金融資安守門員!人工智慧防堵洗錢一把罩!(上)

金融資安守門員!人工智慧防堵洗錢一把罩!(上)

金融資安守門員!人工智慧防堵洗錢一把罩!(上)
金融資安守門員!人工智慧防堵洗錢一把罩!(上)

交給人工智慧把關金融資安就對了!防堵洗錢樣樣行!(上)

 

目錄

1. 機會伴隨風險,需投入洗錢防制人力

2. 金融資安守門員:人工智慧定義反洗錢新規則

3. 人工智慧應用於防制洗錢的方式:

3-1. 從大數據中辨識可疑訊息

3-2. 人工智慧挖掘交易者的人際關係

3-3. 自然生成可疑活動報告(SAR)

3-4. 交易監控閥值

3-5. 如何判別疑似洗錢的客戶交易

 

自從 2020 年開始,COVID-19 疫情所帶來的經濟破壞,導致消費者與金融機構間的交易迅速轉往線上支付。許多面臨物價通膨的民眾,在荷包不斷縮水的情況下開始思考,如果只能將錢存入銀行過於欠缺彈性,但是如果像是使用信用卡、銀行貸款或融資,卻侷限在個人的信用評比而有其限制。因此,非銀行體系的私人金融單位在前述狀況下得以興起;這些單位濫用網路的各種交易工具,利用個人以利滾利的投機心態,催生了購買資產、存入金融機構帳戶或匯至人頭帳戶等洗錢方式。

(示意圖/取自網路)

 

機會伴隨風險,需投入洗錢防制人力

獲得2020年度最佳「反洗錢解決方案」,全球數據分析領域領導者(SAS)、安侯建業聯合會計事務所(KPMG),及台灣反洗錢推廣協會(ACAMS)最新發布的反洗錢技術研究顯示,美國銀行業每年投入反洗錢的預算已高達 250 億美元,因此各國財政部試圖建立更加嚴謹且精準的反洗錢機制。台灣的金融監督管理委員會,作為主管反洗錢政策的政府機關,則是在2020年8月正式發布「金融科技發展路徑圖」,積極協助各金融機構尋求新的市場需求與價值,共同打造安全的金融科技生態圈。

 

目前大部分銀行均採用「規則基礎系統」(rules-based)的方法偵測非法洗錢。但是,面對系統每次數千甚至上萬筆警訊,卻只能先以人工過濾判斷。同時,隨著偵測技術與時俱進,相關工作人員也增加不少負荷心力。因此,在金融單位系統不見得有良好串接或資料管理,便需藉由新的科技工具主導改變環境。

 

 

金融資安守門員:人工智慧定義反洗錢新規則

在各國不斷構思下,經過改良的資安技術,不只可以用來保障網路安全,同時也能夠真正減輕人力負擔。SAS 在許多國外金融機構發展的經驗指出,人工智慧(AI)和機器學習技術(ML),在反洗錢趨勢下不斷成長,超過半數以上(57%)受訪者已經在反洗錢程序中部署 AI/ML,或預計在 12-18 個月內設置這項技術。因此,人工智慧的運用不只作為產品服務面的多樣化,更成為金融業發展洗錢防制的核心技術,有助於在大數據中找出共通模式與連結,實踐資安的核心價值。

 

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