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人工智慧 讓金融洗錢防制更完善

金融最前線
文 / 王儷玲    
2018-08-30
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人工智慧 讓金融洗錢防制更完善
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在兆豐銀行海外分行遭美國鉅額裁罰事件後,洗錢防制的問題更受到國內金融機構重視。今年4月金融總會與各金融公會聯合舉行「金融業防制洗錢暨打擊資恐誓師大會」,金管會顧立雄主委在會中表示,政府積極推動洗錢防制,希望能降低金融體系遭受不法分子利用的風險。由於國際金融自由化程度日益提高,金融商品與網路科技的蓬勃發展,洗錢手法亦不斷翻新,各國對防制洗錢議題的重視程度及關注範圍日益擴大。隨著金融科技(FinTech)與監管科技(RegTech)的發展,防制洗錢金融行動工作組織(FATF)也提出降低洗錢風險的具體要求,包括提高法人透明度及資訊揭露,要求金融機構必須有足夠能力防制洗錢及資恐的風險。但是,落實防制洗錢工作成本很高,金融機構必須充分了解客戶的背景,並在每天高達以百萬計的金融交易中,找出異常狀況,進一步分析疑似洗錢交易。在過去兩年間,金融機構已投入大量的人力和資源設立防制洗錢專責單位,目前多數銀行已有數十位,甚至逾數百位的專責人員。

監管科技化 可望減低銀行法遵成本

為因應此重要議題,政治大學金融科技國際產學聯盟(GLORIA)邀請前IBM首席科學家、美國哥倫比亞大學兼任教授暨Graphen CEO林清詠博士回台灣授課,針對「金融科技創新關鍵技術」分享美國實務經驗,他指出應用人工智慧可降低銀行不良貸款與洗錢風險,並有效減輕科技威脅下的巨額的人事與資安洗錢防制成本。但人工智慧應用在洗錢防制上,必須基於長期累積的龐大數據,並將數據進行碎片化的處理、不斷進行配對分析,藉由將洗錢防制系統導入至金融機構的風險管理大數據平台中,可從安全層面、決策系統、例行監測與觀察、客戶的營運管理等數個面向切入整體的數據體系,並架設技術模組,實際上處理的數據能力可以每分鐘處理千萬次的數據指標的計算,對交易、洗錢防制、反詐欺都能發揮重要的功用。可見金融科技已讓金融監理進入「監管科技」的世代,政府也應考量「監管科技化」,鼓勵銀行以科技提升風險控管機制,尤其利用人工智慧結合反洗錢的解方,可望替銀行省下大量法遵人力與管理成本,提升資安洗錢防制效率,創造雙贏。

林清詠博士表示,目前全球銀行業遇到反洗錢、防恐的挑戰,法規愈來愈細、要求愈來愈多、步驟多又一天到晚在變,且罰款常是天價數字,對銀行運作造成非常大的成本負擔,Graphen已成功發展反洗錢人工智慧系統,並協助多家國際大型銀行導入,運作上可大幅減輕金融機構鉅額的人事與洗錢防制成本。未來林清詠博士也將與政大金融科技研究中心合作,在反洗錢與監管科技部分進行多項合作,希望能將在國際AI優化洗錢防制經驗回饋給台灣金融產業。

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