当金融风控遇到AI 金融机构反洗钱如此简单 原创

AI智能反洗钱系统是AI技术在金融风控领域的一个具体应用。其利用机器学习、知识图谱、大数据分析技术对金融机构反洗钱义务中客户身份识别和可疑交易监测进行智能化分析，是既有反洗钱监管报送的有益补充，降低客户在反洗钱报送过程中人工投入成本，减少客户因为反洗钱问题导致监管机构的处罚概率。

HPE近日宣布与金融服务行业领先的合规解决方案提供商Tookitaki达成重要合作，为亚太地区的银行和金融机构提供全新的产品——采用专为大数据定制的HPE GreenLake，以安全、灵活的即服务消费模式交付由人工智能（AI）驱动的Tookitak反洗钱（AML）解决方案。

众所周知，HPE GreenLake将云的简单性和敏捷性与混合IT所附带的治理、合规和可视性相结合。HPE GreenLake提供了一系列能够加速创新的云服务，而依托英特尔®至强®可扩展处理器可以更好地实现AI加速，让数据分析得心应手。

AI驱动的反洗钱方案

洗钱是指将毒品犯罪、黑社会性质的组织犯罪、恐怖活动犯罪、走私犯罪、贪污贿赂犯罪、破坏金融管理秩序犯罪、金融诈骗犯罪的所得及其产生的收益，通过金融机构以各种手段掩饰、隐瞒资金的来源和性质，使其在形式上合法化的行为。目前，常见的洗钱途径广泛涉及银行、保险、证券、房地产等各种领域。

目前，金融机构的反洗钱义务主要包括“依法采取预防、监控措施，建立健全客户身份识别制度、客户身份资料和交易记录保存制度、大额交易和可疑交易报告制度”。结合金融机构的实际工作，人工智能技术可以从客户身份识别和可以交易识别两个方面帮助我们提高反洗钱识别能力。

一直以来，银行反洗钱工作的开展，主要依赖于反洗钱专家经验规则。但随着银行交易量逐年增长，可疑交易宗数年增长30%至40%，仅通过人工规则优化来减少可疑案件量，难以建立规则优化的长效机制。

值得关注的是，科研人员已利用人工智能机器学习平台研制出反洗钱可疑交易智能分析平台，为反洗钱相关部门提供由人工智能机器学习算法驱动的反洗钱决策支持。

HPE与Tookitaki打造的解决方案赋能金融机构创建一个可执行反洗钱数据分析的中央大数据平台，并启用AI反洗钱解决方案。它通过HPE GreenLake以即服务的方式交付解决方案，为银行提供了敏捷性、灵活性和可扩展性等云体验，在本地部署AI优化的基础架构平台和解决方案的同时，也具备了更高的控制力、成本效益和治理能力。

值得提及的是，HPE GreenLake基于第三代英特尔®至强®可扩展处理器的最新特性，将计算能力发挥到极致。具体来说，处理器提供了多达40个强大内核，能够基于平衡、高效的架构提升内核性能、内存和I/O带宽，为处理数据中心到边缘的各种工作负载进行提速。

第三代英特尔®至强®可扩展处理器除了可以提供强大的算力，还支持AVX-512、DL Boost指令集，可以对人工智能负载进行专门的加速。

作为一款集成人工智能加速及硬件增强型安全功能的数据中心级CPU，第三代英特尔® 至强® 可扩展处理器在处理各种人工智能工作负载时较上一代产品有着更高的性能。

通过能够简化主流端到端数据科学工具的英特尔优化方案，并在oneAPI开放标准支持下，第三代英特尔® 至强® 可扩展处理器让数据从业者能够更加快速轻松地打造并广泛部署更智能的模型，更简单地从概念验证阶段（PoC）顺利过渡到生产阶段。

HPE GreenLake云服务为客户提供了强大的基础，赋能他们通过在本地、边缘或主机托管设施中运行的弹性即服务平台来推动数字化转型。

此次与Tookitaki合作为亚太地区金融机构提供反洗钱解决方案，只是众多行业案例中的一个范本。目前，HPE GreenLake已拥有超千家客户，涵盖多个行业领域。

先行者的最佳实践

随着金融和非金融交易业务不断更新，洗钱行为正变得越来越扑朔迷离。当网络银行、电子货币、电子交易出现以后，精通电子技术的洗钱者踪迹变得更加飘忽不定。互联网技术发展的同时，洗钱手段不断升级。互联网借贷平台、互联网保险、虚拟货币等，都成了洗钱犯罪分子的温床。目前，利用电子支付、电子交易的网络洗钱成为主流，大量洗钱行为发生在线上。数据黑产与洗钱团伙联合，申请欺诈、交易欺诈、洗钱交易的边界越来越模糊。

大华银行（UOB）是亚洲领先的银行，也是全球首家通过HPE GreenLake选择Tookitaki反洗钱解决方案的金融机构，通过AI加强了银行的反洗钱系统。大华银行根据自身的需求，通过TookitakiAI定制了解决方案。

Tookitaki和HPE合作，帮助大华银行率先推出了AI增强型反洗钱系统，该系统同时采用两个反洗钱风险维度——交易监控和姓名筛查。利用该技术，大华银行每月筛查6万个账户名字，以确定这些个人或实体是否在全球监管观察名单上。大华银行的人工智能增强型反洗钱系统现在平均每月可从5700多个可疑交易警报中更准确地找出优先级较高的案件。在调查潜在的洗钱行为时，银行也能更慎重、迅速地部署必要的资源。用于姓名筛查和交易监测的模型在"高优先级"类别中的预测准确率达到了96%。

第三代英特尔® 至强® 可扩展处理器是一款集成人工智能加速的数据中心级CPU，得到端到端数据科学工具及庞大的智能解决方案生态系统的支持。

您可从广泛的预集成、经认证的数据分析与人工智能企业解决方案中进行选择，包括大型企业数据库和众多其他应用。借助采用第三代英特尔® 可扩展处理器的解决方案，您可以随时加快人工智能部署、释放洞察。

银行对数据的合规性要求高，第三代英特尔®至强®可扩展处理器中搭载了英特尔® 软件防护扩展（英特尔® SGX），该技术可以提供基于硬件的内存加密、将内存中的特定应用代码与数据进行隔离，从边缘到云端，实时保护数据和应用代码，在无损隐私的情况下通过共享数据加强协作（如人工智能中的联邦学习），从而实现数据主动防护。

英特尔® Crypto Acceleration能够提高包括安全连接的Web服务、5G基础设施、防火墙等在内的加密密集型工作负载性能，同时降低全面加密对性能的影响。

Tookitaki联合创始人兼首席执行官Abhishek Chatterjee表示："从试点成功到与大华银行合作项目的实施成功，都表明了我们与HPE携手为金融机构优化的由机器学习驱动的反洗钱解决方案的有效性。HPE在大数据即服务和制定解决方案蓝图方面经验丰富，能够快速设计和部署AI解决方案。我们的系统使用的是分布式数据并行架构和机器学习的组合，它能确保多层技术和多系统都具有可扩展性。我们与HPE携手赋能银行客户实施高模块精度的系统，从而在发展过程中保持合规和业务连续性。"

总之，金融机构应充分应用大数据、云计算、区块链、人工智能等技术，实现反洗钱信息管理的数字化，推动洗钱风险识别、监测、预警及报告的智能化。

结语

利用人工智能编织反洗钱的天网是金融机构的必然选择，无论是纵向深入（数据深挖掘）还是横向合作（跨机构或者跨行业），虽然道路险阻，但未来可期。

在大华银行项目取得成功之后，HPE和Tookitaki已经准备为亚太地区的其它银行和金融机构提供支持，它们都希望通过利用即服务模式所带来的灵活性，并由此获得增强型反洗钱解决方案交付的业务利益。