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(yuan)因以外(wai)，語言、思維(wei)方式、工作習慣等方面差異所導致的(de)監管(guan)要求(qiu)理解偏差也是主要原(yuan)因之一。

解決思路：

(1) 運用人工智(zhi)(zhi)能領(ling)域中(zhong)的知識圖譜技術構建境外(wai)監(jian)管文(wen)件要素庫，以實現境外(wai)監(jian)管文(wen)件智(zhi)(zhi)能解(jie)讀。

(2) 運用(yong)人(ren)工智能(neng)(neng)領域的自然語(yu)言處理(li)（NLP）技術從金融(rong)機構內部(bu)制度(du)(du)文件中提取要(yao)素，通過(guo)內部(bu)制度(du)(du)文件要(yao)素在監管文件要(yao)素庫(ku)中的檢索、匹配等，實現被處罰風險(xian)的智能(neng)(neng)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：

分支機構(gou)洗錢風(feng)險評估(gu)機制不足(zu)，其中一大問題在于缺乏合理(li)的評估(gu)工具(ju)。

解決思路：

運用人工智能(neng)領域中的監督學習技(ji)術，從地域洗錢現(xian)狀、監管要素(su)以及分(fen)支機構(gou)(gou)客戶、業務等方(fang)面提取風(feng)(feng)險因素(su)，進而(er)構(gou)(gou)建分(fen)支機構(gou)(gou)洗錢風(feng)(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(ke)戶盡職調查機制不完(wan)善，缺乏(fa)有(you)效的調查模板和分(fen)析模型(xing)。

解決思路：

(1) 運用(yong)人工(gong)智(zhi)能(neng)(neng)領域中的知(zhi)識(shi)圖譜技(ji)術構建客戶(hu)洗(xi)錢(qian)風險點知(zhi)識(shi)庫，并運用(yong)人工(gong)智(zhi)能(neng)(neng)領域中的自(zi)然(ran)語言處理（NLP）技(ji)術構建客戶(hu)標(biao)簽(qian)提取模型，通(tong)過客戶(hu)標(biao)簽(qian)在(zai)客戶(hu)洗(xi)錢(qian)風險點知(zhi)識(shi)庫中的檢索、匹(pi)配等，實現(xian)客戶(hu)洗(xi)錢(qian)風險智(zhi)能(neng)(neng)識(shi)別（已有(you)業界實踐）。

(2) 運用大(da)數據分析領(ling)域(yu)中的(de)(de)社會網(wang)絡分析技(ji)術，構建客戶(hu)社交網(wang)絡分析模型，以對(dui)客戶(hu)交易目的(de)(de)與性質、實際控(kong)制人和受益人進行(xing)識(shi)別分析（已有學術研究）。

(3) 運用人工(gong)智(zhi)能領(ling)域中的監督學習技術(shu)，構建客戶洗錢風(feng)險智(zhi)能評估模型(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：

缺乏有效的文本信息提(ti)取工具。

解決思路：

運用(yong)人(ren)工智能(neng)領域中(zhong)的自然語言處理(li)（NLP）技術，提取并(bing)整理(li)客戶(hu)相關(guan)(guan)文件中(zhong)的關(guan)(guan)鍵(jian)要(yao)素(su)（例如(ru)客戶(hu)基本(ben)信息(xi)、交易(yi)對(dui)手、委(wei)托代理(li)關(guan)(guan)系(xi)等），并(bing)通過客戶(hu)文件關(guan)(guan)鍵(jian)要(yao)素(su)在(zai)客戶(hu)洗錢(qian)(qian)風險(xian)點知識(shi)庫中(zhong)的檢索、匹配等，實現客戶(hu)洗錢(qian)(qian)風險(xian)智能(neng)識(shi)別（已有(you)業(ye)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)單篩查(cha)方式主要依靠精準(zhun)匹配，缺乏具(ju)有較高準(zhun)確率的模糊匹配工具(ju)。

解決思路：

(1) 運(yun)用人工智能領域中的自然(ran)語言處理(li)（NLP）技術，構(gou)建可(ke)以實(shi)現模(mo)糊匹(pi)配的名(ming)單(dan)篩(shai)查模(mo)型（已有業(ye)界實(shi)踐）。

(2) 運用(yong)人工(gong)智(zhi)能領域中的(de)流程自(zi)動化（RPA）技術，構建(jian)客(ke)戶(hu)盡(jin)調和名單管理工(gong)作輔助機器人，實(shi)現客(ke)戶(hu)身(shen)份識別工(gong)作中部分流程的(de)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(xing)基于(yu)較(jiao)為簡單的線性多因子模型(xing)，其數據分(fen)析能(neng)力較(jiao)弱，難(nan)以達到較(jiao)高的監測(ce)準確率(lv)和覆(fu)蓋率(lv)。

解決思路：

運用人工智能領域中的(de)監督學習(xi)技術(shu)，利(li)用客(ke)(ke)戶(hu)特(te)征(zheng)、客(ke)(ke)戶(hu)關聯關系、交易特(te)征(zheng)等多維信息(xi)和(he)海量數據，構建可疑(yi)交易智能監測模(mo)型（已有業界(jie)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(you)效的(de)交易數據分析模型。

解決思路：

(1) 運用(yong)大數據分(fen)(fen)析領域的(de)社會網絡分(fen)(fen)析、聚類分(fen)(fen)析等技術，結合(he)數理統計、數論(lun)等方面(mian)的(de)知識，構建資金網絡分(fen)(fen)析模(mo)型、客(ke)戶與交易匹(pi)配度(du)分(fen)(fen)析模(mo)型、交易金額倍數特征(zheng)分(fen)(fen)析模(mo)型等（已有業界(jie)實踐(jian)和理論(lun)研究）。

(2) 運用人工智(zhi)能領域中(zhong)的(de)流程自動化（RPA）技(ji)術，構建甄別(bie)工作輔助機(ji)器(qi)人，實(shi)現可(ke)疑交易甄別(bie)工作中(zhong)部分流程的(de)自動完成。

(3) 運用(yong)人工智(zhi)能領域(yu)的自(zi)然語言處(chu)理(li)（NLP）技術(shu)，實現(xian)可疑報告的自(zi)動(dong)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：

缺乏高效的數據處理（包括數據采集、存(cun)儲、檢(jian)索、加工(gong)、變換、傳(chuan)輸、計算等）工(gong)具(ju)。

解決思路：

運用(yong)云計算技術搭建大數據處理平臺，實現海(hai)量數據的高效處理（已有業界實踐）。