具有前瞻性思维的银行、信用社和贷款机构都十分清楚，一个恰当的运营战略需要满足降低成本、保持AML/BSA合规性和提高效率这些要求。频发的全球性危机，则凸显了运营灵活性、适应性和可扩展性的重要性。简而言之，运营要有弹性。而人工智能等创新方法恰好有助于金融机构打击洗钱和其他金融犯罪，并提高运营弹性。

最近，全球知名数字企业的金融犯罪战略主管Grant Vickers与全球风险技术市场研究与分析的领先提供商的研究总监 Nick Vitchev 一起讨论了人工智能驱动的智能自动化在银行运营弹性中的关键作用，尤其是在 CLM（客户生命周期管理）和金融犯罪方面。他们还讨论了如何利用这些技术为金融机构带来新的战略机遇，从而实现收入增长。以下是这场讨论的核心要点:

人工智能、ML和自动化正在反洗钱合规操作的三个领域中发挥关键作用

• KYC（了解您的客户）

• 制裁筛查

• 交易监控

KYC从客户入职的时候就已经开始了，这是整个生命周期最早的阶段。KYC 是从客户入职，也就是客户生命周期的最早阶段开始的。KYC需要去明确金融机构客户的身份、开户原因以及金融机构对客户正常活动的期望。Grant说：“达成这一目标，金融机构一般会通过以下这两种方式：一，目前已知的，对客户的了解；二，在活动中收集到的与客户相关的信息。这样一来，金融机构就对客户有了全面的了解，自然就可以对他们能够按照预期运营做出评估。在这个过程中，如果他们的活动与预期不同，那一定要多加留意，因为这是一个危险预警！”

人工智能和自动化既能加快客户入职和数据收集的过程，又能呈现出分析师无法轻易提供到的有关客户的详细信息。在自动化从第三方来源和开源位置引入信息后，AI和ML就可以对各种文件和非文件来源进行深入研究，并从中提取有关关键客户的见解。

AI、ML与自动化相结合既能够简化KYC流程，又能够降低风险。Grant对此进行了解释：目前大多数的金融机构都陷入了一个周期性的循环，即每年只关注高风险客户，然后每两年或两年以上关注低风险客户。这对于金融机构来说无疑是一个巨大的运营负担，更何况而且他们在很长一段时间内都没有审查到大部分的客户群。因此，银行正在寻找通过扫描第三方来源的变化或在发生意外活动时接收自动更新（审查触发器）来实时查看KYC数据的工具。他们希望取消掉对KYC数据的每3年或每5年一次定期审查，而转向永久性的KYC，实时提供信息，即只有在触发事件发生时才进行调查，比如DBA名称的更改或所有权的变更。所以说，这种人工智能驱动的自动化既加快了KYC流程，也让金融机构增加了对风险的关注。

第二个被AI、ML和自动化影响的关键领域被更广泛地理解，也就是制裁筛选。Grant认为，针对制裁、PEP、负面媒体对客户进行筛查的智能自动化时机已经足够成熟，银行只能尽可能地降低筛查力度，否则就会因放行过多而受到罚款和处罚，也会出现大量的错误警报、和很多无关紧要的新闻。

人工智能驱动的自动化可以对误报和新闻文章做出判断。Grant举例说，筛选工具会对一篇题为 "比尔·盖茨在英国打击性交易 "的文章发出警报，将其归类为负面文章进行审查。但AI/ML模型则会认为这篇文章是对比尔·盖茨的正面提及，并自动消除分析师审查这篇文章的必要性。

受AI/ML和自动化影响的第三个领域是反洗钱风险交易监控。这些技术一起从第三方来源获取数据，对组织和个人进行研究，以支持确定警报支付信息（如 SWIFT 信息）是否有效。如果交易未被确定为误报（基于人工智能模型），则自动升级至人工分析师进行进一步审查。AI和人工智能驱动应用于任何警报调查的保守分析，然后帮助建立用于准备监管备案检查的说明。

缓解员工短缺问题 - Level 1 分析师

Nick说：“自新冠肺炎疫情开始以来，银行在合规运营方面一直面临着员工的高流失问题。为了解决这一问题，银行在过去的18个月里，不得不将招聘人数增加了一倍，这无疑给后续培训、留住人才和维护组织结构带了巨大的压力。而在需要处理 L1 警报数量激增的情况下，这也直接为智能自动化提供了关键驱动力。此外，由于俄罗斯入侵乌克兰导致美国财政部和全球其他政府机构推出了数千项新的制裁措施，这种情况也将会持续恶化。

Grant解释到，目前的局面是分析师大量流失，银行长期处于招聘困境中。这里的根本原因则是，L1级分析师入职后，只能在大量信息的琐碎工作中疲于奔命，却很少能接触到有升级价值的项目，工作体验相当差，因此，银行如果不解决这个根本问题，就很难招到人才。

银行合规运营领导者发现，从事更高层次工作的分析师工作得更开心。那么如何让分析师只专注于有意义的工作，让他们能够从事基于风险的决策呢？很简单，利用数字工作者，它们能够帮助分析师将精力花费在更加有价值的事情上，获得更高层次的工作体验。Grant说到，当银行引入数字员工队伍时，这些问题就迎刃而解了，它们能够全天无休的工作，随着时间的推移，它们通过学习积累经验，会更加擅长上级所交代给它们的任务。如此一来，就完美解决了与运营能力、质量、自然减员和客户体验（CX）相关的问题。客户体验也会因为数字工作者内置的智能减少了处置警报所需的客户接触点数量，而得到显著改善。

自动化如何进行危机事件后的日常AML运营

Nick指出，除开不常见的一次性危机事件外，日常琐碎的问题更需要企业进行整改，使其能够逐渐向着自动化方向发展。Nick举例道，他最近与一家欧洲银行进行了交谈，该银行完成了一项规模较小的收购，但却几乎没有影响到银行的业务量。相反，相对较小的L1警报，在随着数量逐渐增加和未能重新筛查客户组合，却使得他们的金融犯罪业务 "分崩离析"。

Grant对这种情况表示理解，他了解到，目前许多银行的审查员都很疑惑为什么不在KYC、制裁筛选和交易监控这三个领域应用自动化。虽然，当前智能自动化的时机已经十分成熟。但这不是事件驱动的。不过好消息是，现在审查员正在研究反洗钱 CLC 计划，并表示他们看到了自动化机会。审查员主动建议自动化，相较于过去需要专人说服，无疑是一种进步，这也让银行更有动力关注智能自动化。

至于银行并购，随着银行的合并、地理覆盖范围和客户群的扩大，这一问题将愈演愈烈，由此产生的合规工作量也自然会呈指数级增长。Grant说："如果 KYC 不符合标准，则要对另一家银行的客户进行补救，并采用新技术来处理增加的工作量。自动化在其中发挥了关键作用。”他还指出，许多金融机构对在并购交易中引入自动化犹豫不决，但其实，在并购过程中就应该考虑到这一点，而不是等到并购完成后再考虑。他解释说："当流程发生变化或考虑采用新的运营模式时，让自动化供应商和其他技术供应商一起采用统一的流程会很有帮助。当把客户和客户数据带到另一个平台时，就会出现价值领域，这通常会带来许多数据集成问题。因此，无论是开放式应用程序接口（API）还是进入应用程序的前端，自动化的时机都已经十分成熟了。

将 KYC 知识转化为战略性收入机会

一些银行和其他金融机构在利用智能自动化后，不仅仅实现了工作效率和客户体验的大幅提升，还从战略角度看到了更多的收益。

Grant说，我们引入自动化来理解和分类文档，收集信息见解，并将文档数字化，就是为了让其‘活’起来，而不是停滞不前。现在，他们拥有数以百万计的可发现文档，这对合规性非常有利。同时，收入中心还可以根据他们对客户的了解提供新的产品和服务。

Grant进一步解释到，许多金融机构正在转向 RTP（实时支付）。"但是，当制裁筛选流程挂起一笔付款并将其搁置直到合规审查发生时，银行需要自动化。他补充说："电汇可能需要一天，但 RTP 必须是几秒钟。”

最后Grant指出，世界知名自动化厂商的自动 KYC 功能，解决了客户提交文件的问题。也就是说，在引入技术后，分析师无需询问客户就能获得信息。这就是在解决监管合规问题的基础上解决创收问题的 3 大方面。

来源：WorkFusion