谷歌云AML AI：改变洗钱风险检测的HSBC和Banco Bradesco案例

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谷歌云AML AI：改变洗钱风险检测的HSBC和Banco Bradesco案例

引言
货币洗钱及其对世界的影响
传统反洗钱方法面临的挑战
AI在金融领域的应用
- 4.1 AI带来的效率提升
- 4.2 AI对金融犯罪的打击
- 4.3 AI对客户体验的改善
谷歌与金融机构的合作案例
- 5.1 HSBC的AML改革
- 5.2 Banco Perdasco的数据分析能力
- 5.3 谷歌技术在金融机构的实际应用
金融机构转型的挑战与机遇
- 6.1 技术整合与数据迁移
- 6.2 人员及流程变革
- 6.3 从规则驱动向数据驱动的转变
AI在未来的发展趋势
结论

引言

大家好！欢迎来到我们的讲座。我是Anna Knusnik，负责谷歌云AI金融服务产品团队。今天，我们将介绍我们的新产品AMLAI，并向大家分享一些客户的经验。谷歌一直以来都以创新解决客户面临的挑战为己任。我们的使命是整合全球信息，使之普遍可用和有用。为了实现这一使命，谷歌构建了全球领先的AI研究机构，并发明了可以管理和利用海量数据的技术。

1. 货币洗钱及其对世界的影响

大家都知道，随着科技的发展，全球金融网络的规模和复杂性也大幅增长。虽然这些进步给客户带来了许多好处，但同时也为不法分子提供了新的犯罪途径。据联合国估计，全球每年有超过2%的全球GDP被洗钱，这些洗钱所得与非法活动（如毒品和人口贩卖以及恐怖分子资助）紧密相连。打击这个问题非常困难，金融机构需要在反洗钱合规方面投入大量资源。然而，现有的方法已经无法解决这一问题的复杂性，数据量巨大，分析流程繁琐低效，造成很多错误警报。

2. 传统反洗钱方法面临的挑战

传统上，金融机构使用基于规则的反洗钱系统来检测可疑交易。然而，这些系统存在一些挑战。首先，规则系统过于依赖人工定义的业务规则，导致产生大量错误警报。其次，由于数据分散存储在不同的系统中，很难找到与洗钱行为相关的信息，从而增加了时间和复杂性。最后，分析师的工作流程繁琐低效，导致员工流失率高。

传统方法面临的最大问题在于，人工定义的规则难以满足复杂的洗钱行为检测需求。在开发AMLAI产品的过程中，我们了解到金融机构所面临的一些挑战。他们告诉我们，现有解决方案依赖于手动定义的业务规则，而这些系统会产生大量错误警报。数据孤岛使得找到正确的信号变得困难，从而增加了处理问题的时间和复杂度。分析工作流程的低效导致人员流动率高。

3. AI在金融领域的应用

尽管AI在金融领域的应用仍面临一些挑战，但其带来的潜力是巨大的。下面我们将介绍AI在金融服务中解决高复杂性问题的几个机会。

3.1 AI带来的效率提升

传统金融机构的核心业务模式依赖于分支机构网络，而AI则为金融机构提供了优化客户服务的数据驱动形式。通过利用数据来优化前台和后台的运营，金融机构可以实现更高效的客户互动。AI还可以改进风险控制能力，通过全面的数据分析，实现对客户行为的精确洞察。

3.2 AI对金融犯罪的打击

AI可以帮助金融机构更好地识别和预防金融犯罪。AI模型可以分析大量的交易数据，识别出可疑的交易模式，并及时生成警报。同时，AI还可以分析客户的历史行为，从而准确评估其风险水平。通过使用AI，金融机构可以更有效地检测潜在的洗钱行为，从而保护自己和客户免受金融犯罪的威胁。

3.3 AI对客户体验的改善

AI的应用还可以改善客户体验。例如，金融机构可以利用AI提供个性化的推荐服务，帮助客户更好地管理他们的财务状况。AI还可以分析客户行为和偏好，提供定制化的产品和服务。通过提供更好的客户体验，金融机构可以增强客户忠诚度，提高市场竞争力。

4. 谷歌与金融机构的合作案例

4.1 HSBC的AML改革

HSBC是我们的合作伙伴之一，在AML改革方面取得了巨大的成功。他们在我们的合作中充分利用了AI的能力，对AML程序进行了全面的改革。通过使用AMLAI产品，他们能够更加高效和准确地识别洗钱行为，并大大降低了误报率。从实际应用的结果来看，HSBC在欧洲、中美洲和亚太地区已经采用了我们的AMLAI产品，取得了令人振奋的效果。

4.2 Banco Perdasco的数据分析能力

巴西的Banco Perdasco通过利用我们的技术和数据分析能力，实现了自身在金融服务领域的转型。Banco Perdasco的数据团队由350名数据科学家和工程师组成，在多个业务部门和职能中开展工作。通过将数据驱动的思维方式渗透到整个组织中，Banco Perdasco在效率和客户体验方面取得了令人瞩目的成果。

4.3 谷歌技术在金融机构的实际应用

谷歌的技术和API可以轻松地与现有的反洗钱体系进行集成。通过综合分析客户的交易数据、账户信息和其他相关数据，我们的产品可以为金融机构提供综合的风险评估。我们的产品具备鲁棒的模型管理和风险管理功能，以满足金融监管机构的要求。同时，我们的产品还提供详细的解释性，帮助分析师、风险经理和监管机构理解产品的工作原理。

5. 金融机构转型的挑战与机遇

金融机构在转型过程中面临着许多挑战。技术整合和数据迁移是其中的两个关键问题。金融机构需要将分散存储在不同系统中的数据整合到一个统一的平台上，以便更好地利用数据进行分析。此外，金融机构还需要调整内部人员和流程，以适应新技术的应用。最后，金融机构还需要从规则驱动转向数据驱动的思维方式，这需要一定的时间和培训。

然而，这些挑战也带来了机遇。通过采用AI技术，金融机构可以实现更高效的风险管理和合规监管。AI可以帮助金融机构更准确地识别潜在风险，提高效率，改善客户体验。金融机构还可以借助AI的能力，更好地了解客户需求，推出定制化的产品和服务。