托(tuo)代(dai)理(li)關系(xi)等(deng)），并(bing)通(tong)過客(ke)戶(hu)文(wen)件關鍵要(yao)素(su)在客(ke)戶(hu)洗錢風(feng)險點(dian)知(zhi)識(shi)庫中的(de)檢索、匹配(pei)等(deng)，實(shi)(shi)現客(ke)戶(hu)洗錢風(feng)險智(zhi)能識(shi)別（已有(you)業界實(shi)(shi)踐）。

名單篩查方式落后，無法應對重名、音譯差別、輸入偏差（例如外文名中少輸入一個“·”符號）等問題。

主要原因：

名單篩查方式主(zhu)要(yao)依靠精準匹配，缺乏具有(you)較高準確率的模(mo)糊匹配工(gong)具。

解決思路：

(1) 運用人(ren)工(gong)智能領域(yu)中的自(zi)然語言(yan)處理（NLP）技術，構(gou)建可以實(shi)現模糊匹配的名(ming)單篩查(cha)模型（已有業(ye)界實(shi)踐）。

(2) 運(yun)用人(ren)工(gong)智能領域(yu)中的流程(cheng)自(zi)動化（RPA）技術，構(gou)建客戶盡調和(he)名單管理工(gong)作(zuo)輔助機(ji)器人(ren)，實現(xian)客戶身份識別工(gong)作(zuo)中部分(fen)流程(cheng)的自(zi)動完成。

可疑交易監測模型的準確率和覆蓋率不足，存在大量的漏報、誤報現象。

主要原因：

傳統監(jian)(jian)測模(mo)型基(ji)于較(jiao)為簡單(dan)的(de)線性多(duo)因子模(mo)型，其數據(ju)分析能力較(jiao)弱，難(nan)以(yi)達到較(jiao)高的(de)監(jian)(jian)測準確率和(he)覆蓋率。

解決思路：

運用人工(gong)智(zhi)能(neng)(neng)領域中的監督學習技(ji)術，利用客戶特(te)征、客戶關聯(lian)關系、交易特(te)征等多維信息和海(hai)量(liang)數據，構(gou)建可疑(yi)交易智(zhi)能(neng)(neng)監測模型（已(yi)有業界實踐和理論研究(jiu)）。

可疑交易甄別分析以及報告撰寫工作嚴重依賴人力，工作效率較低且存在較大操作風險隱患。

主要原因：

缺乏有效的交易數據分析模型。

解決思路：

(1) 運用(yong)大數(shu)(shu)據分(fen)析(xi)(xi)(xi)(xi)領(ling)域的社會網絡(luo)分(fen)析(xi)(xi)(xi)(xi)、聚類(lei)分(fen)析(xi)(xi)(xi)(xi)等技術(shu)，結(jie)合數(shu)(shu)理統計、數(shu)(shu)論(lun)等方面的知識，構建資金網絡(luo)分(fen)析(xi)(xi)(xi)(xi)模(mo)(mo)型、客戶與(yu)交易匹配度分(fen)析(xi)(xi)(xi)(xi)模(mo)(mo)型、交易金額倍數(shu)(shu)特征分(fen)析(xi)(xi)(xi)(xi)模(mo)(mo)型等（已有(you)業界實踐和(he)理論(lun)研(yan)究(jiu)）。

(2) 運用人工(gong)智能領域中的流(liu)程(cheng)(cheng)自(zi)動化（RPA）技術(shu)，構建甄別工(gong)作(zuo)輔助機器人，實現(xian)可疑交易甄別工(gong)作(zuo)中部分流(liu)程(cheng)(cheng)的自(zi)動完成。

(3) 運(yun)用(yong)人工智能領(ling)域的(de)自然語言處理(li)（NLP）技術，實現可疑報告(gao)的(de)自動(dong)生(sheng)成。

面對大量客戶和交易數據，IT系統的數據處理效率不足。

主要原因：

缺乏高效的(de)數(shu)據(ju)處理（包(bao)括數(shu)據(ju)采集、存儲、檢(jian)索、加工(gong)(gong)、變換、傳輸、計算等）工(gong)(gong)具。

解決思路：

運用(yong)云計算技術搭建(jian)大數據處理平臺，實(shi)現海(hai)量數據的高(gao)效處理（已有業界實(shi)踐）。