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(le)歷史原(yuan)因(yin)以外，語(yu)言、思維方式、工作習慣等方面差異所導(dao)致的監管要求(qiu)理解偏(pian)差也是主要原(yuan)因(yin)之一(yi)。

解決思路：

(1) 運(yun)用人工智(zhi)(zhi)能(neng)領域(yu)中的(de)知識圖譜(pu)技術構建境外(wai)監(jian)管(guan)文件要(yao)素庫，以實現境外(wai)監(jian)管(guan)文件智(zhi)(zhi)能(neng)解讀。

(2) 運用人工智能(neng)領域(yu)的(de)自然語言(yan)處理（NLP）技術從金融機構內部(bu)制(zhi)度文件中提(ti)取要素(su)，通過(guo)內部(bu)制(zhi)度文件要素(su)在監管文件要素(su)庫中的(de)檢索、匹配等，實現被處罰風(feng)險的(de)智能(neng)識(shi)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(xi)錢風險評(ping)估機制(zhi)不足，其中一大(da)問題在于缺(que)乏合理的評(ping)估工具。

解決思路：

運用人工智能(neng)領域中的監(jian)督學習技(ji)術，從地域洗錢現狀、監(jian)管要素以(yi)及分支機構(gou)(gou)客戶、業務等方面提取風(feng)(feng)險(xian)因素，進而構(gou)(gou)建分支機構(gou)(gou)洗錢風(feng)(feng)險(xian)評估模型。

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(ji)制不完善(shan)，缺乏有效(xiao)的(de)調查模(mo)板和分析模(mo)型(xing)。

解決思路：

(1) 運(yun)用(yong)人(ren)(ren)工(gong)智(zhi)能(neng)領域(yu)中的(de)知識(shi)圖譜技(ji)術構建(jian)客(ke)(ke)戶洗錢(qian)風險點(dian)知識(shi)庫，并運(yun)用(yong)人(ren)(ren)工(gong)智(zhi)能(neng)領域(yu)中的(de)自然語言處(chu)理（NLP）技(ji)術構建(jian)客(ke)(ke)戶標簽提取(qu)模型，通過客(ke)(ke)戶標簽在客(ke)(ke)戶洗錢(qian)風險點(dian)知識(shi)庫中的(de)檢(jian)索(suo)、匹(pi)配等(deng)，實(shi)現客(ke)(ke)戶洗錢(qian)風險智(zhi)能(neng)識(shi)別（已有業界實(shi)踐(jian)）。

(2) 運用大數據(ju)分(fen)析(xi)領域中的社會網絡分(fen)析(xi)技術(shu)，構建客(ke)戶社交網絡分(fen)析(xi)模型(xing)，以對客(ke)戶交易目的與性質、實際控制人和受益人進(jin)行識別分(fen)析(xi)（已有學術(shu)研究）。

(3) 運(yun)用人(ren)工智(zhi)能(neng)領域中的監(jian)督學習技術，構建客戶洗錢風險智(zhi)能(neng)評估模(mo)型(xing)。

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：

缺乏有(you)效(xiao)的文本信息提(ti)取工具。

解決思路：

運用人工智(zhi)能(neng)領域(yu)中(zhong)的自然語言處理（NLP）技(ji)術，提取并整理客(ke)戶相關(guan)(guan)文件中(zhong)的關(guan)(guan)鍵要素(su)（例如客(ke)戶基(ji)本信(xin)息、交易(yi)對(dui)手、委托代(dai)理關(guan)(guan)系等(deng)），并通過客(ke)戶文件關(guan)(guan)鍵要素(su)在客(ke)戶洗錢風險點知(zhi)識庫中(zhong)的檢(jian)索、匹配等(deng)，實現客(ke)戶洗錢風險智(zhi)能(neng)識別(bie)（已有業界實踐）。

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(cha)方式主要(yao)依靠精(jing)準匹配(pei)，缺(que)乏(fa)具有(you)較高準確率的模糊匹配(pei)工具。

解決思路：

(1) 運用(yong)人工智能領域中的自然(ran)語言(yan)處理（NLP）技術(shu)，構(gou)建可以實現(xian)模(mo)糊匹配的名單(dan)篩查(cha)模(mo)型（已有業(ye)界實踐）。

(2) 運用(yong)人工(gong)智能領域(yu)中的(de)(de)流(liu)程自動(dong)(dong)化（RPA）技術，構建客(ke)(ke)戶(hu)盡(jin)調和名單管理工(gong)作(zuo)輔助機器人，實現客(ke)(ke)戶(hu)身(shen)份(fen)識別工(gong)作(zuo)中部分(fen)流(liu)程的(de)(de)自動(dong)(dong)完成(cheng)。

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：

傳統監測(ce)模型(xing)(xing)基于較(jiao)為簡單(dan)的線性多因子模型(xing)(xing)，其數(shu)據(ju)分析能力較(jiao)弱，難(nan)以達到較(jiao)高的監測(ce)準確率和(he)覆蓋率。

解決思路：

運用人工智能(neng)領域中(zhong)的監督學習技術，利用客(ke)(ke)戶特征、客(ke)(ke)戶關聯關系、交易特征等多維(wei)信息和(he)(he)海量數據，構建可疑交易智能(neng)監測模型（已有業界(jie)實踐和(he)(he)理論(lun)研究）。

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(fa)有效的交(jiao)易數據分析模型。

解決思路：

(1) 運(yun)用大數(shu)據分(fen)析(xi)(xi)領(ling)域(yu)的(de)社會網絡分(fen)析(xi)(xi)、聚類分(fen)析(xi)(xi)等(deng)技術，結合數(shu)理(li)統計、數(shu)論(lun)等(deng)方面的(de)知(zhi)識(shi)，構建資金網絡分(fen)析(xi)(xi)模(mo)(mo)(mo)型(xing)、客戶與交易(yi)匹配度分(fen)析(xi)(xi)模(mo)(mo)(mo)型(xing)、交易(yi)金額倍數(shu)特征(zheng)分(fen)析(xi)(xi)模(mo)(mo)(mo)型(xing)等(deng)（已有(you)業(ye)界實踐和理(li)論(lun)研究）。

(2) 運用人(ren)工智(zhi)能領域中(zhong)的流程自動化（RPA）技術(shu)，構建(jian)甄(zhen)別(bie)工作(zuo)輔助機(ji)器(qi)人(ren)，實現可疑交易甄(zhen)別(bie)工作(zuo)中(zhong)部分流程的自動完成。

(3) 運用人工智能領域的(de)自然(ran)語言處理（NLP）技術，實(shi)現可疑報告(gao)的(de)自動生(sheng)成(cheng)。

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(xiao)的數(shu)據處理（包括數(shu)據采(cai)集、存儲、檢(jian)索、加工、變(bian)換、傳輸(shu)、計(ji)算等）工具。

解決思路：

運用(yong)云計算技(ji)術搭建大數(shu)(shu)據處(chu)理平臺，實現(xian)海量數(shu)(shu)據的高效處(chu)理（已(yi)有(you)業界實踐(jian)）。