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(shi)原因(yin)以外，語言、思(si)維方(fang)式(shi)、工作習慣等方(fang)面差異所(suo)導致的監管要(yao)求理解偏(pian)差也是(shi)主要(yao)原因(yin)之一。

解決思路：

(1) 運用人(ren)工智(zhi)(zhi)能領域(yu)中(zhong)的知識圖譜(pu)技術構建境(jing)(jing)外(wai)(wai)監(jian)管(guan)(guan)文件(jian)(jian)要素庫，以(yi)實現境(jing)(jing)外(wai)(wai)監(jian)管(guan)(guan)文件(jian)(jian)智(zhi)(zhi)能解讀。

(2) 運用人(ren)工智能(neng)領域的自(zi)然語言(yan)處理（NLP）技術從金融機構(gou)內(nei)部(bu)制(zhi)度文件中提取要素(su)，通過內(nei)部(bu)制(zhi)度文件要素(su)在監管文件要素(su)庫中的檢索、匹(pi)配等(deng)，實(shi)現被處罰風險的智能(neng)識(shi)別(bie)。

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：

分支機構洗錢風(feng)險評估機制(zhi)不(bu)足，其(qi)中一大問題在(zai)于缺乏合(he)理的評估工(gong)具。

解決思路：

運用人(ren)工智能領域中的(de)監(jian)(jian)督學習技術，從地域洗錢現(xian)狀、監(jian)(jian)管(guan)要素以及分(fen)支(zhi)機(ji)構(gou)客(ke)戶、業務等方面提取風險(xian)因(yin)素，進而構(gou)建分(fen)支(zhi)機(ji)構(gou)洗錢風險(xian)評估模(mo)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(zhi)調查機制不完善，缺乏有效的調查模板和(he)分(fen)析模型。

解決思路：

(1) 運用人(ren)(ren)工(gong)智能領域(yu)中的知識(shi)(shi)圖(tu)譜技術構(gou)(gou)建客(ke)(ke)戶(hu)洗錢風險點(dian)(dian)知識(shi)(shi)庫(ku)，并(bing)運用人(ren)(ren)工(gong)智能領域(yu)中的自然語言處理（NLP）技術構(gou)(gou)建客(ke)(ke)戶(hu)標簽(qian)提取模型，通過客(ke)(ke)戶(hu)標簽(qian)在客(ke)(ke)戶(hu)洗錢風險點(dian)(dian)知識(shi)(shi)庫(ku)中的檢索、匹配等，實現客(ke)(ke)戶(hu)洗錢風險智能識(shi)(shi)別(bie)（已(yi)有(you)業界實踐）。

(2) 運用大數據(ju)分(fen)(fen)(fen)析領(ling)域中(zhong)的社(she)會網(wang)絡分(fen)(fen)(fen)析技術(shu)，構建客(ke)戶(hu)社(she)交網(wang)絡分(fen)(fen)(fen)析模(mo)型，以對(dui)客(ke)戶(hu)交易目的與性質、實際控制人和(he)受益(yi)人進行識別分(fen)(fen)(fen)析（已有學術(shu)研究）。

(3) 運用人工智(zhi)能領域中的監督學習技術，構建客戶洗錢風險智(zhi)能評估模型(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(qu)工具。

解決思路：

運用人(ren)工智(zhi)能(neng)領域中(zhong)的自然(ran)語言(yan)處理（NLP）技術，提取(qu)并整理客戶相關(guan)文(wen)件(jian)中(zhong)的關(guan)鍵要(yao)素（例如客戶基本(ben)信(xin)息、交(jiao)易對手、委托(tuo)代(dai)理關(guan)系等），并通(tong)過客戶文(wen)件(jian)關(guan)鍵要(yao)素在(zai)客戶洗錢風險(xian)點(dian)知識庫中(zhong)的檢索、匹配等，實(shi)現客戶洗錢風險(xian)智(zhi)能(neng)識別（已(yi)有業界(jie)實(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：

名單篩查方式主要依靠精(jing)準匹配，缺乏具有(you)較高準確(que)率(lv)的模(mo)糊匹配工具。

解決思路：

(1) 運用人(ren)工(gong)智能領域中的自然語言處理（NLP）技術，構建可以實(shi)現模糊匹配的名單篩查模型（已有業界實(shi)踐）。

(2) 運用人工(gong)智能領域中的流(liu)程自動化（RPA）技術，構建客(ke)戶盡調和名(ming)單管理工(gong)作輔(fu)助機器(qi)人，實現客(ke)戶身份識別(bie)工(gong)作中部分(fen)流(liu)程的自動完成。

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(tong)監測模型基于較為簡單的(de)線(xian)性多因子模型，其數據分析能(neng)力較弱(ruo)，難以達到較高的(de)監測準確率和覆蓋率。

解決思路：

運(yun)用人(ren)工智能(neng)領(ling)域中(zhong)的(de)監督學習技術，利用客戶特征(zheng)、客戶關聯關系、交(jiao)(jiao)易特征(zheng)等多維信(xin)息和海量(liang)數據，構建可疑交(jiao)(jiao)易智能(neng)監測模型（已有(you)業界實踐和理論研究）。

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：

缺乏有效的交易數(shu)據分(fen)析模型。

解決思路：

(1) 運用大數(shu)(shu)據分(fen)析領(ling)域(yu)的社會網絡分(fen)析、聚類分(fen)析等技術，結合(he)數(shu)(shu)理(li)統(tong)計、數(shu)(shu)論等方面的知識，構建資金網絡分(fen)析模(mo)型(xing)(xing)、客戶(hu)與交易匹(pi)配度分(fen)析模(mo)型(xing)(xing)、交易金額倍數(shu)(shu)特(te)征分(fen)析模(mo)型(xing)(xing)等（已有業界實踐和理(li)論研究）。

(2) 運用人(ren)工(gong)智能領域中的流程自(zi)動(dong)化（RPA）技術，構建甄別工(gong)作輔助機器人(ren)，實現可疑交(jiao)易甄別工(gong)作中部分流程的自(zi)動(dong)完成。

(3) 運用(yong)人工智(zhi)能領域的(de)自(zi)然語言處(chu)理（NLP）技術，實(shi)現可疑報告的(de)自(zi)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(xiao)的數據處理（包括數據采(cai)集、存儲、檢索、加工、變換、傳輸、計算等）工具。

解決思路：

運用云計算技術搭建大數據(ju)處理平臺，實現海量數據(ju)的高效處理（已有業界實踐(jian)）。