有光的地方总有影子，金融业承担着社会资金存储、融通和转移职能，对社会经济发展起着重要的促进作用。但金融蓬勃发展的同时，相关风险也在增加，例如以看似正常的金融交易作掩护，改变犯罪收益的资金形态或转移犯罪资金。金融欺诈层出不穷，犯罪手法日益复杂隐蔽，给行业带来了巨大的挑战。

面对滚滚而来的全球数字化浪潮，如何在享受这种便利的同时保障客户信息、账户和资金安全，保障系统运行安全和业务连续性，针对洗钱、金融欺诈、客户信息泄漏、非法盗取账户信息等问题尽早识别和发现，成为急需关注的课题。

SAS作为全球知名数据分析及智能应用统计领域的公司，在监管合规和风险管理方面的应用具有全球领先优势，尤其是在银行业的反洗钱及保险业的IFRS17等相关解决方案，拥有众多全球最佳实践用例。

SAS副总裁兼大中华区董事总经理何伟信

国内反洗钱可疑交易监测普遍遇到哪些问题？

新的数字化方法正在重塑支付生态系统，他推动了金融行业发展，让消费者更便捷地进行消费。但同时，新业态伴随着更隐蔽复杂的洗钱手法，也为金融欺诈带来可乘之机。据《2019中国数字金融反欺诈全景报告》显示，黑色产业链已成熟化，规模庞大、欺诈团伙有专业组织并且分工明确，各环节具备特定职能。截至2018年我国黑产从业人员超200万人，黑产市场规模已达千亿级别。

据洗钱和反洗钱相关数据统计

■ 每年全球洗钱金额达2万亿美元

■ 每年全球银行投入的金额达1800亿美元

■ 金融机构投入成本持续增加，犯罪金额比率却只降低2%

适应反洗钱活动发展新态势，以及逐步趋严的监管新要求，我国金融机构持续强化反洗钱风控，取得了积极成效。但目前多数金融机构在进一步提升反洗钱工作效能上依然面临不少挑战。例如，系统有效性和调查效率依然低下、系统生成警报的误报率超95%、金融产品更新快增加了审查和监控的复杂性等。因此，金融机构应持续健全和优化反洗钱管理的长效机制，充分利用大数据、人工智能等新兴技术在反洗钱领域的各种创新应用，迭代升级反洗钱监测系统。而这首先要做的，就是对各项交易进行监测。我们总结了一些国内反洗钱可疑交易监测普遍遇到的问题：

● 模型/规则不完善、不精准，多报、漏报情况严重可疑警报数量过高，报告率和成案率低

● 缺乏可视化调查分析工具

● 重点可疑交易报告数量低、质量差

● 欠缺对模型的全生命周期管理

● 深度分析、机器学习等新技术应用不足

● 系统性能差、运行效率低

● 对集团/境外业务的反洗钱工作的管理有效性不足

针对反洗钱可疑交易监测我们有哪些有效应对方案？

日益变化的经济形式下，我们应该如何应对洗钱和金融犯罪行为呢？任何反洗钱策略都要根据特定的场景和数据特征对症下药地制定。在监管预期和相关成本不断提高的背景下，金融机构需要更准确的监控提高调查效率，全面了解可疑交易活动。

● 统一的高性能软件平台，可以合并和清理数据并加快分析生命周期

● 全面的反洗钱解决方案，提供一整套的集成功能

● 使用人工智能开展侦测，以提高准确性并显著减少误报

● 完善的分析工具，持续优化交易监控规则和模型

● 可以合并和清理数据并加快分析生命周期

引入人工智能和大数据分析技术的新一代SAS反洗钱平台

SAS基于对当前洗钱犯罪特点的研究，对SAS的反洗钱解决方案进行了诸多创新优化。鉴于人工很难独立承担从海量的数据当中筛查出真正可疑的交易行为这项任务，因此需要充分利用人工智能和大数据分析等高新技术。一个强大的、具有直观易用的导航工具的平台能够提升分析师和调查员的工作表现，并促使他们更快地做出更明智的决策——SAS提供的正是这样的平台。

新一代SAS反洗钱解决方案采用功能强大且可灵活扩展的云就绪高性能平台——Viya，包含了数据集成、客户尽职调查、实时扫描、交易监控、可视化调查和报告、高级分析等全功能，可有效覆盖端到端反洗钱工作全流程。而全球250多个金融服务机构正在利用SAS软件防范洗钱活动。

SAS的客户可以广泛地利用人工智能、机器学习等技术来构建更先进的监控系统，进而更加精准地识别高风险客户的可疑交易，降低系统误报率和合规成本。据运营成果数据显示，一些金融机构在与SAS合作实施的项目成效可将其可疑交易的报告率从原来行业平均水平的5%提升3倍至15%。

优化功能，帮助监测团队更加高效决策

SAS反洗钱解决方案中包含的可视化调查功能，可以显著缩短分析数据、识别模式，考虑监控策略和验证应用场景部署所需的时间。应用场景开通速度从几小时减少到几分钟。应用场景快速连续“线上”和“线下”模拟，可最大程度减少验证和优化监控策略的时间。通过实体解析形成的客户单一视图，可通过网络分析实现资金流向可视化，了解重点实体与其他受关注实体之间的借贷，以及资金量的变化。同时，流程自动化和自动设置警报优先级等功能，可使调查效率的大幅度提升。

数据可视化、文本和地理空间搜索与分析、交互式网络构建、实体解析和交易分析等功能使调查团队能够及时处理可疑活动。360度的客户视角结合嵌入式分析，为调查人员打击金融犯罪提供了关键优势，同时提高了操作的准确性和效率。”

图：用户可以查看警报和相关实体的详细信息，全面有效掌握实际情况。

图：网络图可供用户查看实体之间的关系，快速识别可疑资金网络。

除此之外，SAS反洗钱解决方案不仅可使金融机构更为便捷地通过高级分析、人工智能和机器学习进行主动防护。同时还可使用自动化规则和预测型建模来发现隐藏的洗钱模式，将一系列高级分析技术应用于异常检测和行为分析。比如，通过先进的人工智能、高级分析、RPA等技术，SAS可助力金融机构搭建一套基于“风险为本”理念，全面覆盖所有客户、产品和交易的新一代智能反洗钱平台，用以处理欺诈、合规和安全性问题，持续提升反洗钱工作的效力和效率。例如，欧洲某头部银行通过机器学习模型得到新的警报评分，对警报进行优先级排序，使监测分析人员能更专注于高风险警报，并基于多维度数据的集成AI算法进行评分，将假阳性警报数量减少超过30%。而在欧美地区，有的案例误报率甚至可以达到降低80%以上的水平，极大地降低了监测分析人员的工作量，提高调查准确性和工作效率。

“SAS过去四十多年都是非常专注，服务于懂统计的人，懂SAS的人。而未来的世界，高级分析的需求会变得普及化。所以在产品方面，SAS在过去三年进行了很大的改造，包括今天的Viya跟三年前发布的Viya不一样。”何伟信非常务实，他认为从市场战略的角度来看，SAS的中国策略没变，仍然在风控、反洗钱、Viya、政府行业合作、精准营销和生命科学等快速增长市场这六个重点领域，借助全新的Viya4云原生分析平台，满足更广泛的市场需求。同时SAS将今年27%的营收投入在研发上，也远远高于业内12.5%的平均水平。

面向国内金融机构，SAS反洗钱解决方案均可提供差异化服务，不仅可以按照模块化实施，以满足不同银行的不同需求以及部署要求，同时也提供反洗钱领域的专业咨询服务，可协助金融机构建立健全洗钱风险管理体系和机制。SAS愿意用我们的全球实践经验，与各家金融机构在反洗钱应用上携手前进，让数字技术推动金融行业发展，才能真正实现金融和大数据分析领域的共赢。