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　　隨著德勤掀起財務行業的革命，“四大”財務機器人相繼出爐，以更低成本和更快速度實現商務自動化。在合規與法律工作中，如何使用數據分析手段管理風險，通過機器人自動化手段降低人工錯誤？

　　“采用基于大數據的人工智能管控技術，識別和監控金融異常交易?！逼杖A永道中國內地及香港法務鑒證服務合伙人楊益驊對記者說。

　　面對全球信息化浪潮，銀行業面臨著信息技術基礎設施建設相對滯后與海量銀行交易數據、復雜多變客戶行為之間的矛盾，洗錢與反洗錢的博弈日趨嚴峻。楊益驊表示，在現有的反洗錢監測系統上加載基于大數據的人工智能管控技術，可及時發現洗錢賬戶網絡并建立風險預警機制，更有針對性地配置反洗錢管控資源，通過國際間銀行業合作，幫助政府開展相關反洗錢調查。

　　“國際上已有比特幣成為洗錢重要金融工具的案例。面對金融創新，反洗錢的監管壓力更大，這是全球銀行業都面臨的新挑戰?！蹦壳百Y金違規轉移出境主要包括境外刷卡付款虛假購物、境外信用卡取現、利用貿易融資偽造虛構等洗錢路徑，系反洗錢監管的高危區，近年銀行等金融機構已為反洗錢管理漏洞付出了不小的代價。

　　楊益驊說，長期以來，國內銀行主要針對大額可疑交易行為進行反洗錢監管，但缺乏足夠的歷史交易數據針對這些可疑賬戶的洗錢行為趨勢、資金的往來路徑做出預測與風險預警。由于資金跨境劃轉呈現“高頻率、小額度”特點，若銀行不能掌握全部涉嫌洗錢的關聯賬戶網絡，就難以找到洗錢蹤跡。

　　“由于反洗錢控制依賴于數據，因此數據分析是一個強大的審計工具?；诖髷祿娜斯ぶ悄芄芸貙⒖梢山灰椎谋O測識別范圍從二維空間拓展至多維空間，通過對比每筆交易，統籌考慮相關人物、事件、內容、地點、時間、原因等要素，理解交易行為的特點，協助銀行有效識別可疑交易，完善反洗錢風險管理體系?！苯赵诒本┡e辦的第四屆全球法商領袖論壇上，楊益驊做主題演講時介紹，“就像一個人的日常生活習慣相對固定，其洗錢技巧同樣存在某種延續性，但從中找出具體的洗錢脈絡與資金轉移動向并非易事?！?/p>

　　在圍繞反洗錢監管的大數據分析模型中，存在兩種數據：結構化數據和非結構化數據。楊益驊介紹，結構化數據主要指企業或個人財務數據與資金流水明細，占大數據分析模型的20%；剩余80%是常被忽視的非結構化數據，包括社交媒體、電子郵件、文本、音頻、視頻、照片、網絡日志等，其規模正在迅猛增長，且成為金融生態環境的主要構成。

　　“此外，當交易數據行為特點、銀行發展戰略、監管要求發生變化時，反洗錢技術與流程風險指標也可動態優化調整?！睏钜骝懻f。

　　另據知情人士透露，一些國際大型銀行曾考慮將自身遍布全球的零售銀行、私人銀行、投資銀行部門客戶盡職調查工作整合到一個平臺，實現客戶信息的內部全流通。銀行之間、銀行各部門之間的客戶賬戶信息數據共享問題亟待解決，以便于銀行內部人員完成了解客戶、了解業務與盡職審查三項反洗錢監管的基礎操作。銀行若實現客戶信息的內部分享，須花費巨資在全球各分支機構建立統一的信息數據系統。