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無接觸經濟正熱,借力人工智慧反洗錢犯罪不費力(下)

無接觸經濟正熱,借力人工智慧反洗錢犯罪不費力,趕快來了解(下)

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人工智慧應用於防制洗錢的方式:

從大數據中辨識可疑訊息

所有的網路資料,最初都是未整理的大數據,是非結構式的資訊。而人工智慧可自動判別非結構式的網路資訊,若偵測到跟金融交易或相關資訊,便能迅速提前通知,以有效防範詐騙或是大量金錢的異常出入。

人工智慧挖掘交易者的人際關係

問題帳戶背後所呈現的個體、群體交易聯繫,可讓人工智慧透過最短路徑算法搜尋洗錢個體之間的中介。比如:若是企業與企業之間帳戶,直接交易百萬金額,其洗錢疑慮較低;若是百萬金額分批從數個不同公司轉出,但共同轉入的相同的個人帳戶,其疑慮就比較高。

自然生成可疑活動報告(SAR)

根據 1970 年的銀行保密法(BSA),反洗錢技術通常不會在其他報告(例如:貨幣交易報告)下標記可疑活動。金融機構有責任在 30 天內就其認為可疑或異常的任何賬戶活動提交報告。如有必要收集更多證據,可延長不超過60天。

交易監控閥值

依循交易偵測需求(例如:金額、次數、天期…)可依需求於系統上自行調整,即時監控可疑交易。(例如:個人帳戶與企業帳戶分類不同,交易的監控標不同)

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如何判別疑似洗錢的客戶交易

當消費者進行免臨櫃的線上開戶,要如何進行身份認證?如何確認消費者本人真的有交易的意願?歸功於人工智慧發展的突飛猛進,AI 擁有「了解你的客戶」(Know Your Customer,KYC)以及「了解你的員工」(Know your Employee,KYE)的反內部詐欺制度。

善用防制洗錢的人工智慧應用與技術,便能協助反洗錢的工作人員們能專心擬定更精明的應對策略、工作效率也隨之更高!

 

 

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