【e-zone 專訊】反洗錢（AML）和防止恐怖份子籌集資金是全球金融界必做之事（或曰政府規定）。聯合國數據顯示，每年有 8,000 億美元到 20,000 億美元現金被洗，佔全球 GDP（本地生產總值）2% 至 5%。
牽涉金錢數目如此龐大，財金機構自然不敢怠慢，但政府和法規愈來愈l複雜、愈來愈多，國際形變化又快，很多時其實鞭長莫及；若未能及時阻止非法金融活動，更可能遭罰款以億計美元。善用人工智能（AI）等科技當然是方法，但如何幫？
反洗錢反恐最關鍵是知道你的客戶身份（KYC）和監管行為，但加設人手似乎遠遠應付不了工作需要（如：以人手審閱 AML 報告）。AI人工智能方案可作設備識別、人機識別和生物識別等，「記憶」更是其強項（如：掃描「黑名單」）；處理和分析長期積累、數千萬次的數據，助金融機構盡快偵測犯罪行為。此外，反洗錢行為有很多場景特徵，AI 方案按各場景維度設立細分模型，能夠幫助企業偵測疑似洗錢行為。
舉例，英國初創企業 Quantexa 的軟件可從不同來源掃描分析交易數據，該公司更獲得匯豐銀行注資。大公司方面，英特爾（Intel）早前推出 Saffron AML Advisor 軟件，以關聯記憶（associative memory）機器學習技術，從電郵、IT 系統、互聯網等數十種來源的結構和非結構數據，偵測洗錢跡象。該工具更可在非監督學習模式下訓練。
用 AI 處理篩選數據，揪出有問題的人（客戶）和行為，目的其實是幫助財金機構節省大量成本。舉例，英國每年多達 900 億英鎊犯罪洗錢，當地銀行每年更要用 50 億英鎊打擊金融犯罪。可以想像，真是 AI 「國家級希望工程」。
Source：ezone.hk