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(le)歷史(shi)原(yuan)因以外，語言、思(si)維(wei)方式、工作習(xi)慣等方面差異所導致的監管要(yao)求理解(jie)偏(pian)差也是(shi)主要(yao)原(yuan)因之一。

解決思路：

(1) 運用人工智(zhi)(zhi)能(neng)領域中的知識(shi)圖譜技術構建境外監管文(wen)件(jian)要素庫，以(yi)實現境外監管文(wen)件(jian)智(zhi)(zhi)能(neng)解(jie)讀。

(2) 運用人工(gong)智能領域的(de)自然語言處理（NLP）技術從金融機(ji)構(gou)內部(bu)(bu)制度文件(jian)(jian)中提取要(yao)素，通(tong)過內部(bu)(bu)制度文件(jian)(jian)要(yao)素在監管文件(jian)(jian)要(yao)素庫中的(de)檢(jian)索、匹配等，實現被處罰風(feng)險的(de)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(fen)支(zhi)機(ji)構洗錢風險評估機(ji)制不足(zu)，其中一大問題在于缺乏合理(li)的(de)評估工具。

解決思路：

運用(yong)人(ren)工(gong)智能領域中的(de)監督(du)學(xue)習技術，從地域洗(xi)錢現狀、監管要(yao)素以(yi)及(ji)分支(zhi)機(ji)構(gou)客戶、業務等方面(mian)提取(qu)風(feng)險因(yin)素，進而構(gou)建分支(zhi)機(ji)構(gou)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：

客戶盡職調(diao)查(cha)機制(zhi)不完善，缺乏有效的(de)調(diao)查(cha)模板(ban)和(he)分析模型。

解決思路：

(1) 運(yun)用人工智能領(ling)域(yu)中的(de)知識圖譜技術構(gou)建客戶(hu)(hu)洗錢風(feng)險(xian)點知識庫(ku)，并運(yun)用人工智能領(ling)域(yu)中的(de)自然語言(yan)處理（NLP）技術構(gou)建客戶(hu)(hu)標簽提(ti)取模型(xing)，通過客戶(hu)(hu)標簽在客戶(hu)(hu)洗錢風(feng)險(xian)點知識庫(ku)中的(de)檢索、匹配等，實現客戶(hu)(hu)洗錢風(feng)險(xian)智能識別（已(yi)有(you)業(ye)界實踐）。

(2) 運用大數(shu)據(ju)分(fen)析領域(yu)中的社會(hui)網絡分(fen)析技術，構(gou)建(jian)客戶社交(jiao)網絡分(fen)析模型，以對客戶交(jiao)易目的與性質、實際控制人和(he)受益人進行識別分(fen)析（已有學(xue)術研究）。

(3) 運(yun)用人工(gong)智能領域中的監(jian)督學(xue)習技術，構建客(ke)戶洗錢風險智能評估模型。

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(you)效的文本信息(xi)提取工具。

解決思路：

運用(yong)人(ren)工智(zhi)能(neng)領域中的(de)自然語言處理(li)（NLP）技術，提取并整理(li)客戶(hu)(hu)相關(guan)文件(jian)中的(de)關(guan)鍵要素(su)（例如客戶(hu)(hu)基本(ben)信息、交易(yi)對手(shou)、委托代理(li)關(guan)系等），并通過客戶(hu)(hu)文件(jian)關(guan)鍵要素(su)在客戶(hu)(hu)洗(xi)錢(qian)風(feng)險點知識(shi)庫中的(de)檢索、匹配等，實現客戶(hu)(hu)洗(xi)錢(qian)風(feng)險智(zhi)能(neng)識(shi)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：

名單篩查方式(shi)主(zhu)要依靠精(jing)準匹配，缺乏具有較高準確率(lv)的模糊匹配工(gong)具。

解決思路：

(1) 運用(yong)人工智能領域中的自然語言處理（NLP）技術，構(gou)建(jian)可以實現模(mo)糊(hu)匹配的名單篩查模(mo)型（已有業界實踐）。

(2) 運用人(ren)工智能領域(yu)中的流程自(zi)動化(hua)（RPA）技術，構建客戶(hu)盡調和(he)名單管理工作(zuo)輔助(zhu)機(ji)器人(ren)，實(shi)現客戶(hu)身(shen)份識別工作(zuo)中部分流程的自(zi)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：

傳統監測(ce)模型基于較(jiao)(jiao)為簡單的(de)線性(xing)多因子模型，其數據(ju)分(fen)析能力較(jiao)(jiao)弱(ruo)，難以達到較(jiao)(jiao)高的(de)監測(ce)準確率和(he)覆蓋率。

解決思路：

運用(yong)人工智能(neng)領域中的監督學習技術，利用(yong)客戶(hu)特征(zheng)、客戶(hu)關聯關系、交(jiao)易特征(zheng)等多維信息和海量數據，構建可疑交(jiao)易智能(neng)監測模型（已(yi)有業界實踐和理論研究(jiu)）。

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)有效的(de)交(jiao)易(yi)數據(ju)分析模(mo)型。

解決思路：

(1) 運用大數(shu)(shu)據分(fen)(fen)析(xi)領域的社(she)會網絡(luo)分(fen)(fen)析(xi)、聚類分(fen)(fen)析(xi)等(deng)技(ji)術，結合數(shu)(shu)理統計(ji)、數(shu)(shu)論等(deng)方面的知(zhi)識，構建(jian)資金(jin)網絡(luo)分(fen)(fen)析(xi)模(mo)型、客(ke)戶與交易匹配度分(fen)(fen)析(xi)模(mo)型、交易金(jin)額倍數(shu)(shu)特征分(fen)(fen)析(xi)模(mo)型等(deng)（已有(you)業界實踐和(he)理論研究）。

(2) 運用人工智能領域中(zhong)的流程(cheng)自動化(hua)（RPA）技術，構建(jian)甄(zhen)別工作輔(fu)助機器人，實現可疑交易甄(zhen)別工作中(zhong)部(bu)分流程(cheng)的自動完成。

(3) 運用(yong)人工智能領域的(de)自然語言處理（NLP）技術，實(shi)現可疑報告的(de)自動(dong)生(sheng)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(ju)處理（包括數據(ju)采集、存(cun)儲(chu)、檢索(suo)、加工(gong)、變換、傳輸、計算(suan)等(deng)）工(gong)具。

解決思路：

運(yun)用云計算技(ji)術(shu)搭建(jian)大數據(ju)處(chu)理平臺，實(shi)現海量數據(ju)的高(gao)效處(chu)理（已有業界實(shi)踐）。