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：

除了歷史原因以外，語言、思(si)維方(fang)式、工作習(xi)慣(guan)等(deng)方(fang)面差異所(suo)導致的(de)監(jian)管要(yao)求理解偏差也是主要(yao)原因之一(yi)。

解決思路：

(1) 運用(yong)人工(gong)智能(neng)領域(yu)中的知識(shi)圖譜技術構建境(jing)外(wai)監管文件要素庫，以實(shi)現境(jing)外(wai)監管文件智能(neng)解讀。

(2) 運用人工智能領域的自(zi)然語言(yan)處理（NLP）技術(shu)從金融機構內部制度文件(jian)中提(ti)取要(yao)素(su)(su)，通過內部制度文件(jian)要(yao)素(su)(su)在監管文件(jian)要(yao)素(su)(su)庫中的檢(jian)索、匹(pi)配等，實(shi)現被處罰風(feng)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(ji)構洗錢(qian)風(feng)險(xian)評估(gu)機(ji)制不足(zu)，其中(zhong)一(yi)大(da)問(wen)題在于缺乏合理的評估(gu)工具(ju)。

解決思路：

運用人工智能領域中(zhong)的監督學習技術(shu)，從地域洗錢現狀、監管(guan)要素(su)以及分(fen)支(zhi)機構客(ke)戶、業務等方面提取風險因素(su)，進而(er)構建分(fen)支(zhi)機構洗錢風險評估模型。

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(hu)盡職調查機制不完善，缺乏有效的調查模(mo)板和分析模(mo)型。

解決思路：

(1) 運用人(ren)(ren)工(gong)智能(neng)領(ling)域中的知(zhi)識圖譜技術(shu)構(gou)建(jian)客(ke)(ke)(ke)戶(hu)洗錢(qian)風(feng)險(xian)(xian)(xian)點(dian)知(zhi)識庫，并運用人(ren)(ren)工(gong)智能(neng)領(ling)域中的自然語言處理（NLP）技術(shu)構(gou)建(jian)客(ke)(ke)(ke)戶(hu)標簽提取模型，通(tong)過(guo)客(ke)(ke)(ke)戶(hu)標簽在(zai)客(ke)(ke)(ke)戶(hu)洗錢(qian)風(feng)險(xian)(xian)(xian)點(dian)知(zhi)識庫中的檢索(suo)、匹配(pei)等(deng)，實現客(ke)(ke)(ke)戶(hu)洗錢(qian)風(feng)險(xian)(xian)(xian)智能(neng)識別（已(yi)有業(ye)界實踐）。

(2) 運用大數據分(fen)析(xi)領域中的(de)(de)社(she)會網絡(luo)分(fen)析(xi)技術，構建客戶社(she)交網絡(luo)分(fen)析(xi)模型，以(yi)對(dui)客戶交易目的(de)(de)與性質、實際控制人(ren)(ren)和受益人(ren)(ren)進行識別分(fen)析(xi)（已(yi)有(you)學術研(yan)究）。

(3) 運用(yong)人工(gong)智(zhi)(zhi)能領域中(zhong)的監督學習(xi)技術，構建客戶(hu)洗錢風險智(zhi)(zhi)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：

缺乏有效的文本信(xin)息(xi)提取工具(ju)。

解決思路：

運用人工智能領域中的(de)自(zi)然語言(yan)處(chu)理(li)（NLP）技術，提(ti)取(qu)并整理(li)客(ke)戶(hu)相(xiang)關(guan)(guan)文(wen)件中的(de)關(guan)(guan)鍵(jian)要素(su)（例如(ru)客(ke)戶(hu)基本信息、交易(yi)對手(shou)、委托代(dai)理(li)關(guan)(guan)系等），并通過(guo)客(ke)戶(hu)文(wen)件關(guan)(guan)鍵(jian)要素(su)在客(ke)戶(hu)洗錢風(feng)險(xian)點知(zhi)識(shi)庫中的(de)檢索、匹配等，實現客(ke)戶(hu)洗錢風(feng)險(xian)智能識(shi)別（已(yi)有業(ye)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(shi)主要(yao)依靠(kao)精(jing)準匹(pi)配，缺乏(fa)具(ju)有較高準確(que)率(lv)的模(mo)糊匹(pi)配工(gong)具(ju)。

解決思路：

(1) 運用人工智(zhi)能(neng)領域中的自然語言處(chu)理（NLP）技術，構建可以實(shi)現模(mo)糊匹配的名(ming)單篩查(cha)模(mo)型（已有業界實(shi)踐）。

(2) 運用(yong)人工智(zhi)能領域中(zhong)的(de)流(liu)(liu)程(cheng)自(zi)動(dong)化（RPA）技術，構建(jian)客戶(hu)(hu)盡調和名單管理(li)工作輔助(zhu)機器人，實現客戶(hu)(hu)身份(fen)識別(bie)工作中(zhong)部(bu)分流(liu)(liu)程(cheng)的(de)自(zi)動(dong)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(chuan)統監測模型基于較(jiao)(jiao)為簡(jian)單(dan)的線性多因(yin)子模型，其數據分析能力較(jiao)(jiao)弱，難以達到較(jiao)(jiao)高的監測準確率和覆蓋(gai)率。

解決思路：

運用人工(gong)智(zhi)能領域中(zhong)的監督學(xue)習(xi)技(ji)術，利用客(ke)戶特(te)征(zheng)、客(ke)戶關(guan)聯(lian)關(guan)系、交易特(te)征(zheng)等多維信(xin)息和海量數據，構建可(ke)疑交易智(zhi)能監測(ce)模(mo)型(xing)（已(yi)有(you)業界實踐(jian)和理論研(yan)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(ju)分析模型(xing)。

解決思路：

(1) 運用大數(shu)(shu)據分(fen)(fen)析(xi)領域(yu)的(de)社會網(wang)絡分(fen)(fen)析(xi)、聚(ju)類分(fen)(fen)析(xi)等技術(shu)，結合(he)數(shu)(shu)理統(tong)計、數(shu)(shu)論等方面的(de)知識，構建(jian)資金網(wang)絡分(fen)(fen)析(xi)模(mo)型(xing)、客戶與交(jiao)易匹配度分(fen)(fen)析(xi)模(mo)型(xing)、交(jiao)易金額倍數(shu)(shu)特(te)征分(fen)(fen)析(xi)模(mo)型(xing)等（已有業界實踐和理論研究）。

(2) 運(yun)用人工智能(neng)領域中(zhong)的(de)流(liu)程(cheng)自動化（RPA）技術，構建(jian)甄(zhen)別(bie)工作輔助機器(qi)人，實現可疑(yi)交易甄(zhen)別(bie)工作中(zhong)部分流(liu)程(cheng)的(de)自動完(wan)成(cheng)。

(3) 運用人工(gong)智能領域的自然語言(yan)處理（NLP）技術，實(shi)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、檢索、加工、變換、傳輸、計算等）工具。

解決思路：

運用(yong)云計(ji)算技(ji)術搭建大數據處理平臺，實現(xian)海量數據的高效處理（已有業界實踐(jian)）。