可疑交易智能甄别：商业银行AI反洗钱技术变革之路

作为新一轮科技革命和产业变革的关键引擎，人工智能技术在以前所未有的速度和力度驱动商业银行等金融机构持续升级反洗钱工作质效。在此背景下，长期深耕反洗钱等风控领域，在赛迪顾问发布的《2024中国银行业IT解决方案市场份额分析报告》中反洗钱领域位列第一的北京领雁科技股份有限公司（以下简称“领雁科技”），以对核心技术自主创新的持之以恒，着力从“‘融合AI深度优化传统专家模型；结合多模态特征融合AI建模、正负样本动态权重调整及千人千面自适应监控等技术强化模型的适应性和精准性；打造反洗钱AI智能体’等三个方向革新数智时代的反洗钱工作模式，在锚定降本增效目标的同时，助力商业银行构筑契合数智转型及合规监管要求的‘主动、智能、持续’洗钱防控体系。”领雁科技反洗钱专家高建新说道。

厘清现状，洞见监管趋严下的商业银行反洗钱之“困”

商业银行加强洗钱风险防御体系建设，既是强监管态势下维护金融秩序、社会稳定及国家安全的必然要求，亦是提升自身整体数智转型质效的主动选择。“在金融监管环境趋严、技术迭代带来洗钱等违法犯罪行为愈发隐蔽复杂的趋势下，商业银行反洗钱工作正面临前所未有的挑战。”高建新如是说，具体体现在以下四个方面：

第一，强监管政策下的合规压力骤增。从国际来看，FATF第五轮反洗钱国际互评估程序的启动旨在通过互评估和后续评估，全面审查FATF成员在反洗钱、反恐怖融资和反扩散融资方面的合规性和有效性，本轮评估审查标准更加严格，尤其强调对高风险领域的关注。从国内来看，新《反洗钱法》明确了金融机构识别和管理洗钱高风险客户的法律义务，同时赋予客户对风险管理措施的异议权利，并首次将“风险为本”原则纳入法律，要求金融机构根据风险状况配置资源，并对客户实施动态尽职调查（CDD），取代原有的静态身份识别（KYC）。此外，新《反洗钱法》通过细化处罚规定、提高罚款金额、增加处罚种类等方式，进一步加大了对金融机构违规行为的处罚力度。随着FATF第五轮国际互评估启动，以及新《反洗钱法》的施行，监管防控理念逐步转向“风险为本”，推行“以案倒查”并强化跨部门协作，这使得银行面临更严峻的合规挑战和声誉风险。银行不仅需要实现全流程、全维度合规，还须在有限资源下提升效率，更好地平衡合规成本与业务发展的关系。

第二，日益复杂隐蔽的洗钱手法导致风险识别难度持续加大。商业银行业务场景和产品种类的快速拓展及多元化发展，无形中为洗钱犯罪提供了新渠道，伴随监管的逐步加强，犯罪分子亦不断“升级”手法以规避监管，形成“攻防对抗”局面。同时，人工智能等新技术的快速迭代在有效助力商业银行强化合规监控的同时，也被犯罪分子利用以不断提升其作案能力，使洗钱活动更加隐蔽难识别，极大增加了银行风险识别难度。

第三，案例分析难度大、成本高。“当前反洗钱案件分析面临四重困境”高建新说道，一是数据维度复杂，单笔可疑交易往往涉及数十个关联账户和跨时段交易链条，难以通过传统人工核查快速完成分析；二是分析报告编写难度大，需整合海量数据，既要呈现完整事实依据又要进行专业风险判断，同时符合监管标准，极大增加了风险报告分析难度；三是专业人才短缺，既懂金融业务又精通数据分析的复合型人才的稀缺，导致案件处理周期长、效率低下；四是技术应用存在“最后一公里”问题，尽管银行在人工智能、机器学习等领域投入大量资源，但与业务场景、数据分析未能有效融合，出现“系统不会用、数据用不好”的尴尬局面，技术与业务相割裂成为制约反洗钱效能提升的主要瓶颈。

第四，客户体验与反洗钱合规存在矛盾冲突。提升客户体验是存量竞争时代银行业务发展的关键着力点之一，而为了加强风险防控，过于严格的流程可能导致业务操作繁琐，甚至客户流失。因此，如何有效降低“误报”率，避免正常客户遭受不必要的交易阻碍，同时防止“漏报”风险，是当前反洗钱系统优化中的重大难题。

锚定降本增效，“六个维度”前瞻“动态博弈”下的AI反制

金融科技发展日新月异的新时代，洗钱手段亦伴随新技术、新业态的发展不断升级、更趋隐蔽及多元化，倒逼监管与防御体系持续升级，形成“技术漏洞—监管补位—防御升级”的“动态博弈”。博弈之下，近年来以ChatGPT、DeepSeek等为代表的AI技术的不断突破创新，为商业银行等金融机构破解当前反洗钱之困，构筑智能风控系统，深度协同国际监管网络，应对技术迭代带来的系统性风险提供了强有力抓手。

人工智能的快速发展，正在为银行反洗钱工作带来突破性的变革和助力。展望未来，人工智能将主要在以下“六个维度”深刻驱动反洗钱工作模式的根本变革：

一是从“被动合规”向“主动、智能、持续防控”进阶。

AI不只是帮助满足合规要求，AI大模型的应用更将助力银行增强事前甄别、事中干预、事后分析的全面数智化合规管理能力，实现对风险的前瞻性预测、实时预警与快速阻断，确保风险能被敏锐察觉并即时响应。同时，AI正推动银行反洗钱逐步实现从“被动合规”到“主动、智能、持续防控”的转型，助力构建监管、风险控制和客户体验之间的良性动态平衡。

二是高效赋能降本增效。人工智能技术的发展，尤其是近年来大模型技术的快速发展，将带来业务处理模式的根本变革。首先，通过动态感知、智能推荐和自动处置等，可大幅提升反洗钱流程自动化和智能化水平，释放合规及业务团队更多精力，将其从大量重复和繁琐的核查、报告生成、风险预测和客户尽调等工作中解放出来，专注于高风险及策略决策等更有判断价值的领域。其次，AI显著提升了可疑交易的识别效率和精准度，不仅能够发现传统系统难以检测的隐蔽洗钱行为，还具备自学习和动态适应新型犯罪手法的能力，确保监控始终处于先进状态。此外，借助AIGC和智能Agent，AI能够自动整合和提炼结构化及非结构化数据，生成高质量分析报告，从而优化案例分析、降低人力成本并缩短案件处理周期。

三是实现全流程、动态感知。AI将推动从“数据动态感知”到“风险动态识别”，再到“用户行为动态理解”，实现对客户全生命周期和全链条交易的智能监控，及时捕捉潜在异常。

四是助力精细化、个性化风控决策。依托大数据与人工智能，通过精准客户分层和自适应调整模型参数和预警阈值，实现每位客户“千人千面”的风险画像动态构建，更精准地匹配客户实际风险，从而大幅降低误报、漏报率，在有效保障合规、提升风控筛查效率的同时提升客户体验。

五是打通“技术与业务”最后一公里。人工智能技术，尤其是大模型技术的发展，使业务专家也能直接参与系统建设，实现业务与技术的深度融合，有效打通“技术与业务”的最后一公里。

六是构筑业务、技术与合规的协同闭环。未来反洗钱管理将通过AI模型、专业知识库和业务实践的深度融合，真正实现人机协同决策，形成业务、技术与合规三维一体的智能化闭环管理体系。

综上，人工智能正在持续赋能反洗钱工作质效升级，让反洗钱从合规底线变为银行业务高质量发展的核心竞争力。而针对领雁科技当前在“AI+反洗钱”领域的战略布局，“领雁科技基于在反洗钱领域的深厚积淀，持续探索推进人工智能前沿技术在反洗钱领域的融合应用，目前在反洗钱领域已获得四项国家发明专利。”高建新概括介绍道，“领雁科技当前对AI的创新探索主要聚焦于三大方向：一是利用AI对传统专家模型进行深度优化，提升原有系统的风险识别能力；二是聚焦决策式人工智能，结合多模态特征融合AI建模、正负样本动态权重调整及千人千面自适应监控等技术，进一步强化模型的适应性和精准性；三是布局大模型和生成式人工智能，专注反洗钱智能体研发，如可疑报告甄别智能体、监管发文解读与自动化建模智能体、KYC智能体等，并与多家国内主流大模型团队深度合作，推动大模型在反洗钱场景的创新落地。通过这些前沿探索，领雁科技正助力金融机构在反洗钱工作中实现智能化、主动化和高效化的深度突破。”

探索“模型优化”，借力AI深度赋能传统专家模型优化

当前，随着人工智能快速步入“大模型时代”，模型的复杂性与规模也在不断增加，在此趋势下，通过调整参数、结构及算法等方式实现大模型自身的优化以及赋能传统专家规则等实现智能优化，正在成为提升AI应用效能的关键策略。

“数智升级过程中，人工智能与专家模型是相辅相成的，而非替代关系。人工智能虽已步入快速发展期，但事实上基于场景的专家模型依然有着不可替代的作用。”高建新强调，“对商业银行来说，模型优化的核心目的是保证模型的有效性。而实际上，基于场景的专家模型有效性通常仅为6个月左右，随着时间推移和犯罪分子策略的不断调整，模型的有效性会逐渐降低，尤其是基于规则的专家模型。而专家模型的优化由于要分析大量的数据及场景，使得该工作非常耗时耗力，AI则可以很好地赋能传统专家模型实现智能优化。”

据介绍，在借力AI赋能专家模型优化方面，领雁科技已基于实际项目进行了大量的实践探索和显著的实战成效。以领雁科技服务的某银行为例，为保证其反洗钱专家模型的有效性，该银行的传统专家模型原先基本为每半年调整一次，改为基于“监控指标”的动态调优机制后，优化周期从原先的2周左右减少至现在的2天左右，在极大缩短了模型调优的周期、显著减少了人工参与的工作量的同时，还确保了模型的持续有效性。

“实践证明，这种‘AI优化专家模型’的方法，既保留了传统专家模型可解释、可控制的优点，又弥补了其更新慢、维护难的缺点，是提升反洗钱工作效率的有效途径。”高建新补充说。

聚焦“决策式人工智能”，“三大突破性创新”强化模型适应性和精准性

二十余载的持续深耕，加之对“核心技术自主创新”的持之以恒，铸就了时下领雁科技在反洗钱等内控合规领域的领先优势。近年来，领雁科技积极推动人工智能技术在反洗钱工作中的探索应用，契合强监管态势及愈发复杂的洗钱犯罪特点，不断打磨全新视角的技术实现方式，助力商业银行构筑契合监管要求的全维度智能风控体系。

“反洗钱人工智能模型的核心任务是风险识别，这是一个高度复杂且需要精准决策的应用场景，而非大模型擅长的生成式任务。”高建新说道，“依托持续优化的反洗钱系统及深厚的知识库积累，针对当前反洗钱AI模型面临的关键痛点，领雁科技积极拓展决策式人工智能在风险评级场景的应用，并展开了多项突破性创新探索。”具体来讲，领雁科技在决策式AI领域的探索与成果主要集中在以下三方面：

1.多模态特征融合的反洗钱AI模型

反洗钱AI模型并非新技术，但以往反洗钱AI模型的实际应用效果往往不尽理想，尽管已有诸如监督学习、无监督学习、知识图谱等多种技术被广泛应用，但实际应用中传统AI模型的预警上报率往往低于20%，有时甚至不及传统专家规则系统。高建新说道，“经过深入分析，我们识别出两个关键挑战：第一，样本的稀缺与动态复杂性的矛盾，反洗钱场景具有高度复杂性和动态性，洗钱手法持续演进，而可用的标注样本极度稀缺，仅占总交易的0.01%～0.1%，导致AI模型训练过程中极易发生过拟合，从而限制了模型的泛化能力；第二，传统特征工程过度依赖静态特征和基础行为特征，特征维度相对单一，给复杂可疑行为的捕捉造成很大困难，难以构建客户的全景风险画像。”

针对上述技术瓶颈，领雁科技设计了多模态特征融合架构，实现对数值特征、类别特征、时间序列特征、图结构特征和文本特征的多维度特征统一建模。在技术实现上，领雁科技采用差异化的特征提取策略：“数值和类别特征”通过深度Embedding技术实现高效向量化表示；“时间序列特征”利用Transformer Encoder架构精准捕获长期时序依赖和异常模式；“复杂的客户关系网络和资金流向”通过图神经网络（GNN）进行建模，提取局部邻域和全局网络的拓扑特征；“非结构化文本信息”，如交易备注、说明等，则基于预训练BERT模型进行语义理解和向量化。

“最终，通过特征拼接与跨模态注意力机制（Cross-Attention），模型实现了多模态特征的深度协同表示，极大提升了复杂可疑行为的识别准确率与泛化能力，并在实际应用中取得了显著效果。”据高建新表示。

2.引入基于相似度匹配的动态权重调整机制

传统AI模型训练通常仅依赖人工标注的历史案例进行静态学习，缺乏持续优化能力。对此，领雁科技创新性地构建了动态权重调整框架：将业务人员甄别后的正负样本案例进行多模态向量化处理后存储至专业知识库。

当系统产生新的风险预警时，通过向量相似度检索技术，在知识库中快速定位最相似的历史案例。如果新预警与历史负样本，即被排除的误报案例的相似度超过预设阈值，系统会自动对该预警的风险评分进行动态降权处理，从而有效抑制误报。

“这种机制实现了模型的‘在线学习’能力，能够根据业务反馈持续优化判别标准，相比业界普遍较低的模型上报准确率，我们的动态调整机制显著提升了风险识别的精准度。”高建新如是说。

3.基于客户双基线的智能参数动态优化

传统反洗钱模型通常采用统一的参数设置，较为先进的做法会按照地域、机构等维度进行差异化参数配置，但即使如此，这种粗粒度的分组方式仍难以满足精细化、个性化监控的实际业务需求。

为突破这一局限，领雁科技创新提出“双基线特征驱动”的智能参数优化方案。该方案基于个人行为基线与群体行为基线构建客户特征体系，将传统静态模型参数转化为可量化的业务特征，并通过无量纲化处理消除不同维度间的量纲差异，使多维特征具备真正可比性，为精准监控奠定数据基础。更进一步，当模型参数转化为基线特征后，系统能够深度融合客户历史行为轨迹、业务属性特点及风险评级数据，实现参数的动态自适应调整，从而达成“千人千面”的精准风险监控目标。此外，考虑到高度个性化策略可能带来的计算压力，领雁科技同步研发了基于数据集的多特征并行计算架构，大幅提升了系统批量计算的效率与可扩展性。

这种参数业务数据化不仅显著增强了模型的灵活性和环境适应性，更为关键的是能够为每个客户量身定制个性化的风险监控策略，大幅提升了监控效果和业务价值，为金融机构的精准风控提供了强有力的技术支撑。

“通过上述三项核心技术创新，领雁科技成功突破了传统反洗钱AI模型的技术局限，为金融机构提供了更加智能化、精准化的风险管控解决方案，并已在实际应用中取得了显著的提升效果。”高建新总结道。

布局“大模型和生成式人工智能”，打造反洗钱AI智能体深度赋能业务流程

自2022年末以来，以生成式AI为代表的人工智能在基础模型、技术平台、工程实现、应用模式和产业生态上的创新和演变目不暇接，在推动着人工智能快速步入“大模型时代”的同时，更推动“AI+”成为行业从数字化转型向数智化进阶的核心驱动力量。

在此趋势下，领雁科技积极拥抱以DeepSeek为代表的人工智能大模型，推动反洗钱工作的创新升级。据高建新介绍，与反洗钱AI模型专注于风险识别不同，领雁科技在大模型方向的探索，主要聚焦于生成式AI在实际业务流程中的深度赋能，具体体现在以下几个方面：

打造反洗钱AI智能体

依托大模型的强大能力，领雁科技正在构建具备自学习、自动分析和智能推理能力的反洗钱AI智能体，涵盖可疑案例甄别报告分析及生成、客户身份识别、监管发文解读与自动化建模等多个智能体应用。

目前，领雁科技推出的“基于AI Agent的可疑案例甄别报告”方案已在某头部城商行成功落地，并取得了显著的应用成效。“在反洗钱领域，反洗钱系统筛选并预警的异常交易量非常庞大，需要大量反洗钱处置人员对可疑案宗逐一调查并撰写分析报告，不仅耗时耗力，而且报告质量参差不齐。”高建新说，“通过此方案的实施，该城商行能够更加及时、精准地识别风险，有效支撑了其反洗钱工作的智能化升级与转型。”

构建“AIGC+”智能应用框架

领雁科技将AIGC能力融入反洗钱全流程，打造覆盖可疑案件甄别、审核、客户尽调、自动报告生成等环节的智能辅助工具，提高处理海量信息和复杂案例的工作效能，让AI成为业务团队的“智能助理”，比如可随时调用基于不同场景的AI智能体去采集相关信息生成智能化报告等，进一步为反洗钱工作减负增效。

知识库融合与专业领域强化

基于自身深厚的知识库积累，领雁科技深度融合行业知识库与大模型，持续强化模型对金融、法律、反洗钱等专业领域知识的理解与推理能力。通过不断补充新案例和法规，使AI大模型能够与业务场景高度贴合，实现知识驱动和场景驱动的双轮提升。

“通过以上创新举措，领雁科技正在助力商业银行等金融机构重塑反洗钱工作模式，提升可疑案例甄别的质效，推动智能风控能力迈上新台阶。”高建新说道。

立足反洗钱“攻防对抗”持续升级趋势，随着AI技术的快速发展及在金融领域的持续渗透，将不断助力商业银行反洗钱工作突破传统结构化交易数据的边界、实现客户风险等级的实时监控与动态调整，并进一步提升AI反洗钱模型的可解释性与透明性。在此趋势下，领雁科技作为反洗钱领域的领军企业，将持续深化创新AI等前沿技术在反洗钱业务中的探索应用，助力商业银行构筑契合数智转型需求及监管要求的“主动、智能、持续”洗钱防控体系，让反洗钱从满足合规底线，切实变为驱动银行业务高质量发展的核心竞争力，护航商业银行数智化转型战略高效推进。

“前瞻未来，领雁科技将继续深化AI在反洗钱领域的探索应用，在‘AI与多模态数据的深度融合、实时风险响应与自适应策略调整、模型可解释性与公平性保障’等方面进行重点布局，在反洗钱风控实践深耕中持续输出领雁科技的智慧与担当。”高建新表示。