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(wai)，語言、思(si)維方式、工作習(xi)慣等方面差(cha)異所(suo)導致的(de)監管要(yao)求理(li)解偏差(cha)也是(shi)主要(yao)原因之一(yi)。

解決思路：

(1) 運用人(ren)工智能(neng)領域中的知識圖譜技術(shu)構建境(jing)外(wai)監(jian)管文件要素庫，以實現境(jing)外(wai)監(jian)管文件智能(neng)解讀。

(2) 運用(yong)人工(gong)智(zhi)能領域的自然語言處(chu)理(li)（NLP）技(ji)術(shu)從金融機構內(nei)部制度(du)文件(jian)中提取要(yao)素，通(tong)過內(nei)部制度(du)文件(jian)要(yao)素在監管文件(jian)要(yao)素庫(ku)中的檢索、匹配(pei)等，實現被(bei)處(chu)罰風險的智(zhi)能識別(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(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評估工具(ju)。

解決思路：

運用人工(gong)智能領域(yu)中的(de)監督學習技術，從地(di)域(yu)洗(xi)錢現(xian)狀、監管要(yao)素以(yi)及分支機構客戶(hu)、業務(wu)等方面提(ti)取風(feng)險因素，進而構建(jian)分支機構洗(xi)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)職調查機制不完善，缺乏有(you)效(xiao)的調查模板和分析模型(xing)。

解決思路：

(1) 運(yun)用人(ren)工(gong)智能(neng)領域(yu)中的知(zhi)識(shi)(shi)圖(tu)譜技術構建客戶(hu)(hu)洗(xi)錢風險(xian)點知(zhi)識(shi)(shi)庫(ku)，并運(yun)用人(ren)工(gong)智能(neng)領域(yu)中的自然語言處(chu)理（NLP）技術構建客戶(hu)(hu)標簽(qian)提取模型，通過客戶(hu)(hu)標簽(qian)在(zai)客戶(hu)(hu)洗(xi)錢風險(xian)點知(zhi)識(shi)(shi)庫(ku)中的檢索、匹配(pei)等，實現客戶(hu)(hu)洗(xi)錢風險(xian)智能(neng)識(shi)(shi)別(bie)（已有業界(jie)實踐）。

(2) 運用大(da)數(shu)據分(fen)析領域中的社(she)(she)會網(wang)絡分(fen)析技術，構建客戶(hu)社(she)(she)交網(wang)絡分(fen)析模型，以對客戶(hu)交易目的與性質、實際控制人和受益人進行識別分(fen)析（已(yi)有學(xue)術研(yan)究(jiu)）。

(3) 運用人工智能領域中的監督學習(xi)技(ji)術，構建客戶洗(xi)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：

缺乏有效的文(wen)本信(xin)息提取工具。

解決思路：

運用人工智能領域中(zhong)的自然(ran)語言處理（NLP）技術，提取并整理客(ke)(ke)戶相關(guan)(guan)(guan)文(wen)件(jian)中(zhong)的關(guan)(guan)(guan)鍵(jian)(jian)要素（例如客(ke)(ke)戶基本信息(xi)、交(jiao)易對手、委托代(dai)理關(guan)(guan)(guan)系等），并通(tong)過客(ke)(ke)戶文(wen)件(jian)關(guan)(guan)(guan)鍵(jian)(jian)要素在客(ke)(ke)戶洗(xi)(xi)錢風(feng)險點(dian)知(zhi)識庫中(zhong)的檢索、匹配等，實現客(ke)(ke)戶洗(xi)(xi)錢風(feng)險智能識別（已有業界實踐）。

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(ming)單篩(shai)查方式(shi)主要依靠精準匹配，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(yong)人工智能領域中(zhong)的自然語言(yan)處理（NLP）技術，構建可以實現模糊(hu)匹配的名單篩查模型（已(yi)有業界實踐）。

(2) 運用(yong)人(ren)工智能(neng)領域中的(de)流程自動(dong)化(hua)（RPA）技術，構建客戶盡調和名單管理工作輔助機器人(ren)，實現(xian)客戶身份識別工作中部(bu)分流程的(de)自動(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：

傳統監測(ce)模型基于較為簡單的(de)線性多因子模型，其(qi)數(shu)據分析能力較弱(ruo)，難(nan)以(yi)達到較高的(de)監測(ce)準(zhun)確率和覆蓋率。

解決思路：

運用(yong)人工智(zhi)能領域中(zhong)的(de)監督(du)學習技術，利用(yong)客戶特(te)征、客戶關(guan)聯關(guan)系、交易(yi)特(te)征等多(duo)維信息和海量數據(ju)，構建(jian)可疑交易(yi)智(zhi)能監測(ce)模型(xing)（已有業(ye)界(jie)實踐和理(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(de)交易數據(ju)分(fen)析模(mo)型。

解決思路：

(1) 運用大數(shu)據分(fen)析(xi)領域的社會(hui)網(wang)絡(luo)分(fen)析(xi)、聚類分(fen)析(xi)等(deng)技術，結合(he)數(shu)理統計、數(shu)論等(deng)方面的知識，構建資金網(wang)絡(luo)分(fen)析(xi)模型(xing)、客戶(hu)與(yu)交易匹配度分(fen)析(xi)模型(xing)、交易金額倍數(shu)特征分(fen)析(xi)模型(xing)等(deng)（已(yi)有業(ye)界實踐和理論研究）。

(2) 運用人工智能領域中(zhong)的流程(cheng)自動化（RPA）技術，構建甄(zhen)(zhen)別(bie)工作(zuo)輔助(zhu)機器人，實現可疑交易(yi)甄(zhen)(zhen)別(bie)工作(zuo)中(zhong)部分流程(cheng)的自動完成。

(3) 運用人工智能領域的自(zi)然語言(yan)處理（NLP）技術，實現可疑報告的自(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：

缺乏高效的數(shu)據處理（包括數(shu)據采集、存儲(chu)、檢(jian)索、加(jia)工(gong)、變換(huan)、傳輸、計算(suan)等(deng)）工(gong)具。

解決思路：

運用(yong)云計算技術搭建大(da)數(shu)據處理平臺(tai)，實(shi)現海(hai)量數(shu)據的高效處理（已有業界(jie)實(shi)踐）。