AI 驅動的 KYC 如何降低銀行的非對稱風險？

約翰·弗勞爾斯（John Flowers） 擔任 eClerx 全球金融市場主管。憑藉超過30年的金融科技服務行業經驗，他曾在企業的技術部門和客戶端面向的角色中擔任多個高層職務。

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由摩根大通、Coinbase、貝萊德、Klarna 等高層閱讀

非對稱風險對銀行、金融科技公司及其他受嚴格監管的企業構成持續威脅。對單一客戶進行不完整的盡職調查，若未能發現其涉及洗錢或其他犯罪行為，可能導致數百萬美元的罰款、聲譽損害以及最高層級的監管行動。由於即使是小錯誤也可能產生巨大後果，因此消除客戶認識（KYC）流程中的微小漏洞，對於保護機構及其利益相關者至關重要。

傳統上，有效的KYC和反洗錢（AML）合規需要在客戶登記時進行全面的風險評估，並定期監控風險狀況或行為變化，這通常依賴於高度手動的流程，容易延遲。如今，人工智慧（AI）和自動化技術使得利用實時數據強化KYC和提升AML監管成為可能，並能採取更積極的金融犯罪預防措施。

AI在KYC/AML風險降低中的角色是什麼？

儘管銀行在AML/KYC流程和解決方案上投入巨大，但操作錯誤和罰款仍在發生。根據Juniper Research的數據，2024年全球KYC支出去年已達308億美元。然而，許多機構仍依賴手動處理和更新客戶資料，這會拖慢登記流程並延遲可能揭示風險變化的更新。

通過規則驅動的機器人流程自動化（RPA）來自動化部分流程，可以加快速度，但可能產生較高的誤報率，需花更多時間進行人工審查。同時，犯罪分子也在利用先進技術來規避KYC和AML流程。借助AI和被盜或偽造的身份資料，他們能製作看似真實的文件和歷史記錄，足以騙過分析師和基本的自動系統。

將AI驅動的自動化和生成式AI（GenAI）加入RPA，可以幫助銀行多方面應對這些挑戰。

1. 客戶登記體驗

作為KYC流程的一部分，企業會向新客戶提供所需文件和資料清單，但這些資料未必能由客戶自行驗證。若這些要求未能有效傳達，可能會造成客戶困惑，延遲批准流程。尤其當所需資訊與特定法域的監管要求不符時，分析師需額外處理差異，增加工作負擔。

透過嵌入自然語言處理（NLP）模型的AI，銀行能有效溝通，根據適用法域的具體規定請求相應資料。這樣可以加快登記流程，減少因選錯選項或提交不符合本地和內部要求的文件而產生的錯誤，從而在資料進入系統前就能阻止數據缺口和錯誤。

2. 身份欺詐偵測

AI驅動的計算機視覺和合成身份檢測模型能標記出文件或財務歷史看似偽造或被盜的客戶，即使這些資料對人類分析師來說看似合法。這些工具能從多個來源綜合數據，並識別數據之間的聯繫，這是人類和傳統規則引擎難以察覺的。它們能快速將客戶身份與實際活動相關聯，當出現差異時立即發出警示，便於分析師調查。

3. 實時KYC與AML監控

客戶登記後，持續監控是永無止境的任務。監控客戶在機構內的活動、掃描不良新聞，以及了解其商業網絡的變化，對於避免錯過客戶風險變化的跡象至關重要。GenAI模型能實時協調這類監控，從多個平台和數據源獲取資料，建立每位客戶的基線風險檔案，並在新數據顯示風險變化時發出警報。

4. 合規與報告

全面的登記與監控解決方案還能提供銀行所需的數據洞察，用於評估AML合規狀況、識別改進空間，以及生成內部和監管機構所需的報告。GenAI報告解決方案不僅能處理大量數據並回答問題，還能學習將處理後的資訊以直觀的圖表、儀表板和報告形式展示。這種可視化幫助銀行高層在問題擴大前及早識別並採取行動。

5. 適應技術與監管變革

GenAI和AI自動化系統能從輸入中學習，當銀行連接新的數據源和技術平台時，它們可以被訓練以適應變化，無需大規模重構或長時間整合。這使得機構能隨著時間推移，從AI投資中獲得更多價值。

AI的學習能力也使銀行更容易在監管規定變更時更新其要求。用新指南訓練和測試AI KYC模型通常比手動更新非AI平台更快，也比訓練分析師掌握新規則更迅速。AI還能協助此類培訓，通過回答簡單問題或以易讀格式總結變更內容，讓分析師能快速掌握最新資訊，持續執行和強化新政策。

利用AI降低KYC/AML的非對稱風險

由AI驅動的KYC和AML工具代表了金融風險管理的未來。它們能大幅降低銀行面對非對稱風險的暴露，並能隨著技術和監管環境的變化進行調整，以防範未來威脅。隨著監管機構日益加強對金融機構在國際犯罪中的角色審查，以及犯罪分子愈發擅長規避傳統KYC和AML控制措施，將AI整合到KYC和AML工作流程中，是機構當前及未來最有效的保護策略。