打破傳統AML規則：「抓壞人」變成「抓好人」

隨著科技的進步，金融犯罪情勢層出不窮，詐騙手法推陳出新，導致金融業反洗錢（AML，Anti-Money Laundering）業務量與數據複雜性倍增，AML已成為全球金融機構在監管與合規上面臨的重大挑戰之一。

近年來各國持續修正金融監理法規，使金融機構合規成本逐年提升，根據LexisNexis® Risk Solutions發表《2022 APAC True Cost of Financial Crime Compliance Study》統計指出，中國、澳洲、印度、馬來西亞及日本共五個市場中，金融機構金融合規成本高達408億美元，而使成本增加的原因，其中68%是反洗錢監理。為此，各金融機構亟思導入金融科技解決方案，用以提升AML效率，降低人力投入成本。

洗錢防制新思維：Refine Intelligence

Refine Intelligence是一家透過AI偵測觸發AML警報合法交易客戶活動的以色列金融科技公司，致力幫助銀行人員識別真正異常事件、縮短調查的時間。

• 主要產品：

1. Digital Customer Outreach：透過手機APP、郵件或是簡訊，以互動式問答詢問客戶資金來源、活動性質和其他相關訊息，通常只需要2分鐘即可獲得回覆，減少調查的時間成本並降低與客戶之間的摩擦。
2. Life Story Analytics：透過AI模型分析數百萬則的報紀錄，快速分類異常交易種類，自動、即時識別與客戶生活相關交易的機率，如出售房屋、購買汽車、辦理學貸等，快速篩選出真正的可疑交易，減少90%處理警報的時間與資源。

• 導入案例—Valley Bank

Valley Bank為美國商業銀行，面對大量的反洗錢警報及冗長的資訊詢問（Requests for Information, RFI）流程，在採用Refine Intelligence解決方案後，具體成效如下：

1. 快速查詢：查詢時間從原本的16天縮短至2分鐘
2. 客戶參與率：數位RFI完成率達到85%
3. 營運效率提升：減少第一線AML調查人員60%調查時間，提升人力作業效率，資源有效運用

透過新穎的方法改變反洗錢的遊戲規則，將AML的判斷從過去的「抓壞人」轉變為「抓好人」，降低80%的誤報率，讓銀行人員能真正專注在調查高風險的異常交易。

圖1. Refine Intelligence 公司簡介

圖片來源：本文作者自行繪製

台灣銀行業亟待導入AI工具協助洗錢防制

根據SAS調查統計，台灣大規模銀行日常處理AML案件高達數以千計，被篩選出來疑似洗錢的交易需要銀行人員致電客戶確認細節，為此每個月要付出上百萬的人力成本。如客戶是網路賣家，單日就有多筆小額轉帳，可能會接到來自銀行多次的詢問電話，並造成顧客反感；若能導入AI輔助工具協助銀行快速篩選，偵測大量的反洗錢警報及降低冗長的RFI及降低誤判率，銀行將有效運用人力，也能更專注於其他的客戶服務。

參考來源：

參考資料來源：

• https://www.refineintelligence.com/
• https://www.wepro180.com/article/20220622_lexisnexisreport/
• https://fintech.global/2023/11/15/refine-intelligence-secures-13m-in-seed-round-to-revolutionise-aml/
• https://www.sas.com/zh_tw/insights/articles/analytics/ml-for-financial-fraud-2019.html

封面圖片來源：本文作者自行繪製