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(yu)言、思維方(fang)式(shi)、工作習(xi)慣等方(fang)面(mian)差異所導致的監(jian)管要(yao)求理解(jie)偏差也是主要(yao)原因之(zhi)一。

解決思路：

(1) 運用人(ren)工智能領(ling)域中的(de)知識(shi)圖譜技(ji)術構建境外監(jian)管文(wen)件(jian)要素庫，以實現境外監(jian)管文(wen)件(jian)智能解(jie)讀。

(2) 運用人工智能領域的自然語言處理（NLP）技(ji)術從金(jin)融機構內部制度文件(jian)中提取要素(su)，通過內部制度文件(jian)要素(su)在監管(guan)文件(jian)要素(su)庫中的檢索、匹配等，實現被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(fen)支機(ji)構洗錢風險評估機(ji)制不足，其中(zhong)一大問題在于缺乏合理的(de)評估工具。

解決思路：

運用人工智能領域中的(de)監督學習技(ji)術，從地域洗錢現(xian)狀、監管要素(su)以及分(fen)支(zhi)機(ji)構(gou)客戶、業務等(deng)方面提取風(feng)險因素(su)，進而構(gou)建(jian)分(fen)支(zhi)機(ji)構(gou)洗錢風(feng)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：

客戶盡(jin)職調查(cha)機(ji)制不完善，缺(que)乏(fa)有效(xiao)的(de)調查(cha)模板和分析(xi)模型。

解決思路：

(1) 運用人工智能(neng)領(ling)(ling)域(yu)中的(de)知(zhi)識圖譜技術(shu)構建(jian)客戶(hu)(hu)(hu)(hu)洗(xi)(xi)錢(qian)風險(xian)點知(zhi)識庫(ku)，并運用人工智能(neng)領(ling)(ling)域(yu)中的(de)自然語(yu)言處理(li)（NLP）技術(shu)構建(jian)客戶(hu)(hu)(hu)(hu)標簽提取模型，通過客戶(hu)(hu)(hu)(hu)標簽在(zai)客戶(hu)(hu)(hu)(hu)洗(xi)(xi)錢(qian)風險(xian)點知(zhi)識庫(ku)中的(de)檢索、匹配(pei)等，實現客戶(hu)(hu)(hu)(hu)洗(xi)(xi)錢(qian)風險(xian)智能(neng)識別（已有業(ye)界實踐(jian)）。

(2) 運(yun)用大數據分(fen)(fen)析領域中的(de)社會網(wang)絡(luo)分(fen)(fen)析技術，構建客戶社交網(wang)絡(luo)分(fen)(fen)析模型，以對客戶交易目(mu)的(de)與性質、實際控制人和受益人進行識別分(fen)(fen)析（已(yi)有學術研(yan)究(jiu)）。

(3) 運用人(ren)工智能(neng)(neng)領域中的監督學(xue)習技術，構建客戶洗錢風險(xian)智能(neng)(neng)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：

缺乏有效(xiao)的文本信息提(ti)取工具。

解決思路：

運(yun)用(yong)人(ren)工智能(neng)領域(yu)中(zhong)的(de)自然語言處(chu)理(li)（NLP）技術(shu)，提取(qu)并整理(li)客(ke)(ke)戶(hu)(hu)相關(guan)文(wen)件中(zhong)的(de)關(guan)鍵要素（例如(ru)客(ke)(ke)戶(hu)(hu)基(ji)本信息、交易(yi)對手、委(wei)托代理(li)關(guan)系等），并通過客(ke)(ke)戶(hu)(hu)文(wen)件關(guan)鍵要素在客(ke)(ke)戶(hu)(hu)洗錢(qian)風險點知識庫中(zhong)的(de)檢索、匹配等，實現(xian)客(ke)(ke)戶(hu)(hu)洗錢(qian)風險智能(neng)識別（已有(you)業界(jie)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)查方式主要依靠(kao)精準匹(pi)配，缺乏具有較高(gao)準確率的模糊匹(pi)配工(gong)具。

解決思路：

(1) 運用(yong)人工智能(neng)領域中的(de)自(zi)然(ran)語言處理（NLP）技術，構建可(ke)以(yi)實現模糊匹配的(de)名(ming)單(dan)篩查模型（已有業界(jie)實踐）。

(2) 運(yun)用人(ren)工(gong)智能領域中(zhong)的(de)流程自動化（RPA）技術，構建客(ke)戶盡調和名單管理(li)工(gong)作(zuo)輔助(zhu)機(ji)器(qi)人(ren)，實現(xian)客(ke)戶身(shen)份識別工(gong)作(zuo)中(zhong)部(bu)分流程的(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(jian)(jian)測模型(xing)基于(yu)較(jiao)(jiao)為簡單的(de)線性多因子模型(xing)，其數據分(fen)析能力較(jiao)(jiao)弱，難以(yi)達到較(jiao)(jiao)高的(de)監(jian)(jian)測準(zhun)確(que)率(lv)和覆蓋率(lv)。

解決思路：

運用人工(gong)智能領域中的(de)監督學(xue)習技術(shu)，利用客戶特(te)征、客戶關聯關系、交(jiao)易(yi)特(te)征等多維信息和(he)(he)海量數據，構建可疑交(jiao)易(yi)智能監測模型（已有業界(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：

缺乏有效的交易數據分析模型(xing)。

解決思路：

(1) 運用大數(shu)據分析(xi)(xi)領域的社會網絡(luo)分析(xi)(xi)、聚類分析(xi)(xi)等技術，結合(he)數(shu)理(li)(li)統計、數(shu)論等方面(mian)的知識(shi)，構(gou)建資(zi)金網絡(luo)分析(xi)(xi)模(mo)(mo)型(xing)、客戶(hu)與交易匹配(pei)度分析(xi)(xi)模(mo)(mo)型(xing)、交易金額(e)倍數(shu)特征分析(xi)(xi)模(mo)(mo)型(xing)等（已有業界實(shi)踐和理(li)(li)論研究）。

(2) 運用(yong)人工智能領域中(zhong)的(de)流程自(zi)動(dong)化（RPA）技術，構建甄別(bie)工作(zuo)輔助機器人，實現(xian)可疑交易(yi)甄別(bie)工作(zuo)中(zhong)部分流程的(de)自(zi)動(dong)完成(cheng)。

(3) 運用人(ren)工智能領域的自然語言(yan)處理（NLP）技(ji)術(shu)，實現(xian)可疑報(bao)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(fa)高效的數據處理（包括數據采集、存儲、檢索、加(jia)工、變換(huan)、傳輸、計算(suan)等）工具(ju)。

解決思路：

運用云(yun)計算技術搭建大數據(ju)(ju)處(chu)理平臺，實現(xian)海(hai)量數據(ju)(ju)的高效(xiao)處(chu)理（已有業界(jie)實踐）。