作為新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的關(guān)鍵引擎，人工智能技術(shù)在以前所未有的速度和力度驅(qū)動(dòng)商業(yè)銀行等金融機(jī)構(gòu)持續(xù)升級(jí)反洗錢工作質(zhì)效。在此背景下，長(zhǎng)期深耕反洗錢等風(fēng)控領(lǐng)域，在賽迪顧問(wèn)發(fā)布的《2024中國(guó)銀行業(yè)IT解決方案市場(chǎng)份額分析報(bào)告》中反洗錢領(lǐng)域位列第一的北京領(lǐng)雁科技股份有限公司（以下簡(jiǎn)稱“領(lǐng)雁科技”），以對(duì)核心技術(shù)自主創(chuàng)新的持之以恒，著力從“‘融合AI深度優(yōu)化傳統(tǒng)專家模型；結(jié)合多模態(tài)特征融合AI建模、正負(fù)樣本動(dòng)態(tài)權(quán)重調(diào)整及千人千面自適應(yīng)監(jiān)控等技術(shù)強(qiáng)化模型的適應(yīng)性和精準(zhǔn)性；打造反洗錢AI智能體’等三個(gè)方向革新數(shù)智時(shí)代的反洗錢工作模式，在錨定降本增效目標(biāo)的同時(shí)，助力商業(yè)銀行構(gòu)筑契合數(shù)智轉(zhuǎn)型及合規(guī)監(jiān)管要求的‘主動(dòng)、智能、持續(xù)’洗錢防控體系?！鳖I(lǐng)雁科技反洗錢專家高建新說(shuō)道。

厘清現(xiàn)狀，洞見(jiàn)監(jiān)管趨嚴(yán)下的商業(yè)銀行反洗錢之“困”

商業(yè)銀行加強(qiáng)洗錢風(fēng)險(xiǎn)防御體系建設(shè)，既是強(qiáng)監(jiān)管態(tài)勢(shì)下維護(hù)金融秩序、社會(huì)穩(wěn)定及國(guó)家安全的必然要求，亦是提升自身整體數(shù)智轉(zhuǎn)型質(zhì)效的主動(dòng)選擇。“在金融監(jiān)管環(huán)境趨嚴(yán)、技術(shù)迭代帶來(lái)洗錢等違法犯罪行為愈發(fā)隱蔽復(fù)雜的趨勢(shì)下，商業(yè)銀行反洗錢工作正面臨前所未有的挑戰(zhàn)?！备呓ㄐ氯缡钦f(shuō)，具體體現(xiàn)在以下四個(gè)方面：

第一，強(qiáng)監(jiān)管政策下的合規(guī)壓力驟增。從國(guó)際來(lái)看，FATF第五輪反洗錢國(guó)際互評(píng)估程序的啟動(dòng)旨在通過(guò)互評(píng)估和后續(xù)評(píng)估，全面審查FATF成員在反洗錢、反恐怖融資和反擴(kuò)散融資方面的合規(guī)性和有效性，本輪評(píng)估審查標(biāo)準(zhǔn)更加嚴(yán)格，尤其強(qiáng)調(diào)對(duì)高風(fēng)險(xiǎn)領(lǐng)域的關(guān)注。從國(guó)內(nèi)來(lái)看，新《反洗錢法》明確了金融機(jī)構(gòu)識(shí)別和管理洗錢高風(fēng)險(xiǎn)客戶的法律義務(wù)，同時(shí)賦予客戶對(duì)風(fēng)險(xiǎn)管理措施的異議權(quán)利，并首次將“風(fēng)險(xiǎn)為本”原則納入法律，要求金融機(jī)構(gòu)根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)狀況配置資源，并對(duì)客戶實(shí)施動(dòng)態(tài)盡職調(diào)查（CDD），取代原有的靜態(tài)身份識(shí)別（KYC）。此外，新《反洗錢法》通過(guò)細(xì)化處罰規(guī)定、提高罰款金額、增加處罰種類等方式，進(jìn)一步加大了對(duì)金融機(jī)構(gòu)違規(guī)行為的處罰力度。隨著FATF第五輪國(guó)際互評(píng)估啟動(dòng)，以及新《反洗錢法》的施行，監(jiān)管防控理念逐步轉(zhuǎn)向“風(fēng)險(xiǎn)為本”，推行“以案倒查”并強(qiáng)化跨部門協(xié)作，這使得銀行面臨更嚴(yán)峻的合規(guī)挑戰(zhàn)和聲譽(yù)風(fēng)險(xiǎn)。銀行不僅需要實(shí)現(xiàn)全流程、全維度合規(guī)，還須在有限資源下提升效率，更好地平衡合規(guī)成本與業(yè)務(wù)發(fā)展的關(guān)系。

第二，日益復(fù)雜隱蔽的洗錢手法導(dǎo)致風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別難度持續(xù)加大。商業(yè)銀行業(yè)務(wù)場(chǎng)景和產(chǎn)品種類的快速拓展及多元化發(fā)展，無(wú)形中為洗錢犯罪提供了新渠道，伴隨監(jiān)管的逐步加強(qiáng)，犯罪分子亦不斷“升級(jí)”手法以規(guī)避監(jiān)管，形成“攻防對(duì)抗”局面。同時(shí)，人工智能等新技術(shù)的快速迭代在有效助力商業(yè)銀行強(qiáng)化合規(guī)監(jiān)控的同時(shí)，也被犯罪分子利用以不斷提升其作案能力，使洗錢活動(dòng)更加隱蔽難識(shí)別，極大增加了銀行風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別難度。

第三，案例分析難度大、成本高。“當(dāng)前反洗錢案件分析面臨四重困境”高建新說(shuō)道，一是數(shù)據(jù)維度復(fù)雜，單筆可疑交易往往涉及數(shù)十個(gè)關(guān)聯(lián)賬戶和跨時(shí)段交易鏈條，難以通過(guò)傳統(tǒng)人工核查快速完成分析；二是分析報(bào)告編寫難度大，需整合海量數(shù)據(jù)，既要呈現(xiàn)完整事實(shí)依據(jù)又要進(jìn)行專業(yè)風(fēng)險(xiǎn)判斷，同時(shí)符合監(jiān)管標(biāo)準(zhǔn)，極大增加了風(fēng)險(xiǎn)報(bào)告分析難度；三是專業(yè)人才短缺，既懂金融業(yè)務(wù)又精通數(shù)據(jù)分析的復(fù)合型人才的稀缺，導(dǎo)致案件處理周期長(zhǎng)、效率低下；四是技術(shù)應(yīng)用存在“最后一公里”問(wèn)題，盡管銀行在人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域投入大量資源，但與業(yè)務(wù)場(chǎng)景、數(shù)據(jù)分析未能有效融合，出現(xiàn)“系統(tǒng)不會(huì)用、數(shù)據(jù)用不好”的尷尬局面，技術(shù)與業(yè)務(wù)相割裂成為制約反洗錢效能提升的主要瓶頸。

第四，客戶體驗(yàn)與反洗錢合規(guī)存在矛盾沖突。提升客戶體驗(yàn)是存量競(jìng)爭(zhēng)時(shí)代銀行業(yè)務(wù)發(fā)展的關(guān)鍵著力點(diǎn)之一，而為了加強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)防控，過(guò)于嚴(yán)格的流程可能導(dǎo)致業(yè)務(wù)操作繁瑣，甚至客戶流失。因此，如何有效降低“誤報(bào)”率，避免正?？蛻粼馐懿槐匾慕灰鬃璧K，同時(shí)防止“漏報(bào)”風(fēng)險(xiǎn)，是當(dāng)前反洗錢系統(tǒng)優(yōu)化中的重大難題。

錨定降本增效，“六個(gè)維度”前瞻“動(dòng)態(tài)博弈”下的AI反制

金融科技發(fā)展日新月異的新時(shí)代，洗錢手段亦伴隨新技術(shù)、新業(yè)態(tài)的發(fā)展不斷升級(jí)、更趨隱蔽及多元化，倒逼監(jiān)管與防御體系持續(xù)升級(jí)，形成“技術(shù)漏洞—監(jiān)管補(bǔ)位—防御升級(jí)”的“動(dòng)態(tài)博弈”。博弈之下，近年來(lái)以ChatGPT、DeepSeek等為代表的AI技術(shù)的不斷突破創(chuàng)新，為商業(yè)銀行等金融機(jī)構(gòu)破解當(dāng)前反洗錢之困，構(gòu)筑智能風(fēng)控系統(tǒng)，深度協(xié)同國(guó)際監(jiān)管網(wǎng)絡(luò)，應(yīng)對(duì)技術(shù)迭代帶來(lái)的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)提供了強(qiáng)有力抓手。

人工智能的快速發(fā)展，正在為銀行反洗錢工作帶來(lái)突破性的變革和助力。展望未來(lái)，人工智能將主要在以下“六個(gè)維度”深刻驅(qū)動(dòng)反洗錢工作模式的根本變革：

一是從“被動(dòng)合規(guī)”向“主動(dòng)、智能、持續(xù)防控”進(jìn)階。

AI不只是幫助滿足合規(guī)要求，AI大模型的應(yīng)用更將助力銀行增強(qiáng)事前甄別、事中干預(yù)、事后分析的全面數(shù)智化合規(guī)管理能力，實(shí)現(xiàn)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的前瞻性預(yù)測(cè)、實(shí)時(shí)預(yù)警與快速阻斷，確保風(fēng)險(xiǎn)能被敏銳察覺(jué)并即時(shí)響應(yīng)。同時(shí)，AI正推動(dòng)銀行反洗錢逐步實(shí)現(xiàn)從“被動(dòng)合規(guī)”到“主動(dòng)、智能、持續(xù)防控”的轉(zhuǎn)型，助力構(gòu)建監(jiān)管、風(fēng)險(xiǎn)控制和客戶體驗(yàn)之間的良性動(dòng)態(tài)平衡。

二是高效賦能降本增效。人工智能技術(shù)的發(fā)展，尤其是近年來(lái)大模型技術(shù)的快速發(fā)展，將帶來(lái)業(yè)務(wù)處理模式的根本變革。首先，通過(guò)動(dòng)態(tài)感知、智能推薦和自動(dòng)處置等，可大幅提升反洗錢流程自動(dòng)化和智能化水平，釋放合規(guī)及業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)更多精力，將其從大量重復(fù)和繁瑣的核查、報(bào)告生成、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)和客戶盡調(diào)等工作中解放出來(lái)，專注于高風(fēng)險(xiǎn)及策略決策等更有判斷價(jià)值的領(lǐng)域。其次，AI顯著提升了可疑交易的識(shí)別效率和精準(zhǔn)度，不僅能夠發(fā)現(xiàn)傳統(tǒng)系統(tǒng)難以檢測(cè)的隱蔽洗錢行為，還具備自學(xué)習(xí)和動(dòng)態(tài)適應(yīng)新型犯罪手法的能力，確保監(jiān)控始終處于先進(jìn)狀態(tài)。此外，借助AIGC和智能Agent，AI能夠自動(dòng)整合和提煉結(jié)構(gòu)化及非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，生成高質(zhì)量分析報(bào)告，從而優(yōu)化案例分析、降低人力成本并縮短案件處理周期。

三是實(shí)現(xiàn)全流程、動(dòng)態(tài)感知。AI將推動(dòng)從“數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)感知”到“風(fēng)險(xiǎn)動(dòng)態(tài)識(shí)別”，再到“用戶行為動(dòng)態(tài)理解”，實(shí)現(xiàn)對(duì)客戶全生命周期和全鏈條交易的智能監(jiān)控，及時(shí)捕捉潛在異常。

四是助力精細(xì)化、個(gè)性化風(fēng)控決策。依托大數(shù)據(jù)與人工智能，通過(guò)精準(zhǔn)客戶分層和自適應(yīng)調(diào)整模型參數(shù)和預(yù)警閾值，實(shí)現(xiàn)每位客戶“千人千面”的風(fēng)險(xiǎn)畫像動(dòng)態(tài)構(gòu)建，更精準(zhǔn)地匹配客戶實(shí)際風(fēng)險(xiǎn)，從而大幅降低誤報(bào)、漏報(bào)率，在有效保障合規(guī)、提升風(fēng)控篩查效率的同時(shí)提升客戶體驗(yàn)。

五是打通“技術(shù)與業(yè)務(wù)”最后一公里。人工智能技術(shù)，尤其是大模型技術(shù)的發(fā)展，使業(yè)務(wù)專家也能直接參與系統(tǒng)建設(shè)，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)與技術(shù)的深度融合，有效打通“技術(shù)與業(yè)務(wù)”的最后一公里。

六是構(gòu)筑業(yè)務(wù)、技術(shù)與合規(guī)的協(xié)同閉環(huán)。未來(lái)反洗錢管理將通過(guò)AI模型、專業(yè)知識(shí)庫(kù)和業(yè)務(wù)實(shí)踐的深度融合，真正實(shí)現(xiàn)人機(jī)協(xié)同決策，形成業(yè)務(wù)、技術(shù)與合規(guī)三維一體的智能化閉環(huán)管理體系。

綜上，人工智能正在持續(xù)賦能反洗錢工作質(zhì)效升級(jí)，讓反洗錢從合規(guī)底線變?yōu)殂y行業(yè)務(wù)高質(zhì)量發(fā)展的核心競(jìng)爭(zhēng)力。而針對(duì)領(lǐng)雁科技當(dāng)前在“AI+反洗錢”領(lǐng)域的戰(zhàn)略布局，“領(lǐng)雁科技基于在反洗錢領(lǐng)域的深厚積淀，持續(xù)探索推進(jìn)人工智能前沿技術(shù)在反洗錢領(lǐng)域的融合應(yīng)用，目前在反洗錢領(lǐng)域已獲得四項(xiàng)國(guó)家發(fā)明專利?！备呓ㄐ赂爬ń榻B道，“領(lǐng)雁科技當(dāng)前對(duì)AI的創(chuàng)新探索主要聚焦于三大方向：一是利用AI對(duì)傳統(tǒng)專家模型進(jìn)行深度優(yōu)化，提升原有系統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別能力；二是聚焦決策式人工智能，結(jié)合多模態(tài)特征融合AI建模、正負(fù)樣本動(dòng)態(tài)權(quán)重調(diào)整及千人千面自適應(yīng)監(jiān)控等技術(shù)，進(jìn)一步強(qiáng)化模型的適應(yīng)性和精準(zhǔn)性；三是布局大模型和生成式人工智能，專注反洗錢智能體研發(fā)，如可疑報(bào)告甄別智能體、監(jiān)管發(fā)文解讀與自動(dòng)化建模智能體、KYC智能體等，并與多家國(guó)內(nèi)主流大模型團(tuán)隊(duì)深度合作，推動(dòng)大模型在反洗錢場(chǎng)景的創(chuàng)新落地。通過(guò)這些前沿探索，領(lǐng)雁科技正助力金融機(jī)構(gòu)在反洗錢工作中實(shí)現(xiàn)智能化、主動(dòng)化和高效化的深度突破?！?

探索“模型優(yōu)化”，借力AI深度賦能傳統(tǒng)專家模型優(yōu)化

當(dāng)前，隨著人工智能快速步入“大模型時(shí)代”，模型的復(fù)雜性與規(guī)模也在不斷增加，在此趨勢(shì)下，通過(guò)調(diào)整參數(shù)、結(jié)構(gòu)及算法等方式實(shí)現(xiàn)大模型自身的優(yōu)化以及賦能傳統(tǒng)專家規(guī)則等實(shí)現(xiàn)智能優(yōu)化，正在成為提升AI應(yīng)用效能的關(guān)鍵策略。

“數(shù)智升級(jí)過(guò)程中，人工智能與專家模型是相輔相成的，而非替代關(guān)系。人工智能雖已步入快速發(fā)展期，但事實(shí)上基于場(chǎng)景的專家模型依然有著不可替代的作用?！备呓ㄐ聫?qiáng)調(diào)，“對(duì)商業(yè)銀行來(lái)說(shuō)，模型優(yōu)化的核心目的是保證模型的有效性。而實(shí)際上，基于場(chǎng)景的專家模型有效性通常僅為6個(gè)月左右，隨著時(shí)間推移和犯罪分子策略的不斷調(diào)整，模型的有效性會(huì)逐漸降低，尤其是基于規(guī)則的專家模型。而專家模型的優(yōu)化由于要分析大量的數(shù)據(jù)及場(chǎng)景，使得該工作非常耗時(shí)耗力，AI則可以很好地賦能傳統(tǒng)專家模型實(shí)現(xiàn)智能優(yōu)化?！?

據(jù)介紹，在借力AI賦能專家模型優(yōu)化方面，領(lǐng)雁科技已基于實(shí)際項(xiàng)目進(jìn)行了大量的實(shí)踐探索和顯著的實(shí)戰(zhàn)成效。以領(lǐng)雁科技服務(wù)的某銀行為例，為保證其反洗錢專家模型的有效性，該銀行的傳統(tǒng)專家模型原先基本為每半年調(diào)整一次，改為基于“監(jiān)控指標(biāo)”的動(dòng)態(tài)調(diào)優(yōu)機(jī)制后，優(yōu)化周期從原先的2周左右減少至現(xiàn)在的2天左右，在極大縮短了模型調(diào)優(yōu)的周期、顯著減少了人工參與的工作量的同時(shí)，還確保了模型的持續(xù)有效性。

“實(shí)踐證明，這種‘AI優(yōu)化專家模型’的方法，既保留了傳統(tǒng)專家模型可解釋、可控制的優(yōu)點(diǎn)，又彌補(bǔ)了其更新慢、維護(hù)難的缺點(diǎn)，是提升反洗錢工作效率的有效途徑?！备呓ㄐ卵a(bǔ)充說(shuō)。

聚焦“決策式人工智能”，“三大突破性創(chuàng)新”強(qiáng)化模型適應(yīng)性和精準(zhǔn)性

二十余載的持續(xù)深耕，加之對(duì)“核心技術(shù)自主創(chuàng)新”的持之以恒，鑄就了時(shí)下領(lǐng)雁科技在反洗錢等內(nèi)控合規(guī)領(lǐng)域的領(lǐng)先優(yōu)勢(shì)。近年來(lái)，領(lǐng)雁科技積極推動(dòng)人工智能技術(shù)在反洗錢工作中的探索應(yīng)用，契合強(qiáng)監(jiān)管態(tài)勢(shì)及愈發(fā)復(fù)雜的洗錢犯罪特點(diǎn)，不斷打磨全新視角的技術(shù)實(shí)現(xiàn)方式，助力商業(yè)銀行構(gòu)筑契合監(jiān)管要求的全維度智能風(fēng)控體系。

“反洗錢人工智能模型的核心任務(wù)是風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別，這是一個(gè)高度復(fù)雜且需要精準(zhǔn)決策的應(yīng)用場(chǎng)景，而非大模型擅長(zhǎng)的生成式任務(wù)?！备呓ㄐ抡f(shuō)道，“依托持續(xù)優(yōu)化的反洗錢系統(tǒng)及深厚的知識(shí)庫(kù)積累，針對(duì)當(dāng)前反洗錢AI模型面臨的關(guān)鍵痛點(diǎn)，領(lǐng)雁科技積極拓展決策式人工智能在風(fēng)險(xiǎn)評(píng)級(jí)場(chǎng)景的應(yīng)用，并展開(kāi)了多項(xiàng)突破性創(chuàng)新探索?！本唧w來(lái)講，領(lǐng)雁科技在決策式AI領(lǐng)域的探索與成果主要集中在以下三方面：

1.多模態(tài)特征融合的反洗錢AI模型

反洗錢AI模型并非新技術(shù)，但以往反洗錢AI模型的實(shí)際應(yīng)用效果往往不盡理想，盡管已有諸如監(jiān)督學(xué)習(xí)、無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)、知識(shí)圖譜等多種技術(shù)被廣泛應(yīng)用，但實(shí)際應(yīng)用中傳統(tǒng)AI模型的預(yù)警上報(bào)率往往低于20%，有時(shí)甚至不及傳統(tǒng)專家規(guī)則系統(tǒng)。高建新說(shuō)道，“經(jīng)過(guò)深入分析，我們識(shí)別出兩個(gè)關(guān)鍵挑戰(zhàn)：第一，樣本的稀缺與動(dòng)態(tài)復(fù)雜性的矛盾，反洗錢場(chǎng)景具有高度復(fù)雜性和動(dòng)態(tài)性，洗錢手法持續(xù)演進(jìn)，而可用的標(biāo)注樣本極度稀缺，僅占總交易的0.01%～0.1%，導(dǎo)致AI模型訓(xùn)練過(guò)程中極易發(fā)生過(guò)擬合，從而限制了模型的泛化能力；第二，傳統(tǒng)特征工程過(guò)度依賴靜態(tài)特征和基礎(chǔ)行為特征，特征維度相對(duì)單一，給復(fù)雜可疑行為的捕捉造成很大困難，難以構(gòu)建客戶的全景風(fēng)險(xiǎn)畫像?！?

針對(duì)上述技術(shù)瓶頸，領(lǐng)雁科技設(shè)計(jì)了多模態(tài)特征融合架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)值特征、類別特征、時(shí)間序列特征、圖結(jié)構(gòu)特征和文本特征的多維度特征統(tǒng)一建模。在技術(shù)實(shí)現(xiàn)上，領(lǐng)雁科技采用差異化的特征提取策略：“數(shù)值和類別特征”通過(guò)深度Embedding技術(shù)實(shí)現(xiàn)高效向量化表示；“時(shí)間序列特征”利用Transformer Encoder架構(gòu)精準(zhǔn)捕獲長(zhǎng)期時(shí)序依賴和異常模式；“復(fù)雜的客戶關(guān)系網(wǎng)絡(luò)和資金流向”通過(guò)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN）進(jìn)行建模，提取局部鄰域和全局網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)涮卣鳎?strong>“非結(jié)構(gòu)化文本信息”，如交易備注、說(shuō)明等，則基于預(yù)訓(xùn)練BERT模型進(jìn)行語(yǔ)義理解和向量化。

“最終，通過(guò)特征拼接與跨模態(tài)注意力機(jī)制（Cross-Attention），模型實(shí)現(xiàn)了多模態(tài)特征的深度協(xié)同表示，極大提升了復(fù)雜可疑行為的識(shí)別準(zhǔn)確率與泛化能力，并在實(shí)際應(yīng)用中取得了顯著效果?！睋?jù)高建新表示。

2.引入基于相似度匹配的動(dòng)態(tài)權(quán)重調(diào)整機(jī)制

傳統(tǒng)AI模型訓(xùn)練通常僅依賴人工標(biāo)注的歷史案例進(jìn)行靜態(tài)學(xué)習(xí)，缺乏持續(xù)優(yōu)化能力。對(duì)此，領(lǐng)雁科技創(chuàng)新性地構(gòu)建了動(dòng)態(tài)權(quán)重調(diào)整框架：將業(yè)務(wù)人員甄別后的正負(fù)樣本案例進(jìn)行多模態(tài)向量化處理后存儲(chǔ)至專業(yè)知識(shí)庫(kù)。

當(dāng)系統(tǒng)產(chǎn)生新的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警時(shí)，通過(guò)向量相似度檢索技術(shù)，在知識(shí)庫(kù)中快速定位最相似的歷史案例。如果新預(yù)警與歷史負(fù)樣本，即被排除的誤報(bào)案例的相似度超過(guò)預(yù)設(shè)閾值，系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)對(duì)該預(yù)警的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分進(jìn)行動(dòng)態(tài)降權(quán)處理，從而有效抑制誤報(bào)。

“這種機(jī)制實(shí)現(xiàn)了模型的‘在線學(xué)習(xí)’能力，能夠根據(jù)業(yè)務(wù)反饋持續(xù)優(yōu)化判別標(biāo)準(zhǔn)，相比業(yè)界普遍較低的模型上報(bào)準(zhǔn)確率，我們的動(dòng)態(tài)調(diào)整機(jī)制顯著提升了風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別的精準(zhǔn)度?！备呓ㄐ氯缡钦f(shuō)。

3.基于客戶雙基線的智能參數(shù)動(dòng)態(tài)優(yōu)化

傳統(tǒng)反洗錢模型通常采用統(tǒng)一的參數(shù)設(shè)置，較為先進(jìn)的做法會(huì)按照地域、機(jī)構(gòu)等維度進(jìn)行差異化參數(shù)配置，但即使如此，這種粗粒度的分組方式仍難以滿足精細(xì)化、個(gè)性化監(jiān)控的實(shí)際業(yè)務(wù)需求。

為突破這一局限，領(lǐng)雁科技創(chuàng)新提出“雙基線特征驅(qū)動(dòng)”的智能參數(shù)優(yōu)化方案。該方案基于個(gè)人行為基線與群體行為基線構(gòu)建客戶特征體系，將傳統(tǒng)靜態(tài)模型參數(shù)轉(zhuǎn)化為可量化的業(yè)務(wù)特征，并通過(guò)無(wú)量綱化處理消除不同維度間的量綱差異，使多維特征具備真正可比性，為精準(zhǔn)監(jiān)控奠定數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。更進(jìn)一步，當(dāng)模型參數(shù)轉(zhuǎn)化為基線特征后，系統(tǒng)能夠深度融合客戶歷史行為軌跡、業(yè)務(wù)屬性特點(diǎn)及風(fēng)險(xiǎn)評(píng)級(jí)數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)參數(shù)的動(dòng)態(tài)自適應(yīng)調(diào)整，從而達(dá)成“千人千面”的精準(zhǔn)風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控目標(biāo)。此外，考慮到高度個(gè)性化策略可能帶來(lái)的計(jì)算壓力，領(lǐng)雁科技同步研發(fā)了基于數(shù)據(jù)集的多特征并行計(jì)算架構(gòu)，大幅提升了系統(tǒng)批量計(jì)算的效率與可擴(kuò)展性。

這種參數(shù)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)化不僅顯著增強(qiáng)了模型的靈活性和環(huán)境適應(yīng)性，更為關(guān)鍵的是能夠?yàn)槊總€(gè)客戶量身定制個(gè)性化的風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控策略，大幅提升了監(jiān)控效果和業(yè)務(wù)價(jià)值，為金融機(jī)構(gòu)的精準(zhǔn)風(fēng)控提供了強(qiáng)有力的技術(shù)支撐。

“通過(guò)上述三項(xiàng)核心技術(shù)創(chuàng)新，領(lǐng)雁科技成功突破了傳統(tǒng)反洗錢AI模型的技術(shù)局限，為金融機(jī)構(gòu)提供了更加智能化、精準(zhǔn)化的風(fēng)險(xiǎn)管控解決方案，并已在實(shí)際應(yīng)用中取得了顯著的提升效果?！备呓ㄐ驴偨Y(jié)道。

布局“大模型和生成式人工智能”，打造反洗錢AI智能體深度賦能業(yè)務(wù)流程

自2022年末以來(lái)，以生成式AI為代表的人工智能在基礎(chǔ)模型、技術(shù)平臺(tái)、工程實(shí)現(xiàn)、應(yīng)用模式和產(chǎn)業(yè)生態(tài)上的創(chuàng)新和演變目不暇接，在推動(dòng)著人工智能快速步入“大模型時(shí)代”的同時(shí)，更推動(dòng)“AI+”成為行業(yè)從數(shù)字化轉(zhuǎn)型向數(shù)智化進(jìn)階的核心驅(qū)動(dòng)力量。

在此趨勢(shì)下，領(lǐng)雁科技積極擁抱以DeepSeek為代表的人工智能大模型，推動(dòng)反洗錢工作的創(chuàng)新升級(jí)。據(jù)高建新介紹，與反洗錢AI模型專注于風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別不同，領(lǐng)雁科技在大模型方向的探索，主要聚焦于生成式AI在實(shí)際業(yè)務(wù)流程中的深度賦能，具體體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：

打造反洗錢AI智能體

依托大模型的強(qiáng)大能力，領(lǐng)雁科技正在構(gòu)建具備自學(xué)習(xí)、自動(dòng)分析和智能推理能力的反洗錢AI智能體，涵蓋可疑案例甄別報(bào)告分析及生成、客戶身份識(shí)別、監(jiān)管發(fā)文解讀與自動(dòng)化建模等多個(gè)智能體應(yīng)用。

目前，領(lǐng)雁科技推出的“基于AI Agent的可疑案例甄別報(bào)告”方案已在某頭部城商行成功落地，并取得了顯著的應(yīng)用成效?！霸诜聪村X領(lǐng)域，反洗錢系統(tǒng)篩選并預(yù)警的異常交易量非常龐大，需要大量反洗錢處置人員對(duì)可疑案宗逐一調(diào)查并撰寫分析報(bào)告，不僅耗時(shí)耗力，而且報(bào)告質(zhì)量參差不齊?！备呓ㄐ抡f(shuō)，“通過(guò)此方案的實(shí)施，該城商行能夠更加及時(shí)、精準(zhǔn)地識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)，有效支撐了其反洗錢工作的智能化升級(jí)與轉(zhuǎn)型?！?

構(gòu)建“AIGC+”智能應(yīng)用框架

領(lǐng)雁科技將AIGC能力融入反洗錢全流程，打造覆蓋可疑案件甄別、審核、客戶盡調(diào)、自動(dòng)報(bào)告生成等環(huán)節(jié)的智能輔助工具，提高處理海量信息和復(fù)雜案例的工作效能，讓AI成為業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)的“智能助理”，比如可隨時(shí)調(diào)用基于不同場(chǎng)景的AI智能體去采集相關(guān)信息生成智能化報(bào)告等，進(jìn)一步為反洗錢工作減負(fù)增效。

知識(shí)庫(kù)融合與專業(yè)領(lǐng)域強(qiáng)化

基于自身深厚的知識(shí)庫(kù)積累，領(lǐng)雁科技深度融合行業(yè)知識(shí)庫(kù)與大模型，持續(xù)強(qiáng)化模型對(duì)金融、法律、反洗錢等專業(yè)領(lǐng)域知識(shí)的理解與推理能力。通過(guò)不斷補(bǔ)充新案例和法規(guī)，使AI大模型能夠與業(yè)務(wù)場(chǎng)景高度貼合，實(shí)現(xiàn)知識(shí)驅(qū)動(dòng)和場(chǎng)景驅(qū)動(dòng)的雙輪提升。

“通過(guò)以上創(chuàng)新舉措，領(lǐng)雁科技正在助力商業(yè)銀行等金融機(jī)構(gòu)重塑反洗錢工作模式，提升可疑案例甄別的質(zhì)效，推動(dòng)智能風(fēng)控能力邁上新臺(tái)階。”高建新說(shuō)道。

立足反洗錢“攻防對(duì)抗”持續(xù)升級(jí)趨勢(shì)，隨著AI技術(shù)的快速發(fā)展及在金融領(lǐng)域的持續(xù)滲透，將不斷助力商業(yè)銀行反洗錢工作突破傳統(tǒng)結(jié)構(gòu)化交易數(shù)據(jù)的邊界、實(shí)現(xiàn)客戶風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)的實(shí)時(shí)監(jiān)控與動(dòng)態(tài)調(diào)整，并進(jìn)一步提升AI反洗錢模型的可解釋性與透明性。在此趨勢(shì)下，領(lǐng)雁科技作為反洗錢領(lǐng)域的領(lǐng)軍企業(yè)，將持續(xù)深化創(chuàng)新AI等前沿技術(shù)在反洗錢業(yè)務(wù)中的探索應(yīng)用，助力商業(yè)銀行構(gòu)筑契合數(shù)智轉(zhuǎn)型需求及監(jiān)管要求的“主動(dòng)、智能、持續(xù)”洗錢防控體系，讓反洗錢從滿足合規(guī)底線，切實(shí)變?yōu)轵?qū)動(dòng)銀行業(yè)務(wù)高質(zhì)量發(fā)展的核心競(jìng)爭(zhēng)力，護(hù)航商業(yè)銀行數(shù)智化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略高效推進(jìn)。

“前瞻未來(lái)，領(lǐng)雁科技將繼續(xù)深化AI在反洗錢領(lǐng)域的探索應(yīng)用，在‘AI與多模態(tài)數(shù)據(jù)的深度融合、實(shí)時(shí)風(fēng)險(xiǎn)響應(yīng)與自適應(yīng)策略調(diào)整、模型可解釋性與公平性保障’等方面進(jìn)行重點(diǎn)布局，在反洗錢風(fēng)控實(shí)踐深耕中持續(xù)輸出領(lǐng)雁科技的智慧與擔(dān)當(dāng)。”高建新表示。