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(yi)外，語言(yan)、思(si)維(wei)方(fang)式、工(gong)作習慣等方(fang)面差(cha)異所(suo)導致的監管(guan)要求理解偏差(cha)也是主要原因之一。

解決思路：

(1) 運(yun)用人工智能(neng)領域(yu)中(zhong)的(de)知(zhi)識圖(tu)譜技術構(gou)建境外監管文件要素(su)庫(ku)，以實現境外監管文件智能(neng)解(jie)讀。

(2) 運(yun)用人工(gong)智能領(ling)域的(de)自然語言處理（NLP）技術(shu)從金融機構內部制度文(wen)件中(zhong)提取(qu)要素(su)，通過內部制度文(wen)件要素(su)在監管文(wen)件要素(su)庫中(zhong)的(de)檢索、匹配等(deng)，實現被處罰風險的(de)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)構洗錢風險評估(gu)機(ji)制不足，其中一大問(wen)題在于缺乏(fa)合理(li)的(de)評估(gu)工具。

解決思路：

運用(yong)人工智能領(ling)域(yu)中的監督學習(xi)技術(shu)，從地域(yu)洗錢現狀、監管要素(su)以(yi)及分支(zhi)機(ji)構(gou)客戶、業務等方(fang)面提取風險(xian)(xian)因(yin)素(su)，進而(er)構(gou)建(jian)分支(zhi)機(ji)構(gou)洗錢風險(xian)(xian)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：

客戶盡職調(diao)查機制不完善，缺乏有效的調(diao)查模板和分析模型。

解決思路：

(1) 運用(yong)人工智能(neng)(neng)領域中(zhong)的知識圖譜技(ji)術(shu)構(gou)建客戶(hu)(hu)洗錢風(feng)險點(dian)知識庫，并運用(yong)人工智能(neng)(neng)領域中(zhong)的自然(ran)語(yu)言(yan)處理（NLP）技(ji)術(shu)構(gou)建客戶(hu)(hu)標簽提(ti)取模(mo)型，通過客戶(hu)(hu)標簽在客戶(hu)(hu)洗錢風(feng)險點(dian)知識庫中(zhong)的檢索、匹配(pei)等，實(shi)現客戶(hu)(hu)洗錢風(feng)險智能(neng)(neng)識別（已(yi)有業界實(shi)踐）。

(2) 運(yun)用大數據分析(xi)(xi)領域中(zhong)的社(she)會網絡分析(xi)(xi)技術，構建客(ke)戶社(she)交網絡分析(xi)(xi)模型(xing)，以對(dui)客(ke)戶交易目的與性質(zhi)、實際控制(zhi)人(ren)和受益人(ren)進行識別分析(xi)(xi)（已有學術研究(jiu)）。

(3) 運用人工智能領域中的監督學習技術，構建(jian)客(ke)戶洗錢風險智能評估(gu)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(que)乏有效(xiao)的文本信息提取工具。

解決思路：

運用(yong)人工智能(neng)領域中的自然(ran)語(yu)言處理(li)(li)（NLP）技術，提取并(bing)整(zheng)理(li)(li)客(ke)(ke)(ke)戶相關文件(jian)中的關鍵(jian)要素（例如客(ke)(ke)(ke)戶基本信(xin)息、交易對手(shou)、委托(tuo)代理(li)(li)關系等），并(bing)通過客(ke)(ke)(ke)戶文件(jian)關鍵(jian)要素在客(ke)(ke)(ke)戶洗錢風(feng)險點(dian)知識庫中的檢索、匹配等，實(shi)現客(ke)(ke)(ke)戶洗錢風(feng)險智能(neng)識別（已有(you)業界實(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(shai)查方式主要依靠精準(zhun)匹配，缺(que)乏具(ju)有較高準(zhun)確率的模糊匹配工具(ju)。

解決思路：

(1) 運用人工智(zhi)能領域中的(de)自然語言處(chu)理（NLP）技術(shu)，構(gou)建可以(yi)實現模糊匹配的(de)名單篩查模型（已有業界實踐）。

(2) 運用人工(gong)(gong)智能領域中的流(liu)程自動化（RPA）技術(shu)，構(gou)建客戶盡調和名單管理工(gong)(gong)作輔助機器人，實現客戶身份識別工(gong)(gong)作中部分(fen)流(liu)程的自動完成(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：

傳統監測(ce)模型(xing)基于較為簡單的(de)線(xian)性(xing)多因(yin)子模型(xing)，其數據分析能力較弱，難(nan)以達到較高的(de)監測(ce)準確率和(he)覆蓋率。

解決思路：

運用人(ren)工智(zhi)能領域中的監(jian)督學習(xi)技術，利(li)用客戶(hu)特(te)征(zheng)、客戶(hu)關(guan)聯關(guan)系、交易特(te)征(zheng)等多維信(xin)息和(he)海(hai)量數據(ju)，構建可疑交易智(zhi)能監(jian)測模型（已有業界實踐和(he)理(li)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(jiao)易數(shu)據(ju)分析模型。

解決思路：

(1) 運用大數(shu)據分(fen)析(xi)(xi)領域的社會(hui)網絡分(fen)析(xi)(xi)、聚類分(fen)析(xi)(xi)等技術，結合數(shu)理統計、數(shu)論(lun)等方(fang)面的知識，構建資金(jin)網絡分(fen)析(xi)(xi)模(mo)型、客戶與交(jiao)(jiao)易匹配度分(fen)析(xi)(xi)模(mo)型、交(jiao)(jiao)易金(jin)額倍數(shu)特征(zheng)分(fen)析(xi)(xi)模(mo)型等（已(yi)有業(ye)界實踐和理論(lun)研究）。

(2) 運用人工(gong)智能(neng)領(ling)域中(zhong)的流(liu)程(cheng)自動化（RPA）技(ji)術，構建甄(zhen)別工(gong)作輔助機器人，實現可(ke)疑交(jiao)易(yi)甄(zhen)別工(gong)作中(zhong)部(bu)分流(liu)程(cheng)的自動完成。

(3) 運用人工智(zhi)能領(ling)域的自(zi)然語言處(chu)理（NLP）技術，實現可疑報告(gao)的自(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：

缺乏高效的(de)數據處理（包括(kuo)數據采集、存儲、檢(jian)索、加工、變換、傳輸、計(ji)算(suan)等）工具(ju)。

解決思路：

運用云計算技術搭(da)建大數據(ju)(ju)處(chu)理平臺，實現海(hai)量(liang)數據(ju)(ju)的高效(xiao)處(chu)理（已(yi)有業(ye)界實踐）。