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(yuan)因以(yi)外，語言、思維方式、工作(zuo)習慣等方面差(cha)異所導致的監管要(yao)求理(li)解偏差(cha)也是(shi)主(zhu)要(yao)原(yuan)因之一。

解決思路：

(1) 運用(yong)人(ren)工智能領域中的知(zhi)識圖譜(pu)技術構建(jian)境外監(jian)管(guan)文件要(yao)素庫，以實現(xian)境外監(jian)管(guan)文件智能解讀(du)。

(2) 運用人工(gong)智能領域(yu)的自然語言處理（NLP）技術從金融機構(gou)內(nei)部(bu)制度文件(jian)中(zhong)提(ti)取要素，通(tong)過內(nei)部(bu)制度文件(jian)要素在監管(guan)文件(jian)要素庫(ku)中(zhong)的檢索、匹配等，實現被(bei)處罰風險的智能識別。

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(xi)錢風險(xian)評估(gu)機制(zhi)不足，其中一(yi)大(da)問題在(zai)于缺乏合理的(de)評估(gu)工具。

解決思路：

運(yun)用人工智能領(ling)域(yu)中的監督學習技術，從地域(yu)洗錢現狀、監管要素以(yi)及分(fen)支機(ji)構(gou)客戶(hu)、業務(wu)等方(fang)面提取(qu)風險(xian)因素，進(jin)而構(gou)建分(fen)支機(ji)構(gou)洗錢風險(xian)評估(gu)模(mo)型(xing)。

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(wan)善(shan)，缺乏有效的調查模(mo)板和分析模(mo)型。

解決思路：

(1) 運用人工智能(neng)領(ling)域(yu)中的知識(shi)圖譜技術構(gou)建(jian)客戶(hu)洗(xi)錢(qian)(qian)風(feng)險點知識(shi)庫，并運用人工智能(neng)領(ling)域(yu)中的自然(ran)語言(yan)處理(li)（NLP）技術構(gou)建(jian)客戶(hu)標簽提取模型，通過客戶(hu)標簽在(zai)客戶(hu)洗(xi)錢(qian)(qian)風(feng)險點知識(shi)庫中的檢索、匹配等(deng)，實(shi)(shi)現(xian)客戶(hu)洗(xi)錢(qian)(qian)風(feng)險智能(neng)識(shi)別（已(yi)有(you)業界實(shi)(shi)踐）。

(2) 運(yun)用大數據分(fen)析(xi)(xi)領(ling)域中的(de)社(she)會網絡(luo)分(fen)析(xi)(xi)技術，構(gou)建(jian)客戶社(she)交網絡(luo)分(fen)析(xi)(xi)模型，以對客戶交易目的(de)與性質(zhi)、實際控(kong)制人和受益人進行(xing)識別分(fen)析(xi)(xi)（已有(you)學術研究）。

(3) 運用人工智能領域中(zhong)的監(jian)督(du)學(xue)習技術，構建(jian)客戶洗錢風險智能評(ping)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：

缺乏有(you)效(xiao)的文本信息提取(qu)工具(ju)。

解決思路：

運用人工智能領(ling)域中的自然語言處理（NLP）技術，提取并整理客戶相關(guan)文件中的關(guan)鍵(jian)要素(su)（例(li)如客戶基本信息(xi)、交易對(dui)手(shou)、委托代(dai)理關(guan)系(xi)等），并通過客戶文件關(guan)鍵(jian)要素(su)在客戶洗(xi)(xi)錢(qian)風險點知識(shi)庫中的檢索、匹(pi)配等，實現客戶洗(xi)(xi)錢(qian)風險智能識(shi)別（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(shai)查(cha)方式主要依(yi)靠精準(zhun)匹(pi)配，缺乏(fa)具有較高(gao)準(zhun)確率的模糊匹(pi)配工具。

解決思路：

(1) 運用人工智能領(ling)域(yu)中的自(zi)然語(yu)言處理（NLP）技(ji)術，構建可以實(shi)現模(mo)糊匹配的名(ming)單篩查模(mo)型（已有業界實(shi)踐）。

(2) 運用人工(gong)(gong)智能領域中的流程(cheng)自動(dong)化(hua)（RPA）技術，構(gou)建客戶(hu)盡調和名(ming)單管理工(gong)(gong)作輔(fu)助(zhu)機器人，實現客戶(hu)身份識別工(gong)(gong)作中部(bu)分流程(cheng)的自動(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(jian)(jian)測模型(xing)基(ji)于較為簡單的線性多因子模型(xing)，其數據分析(xi)能力較弱(ruo)，難以達(da)到較高的監(jian)(jian)測準確率和覆蓋率。

解決思路：

運用(yong)人(ren)工智能領域中(zhong)的(de)監督學習技術，利用(yong)客(ke)戶(hu)特(te)征、客(ke)戶(hu)關(guan)聯關(guan)系(xi)、交易特(te)征等多維信息和(he)(he)海量數據，構建可疑交易智能監測模型（已有(you)業界(jie)實踐和(he)(he)理論研究）。

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：

缺乏有(you)效的交(jiao)易(yi)數據分析模(mo)型。

解決思路：

(1) 運用大數(shu)據分析(xi)(xi)(xi)領域(yu)的社會網(wang)絡分析(xi)(xi)(xi)、聚類分析(xi)(xi)(xi)等(deng)(deng)技術，結合數(shu)理統(tong)計(ji)、數(shu)論等(deng)(deng)方面的知識，構建資(zi)金(jin)網(wang)絡分析(xi)(xi)(xi)模型(xing)、客戶與交易(yi)匹配度分析(xi)(xi)(xi)模型(xing)、交易(yi)金(jin)額倍數(shu)特征分析(xi)(xi)(xi)模型(xing)等(deng)(deng)（已有業界(jie)實(shi)踐和理論研究）。

(2) 運用人工(gong)智能(neng)領域中(zhong)的流(liu)程(cheng)自(zi)動化（RPA）技術，構建甄別工(gong)作輔(fu)助機器人，實現(xian)可疑交(jiao)易甄別工(gong)作中(zhong)部分流(liu)程(cheng)的自(zi)動完成。

(3) 運用人(ren)工智能(neng)領域的(de)自然語言處理（NLP）技術(shu)，實現可疑報告的(de)自動生成。

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(que)乏高效的數據處理(li)（包括數據采集、存(cun)儲、檢索、加工(gong)、變(bian)換、傳輸、計(ji)算等）工(gong)具(ju)。

解決思路：

運用(yong)云計算技(ji)術(shu)搭建大數據處(chu)理(li)平臺，實現海量數據的高效處(chu)理(li)（已有業界實踐）。