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，語言、思維方(fang)式、工(gong)作習慣等方(fang)面(mian)差異所(suo)導致的監管要求理解偏差也是主要原因之一。

解決思路：

(1) 運(yun)用人工智(zhi)能領域中的知識(shi)圖譜技(ji)術構建境外監(jian)管文件(jian)要素庫(ku)，以實(shi)現(xian)境外監(jian)管文件(jian)智(zhi)能解讀(du)。

(2) 運用人工智(zhi)能(neng)領域的(de)自然語言處理（NLP）技術從(cong)金融機構(gou)內部(bu)制度文(wen)件(jian)中提取要(yao)素，通過內部(bu)制度文(wen)件(jian)要(yao)素在監(jian)管文(wen)件(jian)要(yao)素庫中的(de)檢索、匹配等，實現被處罰風險(xian)的(de)智(zhi)能(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(ji)構(gou)洗錢風險評(ping)估(gu)(gu)機(ji)制不足(zu)，其(qi)中一大問題在于(yu)缺乏合(he)理(li)的評(ping)估(gu)(gu)工(gong)具。

解決思路：

運用人工智能領域中的監督學(xue)習技(ji)術，從地域洗錢(qian)現(xian)狀、監管要素以(yi)及分支機構客戶、業務(wu)等方(fang)面提(ti)取風(feng)(feng)險因素，進而構建分支機構洗錢(qian)風(feng)(feng)險評(ping)估模(mo)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(jin)職(zhi)調查(cha)機制不完(wan)善，缺乏有效(xiao)的(de)調查(cha)模(mo)(mo)板和(he)分析模(mo)(mo)型。

解決思路：

(1) 運用(yong)人工(gong)智(zhi)能(neng)領域中的知識圖譜技術構建(jian)(jian)客(ke)(ke)戶洗(xi)錢(qian)風險(xian)點知識庫，并運用(yong)人工(gong)智(zhi)能(neng)領域中的自然語言處理（NLP）技術構建(jian)(jian)客(ke)(ke)戶標簽(qian)(qian)提取模型，通過客(ke)(ke)戶標簽(qian)(qian)在客(ke)(ke)戶洗(xi)錢(qian)風險(xian)點知識庫中的檢索、匹配等，實(shi)現客(ke)(ke)戶洗(xi)錢(qian)風險(xian)智(zhi)能(neng)識別(bie)（已有(you)業界實(shi)踐）。

(2) 運用大(da)數(shu)據分析(xi)(xi)領域中(zhong)的社會網絡分析(xi)(xi)技術(shu)，構建(jian)客(ke)戶社交網絡分析(xi)(xi)模型，以對客(ke)戶交易目的與性質、實際控制人和受益(yi)人進行識別分析(xi)(xi)（已(yi)有(you)學(xue)術(shu)研究）。

(3) 運用(yong)人工智能(neng)領域中的監督學習技(ji)術(shu)，構(gou)建(jian)客(ke)戶洗錢風險智能(neng)評估模(mo)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取(qu)工具(ju)。

解決思路：

運用人工智能領(ling)域中(zhong)的(de)自然語言(yan)處(chu)理（NLP）技(ji)術，提取(qu)并整理客戶(hu)相關(guan)文件中(zhong)的(de)關(guan)鍵要素（例如客戶(hu)基本(ben)信息、交易(yi)對手、委托(tuo)代理關(guan)系等），并通過客戶(hu)文件關(guan)鍵要素在客戶(hu)洗(xi)錢風險(xian)點知識庫中(zhong)的(de)檢索、匹配(pei)等，實現客戶(hu)洗(xi)錢風險(xian)智能識別（已有業(ye)界(jie)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：

名單篩查方式主要依靠(kao)精準匹配，缺乏具有(you)較(jiao)高準確率(lv)的(de)模糊匹配工具。

解決思路：

(1) 運用人(ren)工智能領域中的自然語(yu)言處理（NLP）技術(shu)，構建可以(yi)實(shi)(shi)現(xian)模糊(hu)匹配的名單(dan)篩查模型（已有業界實(shi)(shi)踐）。

(2) 運用(yong)人工智(zhi)能領域中的流程(cheng)自動(dong)化（RPA）技術(shu)，構建客戶盡調和名單管理(li)工作輔助機器人，實現客戶身份(fen)識別工作中部分流程(cheng)的自動(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：

傳統監測模(mo)(mo)型基于較(jiao)(jiao)為簡單的(de)線(xian)性多(duo)因子模(mo)(mo)型，其(qi)數據(ju)分析(xi)能(neng)力較(jiao)(jiao)弱(ruo)，難以(yi)達到較(jiao)(jiao)高的(de)監測準確(que)率和(he)覆蓋率。

解決思路：

運用人(ren)工智(zhi)能(neng)領域中的(de)監督學(xue)習技(ji)術，利用客戶特(te)征、客戶關聯關系(xi)、交(jiao)易(yi)特(te)征等多(duo)維信(xin)息和海(hai)量數據，構建可疑交(jiao)易(yi)智(zhi)能(neng)監測模型（已有業(ye)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(que)乏有(you)效的(de)交易數據分析模(mo)型。

解決思路：

(1) 運(yun)用大數據(ju)分析領域的(de)社會(hui)網絡(luo)分析、聚類分析等(deng)技術，結合數理統計(ji)、數論等(deng)方面的(de)知(zhi)識，構建資金網絡(luo)分析模(mo)型、客戶(hu)與交(jiao)易(yi)匹配度分析模(mo)型、交(jiao)易(yi)金額倍數特(te)征分析模(mo)型等(deng)（已有業界實踐和理論研究）。

(2) 運用(yong)人工(gong)(gong)智能領域(yu)中的流(liu)程自動(dong)化（RPA）技術，構建甄別工(gong)(gong)作輔助機器人，實現(xian)可疑交易甄別工(gong)(gong)作中部分流(liu)程的自動(dong)完成。

(3) 運用(yong)人工智能領域(yu)的自然語言處理（NLP）技術(shu)，實現可疑報告的自動生成。

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(fa)高效的數據(ju)處理（包(bao)括數據(ju)采集(ji)、存儲、檢索、加(jia)工、變換、傳輸、計算等）工具(ju)。

解決思路：

運用云計算技(ji)術(shu)搭(da)建大數據(ju)處(chu)理平臺，實現海量數據(ju)的(de)高效處(chu)理（已(yi)有業界實踐）。