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(chu)了(le)歷史原因(yin)以外，語言(yan)、思維(wei)方式、工作習慣等方面差異所導(dao)致的監管要求理(li)解偏差也(ye)是主要原因(yin)之一。

解決思路：

(1) 運用人工智能領域中的知識圖(tu)譜技術構建(jian)境(jing)外(wai)監管(guan)(guan)文件要素庫，以實(shi)現境(jing)外(wai)監管(guan)(guan)文件智能解讀。

(2) 運用(yong)人(ren)工智能領(ling)域的自然語言處(chu)理（NLP）技術(shu)從金融機構內部(bu)(bu)制度(du)文件中(zhong)提取(qu)要素，通過(guo)內部(bu)(bu)制度(du)文件要素在監(jian)管文件要素庫中(zhong)的檢(jian)索、匹配等，實現被處(chu)罰風險(xian)的智能識(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(ji)構洗錢風險評(ping)估(gu)機(ji)制不足，其中一大問題在于(yu)缺乏合理的評(ping)估(gu)工具。

解決思路：

運用人工智能領(ling)域(yu)中的監(jian)督學(xue)習技術，從地域(yu)洗錢現(xian)狀、監(jian)管要素以及分支機(ji)構客戶、業務等方面提取風(feng)險(xian)因素，進(jin)而構建(jian)分支機(ji)構洗錢風(feng)險(xian)評估模型(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(jin)職調查機制不完(wan)善(shan)，缺乏(fa)有效的調查模(mo)板(ban)和分析模(mo)型。

解決思路：

(1) 運用(yong)人工智(zhi)能(neng)領域中(zhong)的(de)知(zhi)識(shi)圖譜技術構建客(ke)戶(hu)洗(xi)錢風(feng)險(xian)(xian)點知(zhi)識(shi)庫，并運用(yong)人工智(zhi)能(neng)領域中(zhong)的(de)自然語(yu)言處理(li)（NLP）技術構建客(ke)戶(hu)標(biao)(biao)簽(qian)(qian)提(ti)取模型(xing)，通過客(ke)戶(hu)標(biao)(biao)簽(qian)(qian)在客(ke)戶(hu)洗(xi)錢風(feng)險(xian)(xian)點知(zhi)識(shi)庫中(zhong)的(de)檢(jian)索(suo)、匹配等，實現客(ke)戶(hu)洗(xi)錢風(feng)險(xian)(xian)智(zhi)能(neng)識(shi)別（已有(you)業界(jie)實踐）。

(2) 運(yun)用(yong)大數據(ju)分(fen)析(xi)領域中的(de)社(she)會(hui)網絡(luo)分(fen)析(xi)技術(shu)，構(gou)建客戶社(she)交(jiao)網絡(luo)分(fen)析(xi)模型(xing)，以對(dui)客戶交(jiao)易目的(de)與性質、實際(ji)控制人和(he)受(shou)益人進行識別分(fen)析(xi)（已有學術(shu)研(yan)究）。

(3) 運用人工智(zhi)能領(ling)域中的監督學習(xi)技術(shu)，構建客戶洗錢風險智(zhi)能評估模(mo)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：

缺乏有效的文本(ben)信息提取(qu)工具。

解決思路：

運用人工(gong)智能領域中的(de)(de)自然(ran)語(yu)言處理(li)（NLP）技術，提(ti)取并(bing)整(zheng)理(li)客(ke)戶相(xiang)關文件中的(de)(de)關鍵要(yao)素(su)（例如客(ke)戶基本信(xin)息(xi)、交易對手、委托代理(li)關系等(deng)），并(bing)通過(guo)客(ke)戶文件關鍵要(yao)素(su)在客(ke)戶洗錢風險點知識庫(ku)中的(de)(de)檢索、匹(pi)配等(deng)，實現客(ke)戶洗錢風險智能識別（已有業界實踐(jian)）。

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(ming)單篩查方式主要依靠精準(zhun)匹(pi)配，缺乏具有(you)較高準(zhun)確(que)率的模糊(hu)匹(pi)配工具。

解決思路：

(1) 運用(yong)人工智(zhi)能領域中的自(zi)然(ran)語言處理（NLP）技術，構(gou)建可以(yi)實現模(mo)糊匹配的名單篩查模(mo)型(xing)（已有業界實踐）。

(2) 運用人工智能領域中的(de)流程自動化（RPA）技術，構建(jian)客戶(hu)盡調和名單(dan)管理工作輔助機器人，實(shi)現客戶(hu)身(shen)份識別工作中部分(fen)流程的(de)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(jiao)為簡單的(de)線性多因(yin)子(zi)模型，其數據分析能力較(jiao)弱，難以(yi)達到較(jiao)高的(de)監測準確率和覆蓋(gai)率。

解決思路：

運(yun)用(yong)人工智(zhi)能(neng)領域中的(de)監督學(xue)習技(ji)術，利用(yong)客戶(hu)(hu)特征、客戶(hu)(hu)關(guan)聯(lian)關(guan)系、交(jiao)易特征等多維信(xin)息和海量數據(ju)，構建可疑交(jiao)易智(zhi)能(neng)監測模(mo)型(xing)（已有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(fa)有效(xiao)的(de)交易(yi)數據分析模型。

解決思路：

(1) 運用大數據分(fen)析領域的(de)社會網絡分(fen)析、聚類分(fen)析等(deng)技術，結合數理統(tong)計、數論等(deng)方(fang)面的(de)知識，構(gou)建資金(jin)網絡分(fen)析模型、客戶與交易匹配度分(fen)析模型、交易金(jin)額倍(bei)數特(te)征分(fen)析模型等(deng)（已有業界實踐和理論研究）。

(2) 運用(yong)人工智能(neng)領域中的(de)流程自動化（RPA）技術，構建甄別工作輔(fu)助機(ji)器人，實現可疑(yi)交易甄別工作中部分流程的(de)自動完成(cheng)。

(3) 運用人工(gong)智能領域(yu)的自然語言處(chu)理（NLP）技(ji)術(shu)，實現可疑報告的自動生成。

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：

缺乏高效的(de)數(shu)據處理（包括數(shu)據采集、存儲、檢(jian)索、加工、變換(huan)、傳輸、計算(suan)等(deng)）工具。

解決思路：

運用云計算技(ji)術搭(da)建(jian)大數據處(chu)理平臺(tai)，實現海量數據的高效(xiao)處(chu)理（已有(you)業界實踐）。