可疑交易智能甄別：商業(yè)銀行AI反洗錢技術(shù)變革之路
作為新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的關(guān)鍵引擎，人工智能技術(shù)在以前所未有的速度和力度驅(qū)動商業(yè)銀行等金融機構(gòu)持續(xù)升級反洗錢工作質(zhì)效。在此背景下，長期深耕反洗錢等風控領(lǐng)域，在賽迪顧問發(fā)布的《2024中國銀行業(yè)IT解決方案市場份額分析報告》中反洗錢領(lǐng)域位列第一的北京領(lǐng)雁科技股份有限公司（以下簡稱“領(lǐng)雁科技”），以對核心技術(shù)自主創(chuàng)新的持之以恒，著力從“‘融合AI深度優(yōu)化傳統(tǒng)專家模型；結(jié)合多模態(tài)特征融合AI建模、正負樣本動態(tài)權(quán)重調(diào)整及千人千面自適應監(jiān)控等技術(shù)強化模型的適應性和精準性；打造反洗錢AI智能體’等三個方向革新數(shù)智時代的反洗錢工作模式，在錨定降本增效目標的同時，助力商業(yè)銀行構(gòu)筑契合數(shù)智轉(zhuǎn)型及合規(guī)監(jiān)管要求的‘主動、智能、持續(xù)’洗錢防控體系?！鳖I(lǐng)雁科技反洗錢專家高建新說道。
厘清現(xiàn)狀，洞見監(jiān)管趨嚴下的商業(yè)銀行反洗錢之“困”
商業(yè)銀行加強洗錢風險防御體系建設(shè)，既是強監(jiān)管態(tài)勢下維護金融秩序、社會穩(wěn)定及國家安全的必然要求，亦是提升自身整體數(shù)智轉(zhuǎn)型質(zhì)效的主動選擇?！霸诮鹑诒O(jiān)管環(huán)境趨嚴、技術(shù)迭代帶來洗錢等違法犯罪行為愈發(fā)隱蔽復雜的趨勢下，商業(yè)銀行反洗錢工作正面臨前所未有的挑戰(zhàn)?！备呓ㄐ氯缡钦f，具體體現(xiàn)在以下四個方面：
第一，強監(jiān)管政策下的合規(guī)壓力驟增。從國際來看，FATF第五輪反洗錢國際互評估程序的啟動旨在通過互評估和后續(xù)評估，全面審查FATF成員在反洗錢、反恐怖融資和反擴散融資方面的合規(guī)性和有效性，本輪評估審查標準更加嚴格，尤其強調(diào)對高風險領(lǐng)域的關(guān)注。從國內(nèi)來看，新《反洗錢法》明確了金融機構(gòu)識別和管理洗錢高風險客戶的法律義務，同時賦予客戶對風險管理措施的異議權(quán)利，并首次將“風險為本”原則納入法律，要求金融機構(gòu)根據(jù)風險狀況配置資源，并對客戶實施動態(tài)盡職調(diào)查（CDD），取代原有的靜態(tài)身份識別（KYC）。此外，新《反洗錢法》通過細化處罰規(guī)定、提高罰款金額、增加處罰種類等方式，進一步加大了對金融機構(gòu)違規(guī)行為的處罰力度。隨著FATF第五輪國際互評估啟動，以及新《反洗錢法》的施行，監(jiān)管防控理念逐步轉(zhuǎn)向“風險為本”，推行“以案倒查”并強化跨部門協(xié)作，這使得銀行面臨更嚴峻的合規(guī)挑戰(zhàn)和聲譽風險。銀行不僅需要實現(xiàn)全流程、全維度合規(guī)，還須在有限資源下提升效率，更好地平衡合規(guī)成本與業(yè)務發(fā)展的關(guān)系。
第二，日益復雜隱蔽的洗錢手法導致風險識別難度持續(xù)加大。商業(yè)銀行業(yè)務場景和產(chǎn)品種類的快速拓展及多元化發(fā)展，無形中為洗錢犯罪提供了新渠道，伴隨監(jiān)管的逐步加強，犯罪分子亦不斷“升級”手法以規(guī)避監(jiān)管，形成“攻防對抗”局面。同時，人工智能等新技術(shù)的快速迭代在有效助力商業(yè)銀行強化合規(guī)監(jiān)控的同時，也被犯罪分子利用以不斷提升其作案能力，使洗錢活動更加隱蔽難識別，極大增加了銀行風險識別難度。
第三，案例分析難度大、成本高?！爱斍胺聪村X案件分析面臨四重困境”高建新說道，一是數(shù)據(jù)維度復雜，單筆可疑交易往往涉及數(shù)十個關(guān)聯(lián)賬戶和跨時段交易鏈條，難以通過傳統(tǒng)人工核查快速完成分析；二是分析報告編寫難度大，需整合海量數(shù)據(jù)，既要呈現(xiàn)完整事實依據(jù)又要進行專業(yè)風險判斷，同時符合監(jiān)管標準，極大增加了風險報告分析難度；三是專業(yè)人才短缺，既懂金融業(yè)務又精通數(shù)據(jù)分析的復合型人才的稀缺，導致案件處理周期長、效率低下；四是技術(shù)應用存在“最后一公里”問題，盡管銀行在人工智能、機器學習等領(lǐng)域投入大量資源，但與業(yè)務場景、數(shù)據(jù)分析未能有效融合，出現(xiàn)“系統(tǒng)不會用、數(shù)據(jù)用不好”的尷尬局面，技術(shù)與業(yè)務相割裂成為制約反洗錢效能提升的主要瓶頸。
第四，客戶體驗與反洗錢合規(guī)存在矛盾沖突。提升客戶體驗是存量競爭時代銀行業(yè)務發(fā)展的關(guān)鍵著力點之一，而為了加強風險防控，過于嚴格的流程可能導致業(yè)務操作繁瑣，甚至客戶流失。因此，如何有效降低“誤報”率，避免正?？蛻粼馐懿槐匾慕灰鬃璧K，同時防止“漏報”風險，是當前反洗錢系統(tǒng)優(yōu)化中的重大難題。
錨定降本增效，“六個維度”前瞻“動態(tài)博弈”下的AI反制
金融科技發(fā)展日新月異的新時代，洗錢手段亦伴隨新技術(shù)、新業(yè)態(tài)的發(fā)展不斷升級、更趨隱蔽及多元化，倒逼監(jiān)管與防御體系持續(xù)升級，形成“技術(shù)漏洞—監(jiān)管補位—防御升級”的“動態(tài)博弈”。博弈之下，近年來以ChatGPT、DeepSeek等為代表的AI技術(shù)的不斷突破創(chuàng)新，為商業(yè)銀行等金融機構(gòu)破解當前反洗錢之困，構(gòu)筑智能風控系統(tǒng)，深度協(xié)同國際監(jiān)管網(wǎng)絡，應對技術(shù)迭代帶來的系統(tǒng)性風險提供了強有力抓手。
人工智能的快速發(fā)展，正在為銀行反洗錢工作帶來突破性的變革和助力。展望未來，人工智能將主要在以下“六個維度”深刻驅(qū)動反洗錢工作模式的根本變革：
一是從“被動合規(guī)”向“主動、智能、持續(xù)防控”進階。
AI不只是幫助滿足合規(guī)要求，AI大模型的應用更將助力銀行增強事前甄別、事中干預、事后分析的全面數(shù)智化合規(guī)管理能力，實現(xiàn)對風險的前瞻性預測、實時預警與快速阻斷，確保風險能被敏銳察覺并即時響應。同時，AI正推動銀行反洗錢逐步實現(xiàn)從“被動合規(guī)”到“主動、智能、持續(xù)防控”的轉(zhuǎn)型，助力構(gòu)建監(jiān)管、風險控制和客戶體驗之間的良性動態(tài)平衡。
二是高效賦能降本增效。人工智能技術(shù)的發(fā)展，尤其是近年來大模型技術(shù)的快速發(fā)展，將帶來業(yè)務處理模式的根本變革。首先，通過動態(tài)感知、智能推薦和自動處置等，可大幅提升反洗錢流程自動化和智能化水平，釋放合規(guī)及業(yè)務團隊更多精力，將其從大量重復和繁瑣的核查、報告生成、風險預測和客戶盡調(diào)等工作中解放出來，專注于高風險及策略決策等更有判斷價值的領(lǐng)域。其次，AI顯著提升了可疑交易的識別效率和精準度，不僅能夠發(fā)現(xiàn)傳統(tǒng)系統(tǒng)難以檢測的隱蔽洗錢行為，還具備自學習和動態(tài)適應新型犯罪手法的能力，確保監(jiān)控始終處于先進狀態(tài)。此外，借助AIGC和智能Agent，AI能夠自動整合和提煉結(jié)構(gòu)化及非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，生成高質(zhì)量分析報告，從而優(yōu)化案例分析、降低人力成本并縮短案件處理周期。
三是實現(xiàn)全流程、動態(tài)感知。AI將推動從“數(shù)據(jù)動態(tài)感知”到“風險動態(tài)識別”，再到“用戶行為動態(tài)理解”，實現(xiàn)對客戶全生命周期和全鏈條交易的智能監(jiān)控，及時捕捉潛在異常。
四是助力精細化、個性化風控決策。依托大數(shù)據(jù)與人工智能，通過精準客戶分層和自適應調(diào)整模型參數(shù)和預警閾值，實現(xiàn)每位客戶“千人千面”的風險畫像動態(tài)構(gòu)建，更精準地匹配客戶實際風險，從而大幅降低誤報、漏報率，在有效保障合規(guī)、提升風控篩查效率的同時提升客戶體驗。
五是打通“技術(shù)與業(yè)務”最后一公里。人工智能技術(shù)，尤其是大模型技術(shù)的發(fā)展，使業(yè)務專家也能直接參與系統(tǒng)建設(shè)，實現(xiàn)業(yè)務與技術(shù)的深度融合，有效打通“技術(shù)與業(yè)務”的最后一公里。
六是構(gòu)筑業(yè)務、技術(shù)與合規(guī)的協(xié)同閉環(huán)。未來反洗錢管理將通過AI模型、專業(yè)知識庫和業(yè)務實踐的深度融合，真正實現(xiàn)人機協(xié)同決策，形成業(yè)務、技術(shù)與合規(guī)三維一體的智能化閉環(huán)管理體系。
綜上，人工智能正在持續(xù)賦能反洗錢工作質(zhì)效升級，讓反洗錢從合規(guī)底線變?yōu)殂y行業(yè)務高質(zhì)量發(fā)展的核心競爭力。而針對領(lǐng)雁科技當前在“AI+反洗錢”領(lǐng)域的戰(zhàn)略布局，“領(lǐng)雁科技基于在反洗錢領(lǐng)域的深厚積淀，持續(xù)探索推進人工智能前沿技術(shù)在反洗錢領(lǐng)域的融合應用，目前在反洗錢領(lǐng)域已獲得四項國家發(fā)明專利?！备呓ㄐ赂爬ń榻B道，“領(lǐng)雁科技當前對AI的創(chuàng)新探索主要聚焦于三大方向：一是利用AI對傳統(tǒng)專家模型進行深度優(yōu)化，提升原有系統(tǒng)的風險識別能力；二是聚焦決策式人工智能，結(jié)合多模態(tài)特征融合AI建模、正負樣本動態(tài)權(quán)重調(diào)整及千人千面自適應監(jiān)控等技術(shù)，進一步強化模型的適應性和精準性；三是布局大模型和生成式人工智能，專注反洗錢智能體研發(fā)，如可疑報告甄別智能體、監(jiān)管發(fā)文解讀與自動化建模智能體、KYC智能體等，并與多家國內(nèi)主流大模型團隊深度合作，推動大模型在反洗錢場景的創(chuàng)新落地。通過這些前沿探索，領(lǐng)雁科技正助力金融機構(gòu)在反洗錢工作中實現(xiàn)智能化、主動化和高效化的深度突破?！?/p>
探索“模型優(yōu)化”，借力AI深度賦能傳統(tǒng)專家模型優(yōu)化
當前，隨著人工智能快速步入“大模型時代”，模型的復雜性與規(guī)模也在不斷增加，在此趨勢下，通過調(diào)整參數(shù)、結(jié)構(gòu)及算法等方式實現(xiàn)大模型自身的優(yōu)化以及賦能傳統(tǒng)專家規(guī)則等實現(xiàn)智能優(yōu)化，正在成為提升AI應用效能的關(guān)鍵策略。
“數(shù)智升級過程中，人工智能與專家模型是相輔相成的，而非替代關(guān)系。人工智能雖已步入快速發(fā)展期，但事實上基于場景的專家模型依然有著不可替代的作用?！备呓ㄐ聫娬{(diào)，“對商業(yè)銀行來說，模型優(yōu)化的核心目的是保證模型的有效性。而實際上，基于場景的專家模型有效性通常僅為6個月左右，隨著時間推移和犯罪分子策略的不斷調(diào)整，模型的有效性會逐漸降低，尤其是基于規(guī)則的專家模型。而專家模型的優(yōu)化由于要分析大量的數(shù)據(jù)及場景，使得該工作非常耗時耗力，AI則可以很好地賦能傳統(tǒng)專家模型實現(xiàn)智能優(yōu)化?！?/p>
據(jù)介紹，在借力AI賦能專家模型優(yōu)化方面，領(lǐng)雁科技已基于實際項目進行了大量的實踐探索和顯著的實戰(zhàn)成效。以領(lǐng)雁科技服務的某銀行為例，為保證其反洗錢專家模型的有效性，該銀行的傳統(tǒng)專家模型原先基本為每半年調(diào)整一次，改為基于“監(jiān)控指標”的動態(tài)調(diào)優(yōu)機制后，優(yōu)化周期從原先的2周左右減少至現(xiàn)在的2天左右，在極大縮短了模型調(diào)優(yōu)的周期、顯著減少了人工參與的工作量的同時，還確保了模型的持續(xù)有效性。
“實踐證明，這種‘AI優(yōu)化專家模型’的方法，既保留了傳統(tǒng)專家模型可解釋、可控制的優(yōu)點，又彌補了其更新慢、維護難的缺點，是提升反洗錢工作效率的有效途徑?！备呓ㄐ卵a充說。
聚焦“決策式人工智能”，“三大突破性創(chuàng)新”強化模型適應性和精準性
二十余載的持續(xù)深耕，加之對“核心技術(shù)自主創(chuàng)新”的持之以恒，鑄就了時下領(lǐng)雁科技在反洗錢等內(nèi)控合規(guī)領(lǐng)域的領(lǐng)先優(yōu)勢。近年來，領(lǐng)雁科技積極推動人工智能技術(shù)在反洗錢工作中的探索應用，契合強監(jiān)管態(tài)勢及愈發(fā)復雜的洗錢犯罪特點，不斷打磨全新視角的技術(shù)實現(xiàn)方式，助力商業(yè)銀行構(gòu)筑契合監(jiān)管要求的全維度智能風控體系。
“反洗錢人工智能模型的核心任務是風險識別，這是一個高度復雜且需要精準決策的應用場景，而非大模型擅長的生成式任務?！备呓ㄐ抡f道，“依托持續(xù)優(yōu)化的反洗錢系統(tǒng)及深厚的知識庫積累，針對當前反洗錢AI模型面臨的關(guān)鍵痛點，領(lǐng)雁科技積極拓展決策式人工智能在風險評級場景的應用，并展開了多項突破性創(chuàng)新探索?！本唧w來講，領(lǐng)雁科技在決策式AI領(lǐng)域的探索與成果主要集中在以下三方面：
1.多模態(tài)特征融合的反洗錢AI模型
反洗錢AI模型并非新技術(shù)，但以往反洗錢AI模型的實際應用效果往往不盡理想，盡管已有諸如監(jiān)督學習、無監(jiān)督學習、知識圖譜等多種技術(shù)被廣泛應用，但實際應用中傳統(tǒng)AI模型的預警上報率往往低于20%，有時甚至不及傳統(tǒng)專家規(guī)則系統(tǒng)。高建新說道，“經(jīng)過深入分析，我們識別出兩個關(guān)鍵挑戰(zhàn)：第一，樣本的稀缺與動態(tài)復雜性的矛盾，反洗錢場景具有高度復雜性和動態(tài)性，洗錢手法持續(xù)演進，而可用的標注樣本極度稀缺，僅占總交易的0.01%～0.1%，導致AI模型訓練過程中極易發(fā)生過擬合，從而限制了模型的泛化能力；第二，傳統(tǒng)特征工程過度依賴靜態(tài)特征和基礎(chǔ)行為特征，特征維度相對單一，給復雜可疑行為的捕捉造成很大困難，難以構(gòu)建客戶的全景風險畫像?！?/p>
針對上述技術(shù)瓶頸，領(lǐng)雁科技設(shè)計了多模態(tài)特征融合架構(gòu)，實現(xiàn)對數(shù)值特征、類別特征、時間序列特征、圖結(jié)構(gòu)特征和文本特征的多維度特征統(tǒng)一建模。在技術(shù)實現(xiàn)上，領(lǐng)雁科技采用差異化的特征提取策略：“數(shù)值和類別特征”通過深度Embedding技術(shù)實現(xiàn)高效向量化表示；“時間序列特征”利用Transformer Encoder架構(gòu)精準捕獲長期時序依賴和異常模式；“復雜的客戶關(guān)系網(wǎng)絡和資金流向”通過圖神經(jīng)網(wǎng)絡（GNN）進行建模，提取局部鄰域和全局網(wǎng)絡的拓撲特征；“非結(jié)構(gòu)化文本信息”，如交易備注、說明等，則基于預訓練BERT模型進行語義理解和向量化。
“最終，通過特征拼接與跨模態(tài)注意力機制（Cross-Attention），模型實現(xiàn)了多模態(tài)特征的深度協(xié)同表示，極大提升了復雜可疑行為的識別準確率與泛化能力，并在實際應用中取得了顯著效果?！睋?jù)高建新表示。
2.引入基于相似度匹配的動態(tài)權(quán)重調(diào)整機制
傳統(tǒng)AI模型訓練通常僅依賴人工標注的歷史案例進行靜態(tài)學習，缺乏持續(xù)優(yōu)化能力。對此，領(lǐng)雁科技創(chuàng)新性地構(gòu)建了動態(tài)權(quán)重調(diào)整框架：將業(yè)務人員甄別后的正負樣本案例進行多模態(tài)向量化處理后存儲至專業(yè)知識庫。
當系統(tǒng)產(chǎn)生新的風險預警時，通過向量相似度檢索技術(shù)，在知識庫中快速定位最相似的歷史案例。如果新預警與歷史負樣本，即被排除的誤報案例的相似度超過預設(shè)閾值，系統(tǒng)會自動對該預警的風險評分進行動態(tài)降權(quán)處理，從而有效抑制誤報。
“這種機制實現(xiàn)了模型的‘在線學習’能力，能夠根據(jù)業(yè)務反饋持續(xù)優(yōu)化判別標準，相比業(yè)界普遍較低的模型上報準確率，我們的動態(tài)調(diào)整機制顯著提升了風險識別的精準度?！备呓ㄐ氯缡钦f。
3.基于客戶雙基線的智能參數(shù)動態(tài)優(yōu)化
傳統(tǒng)反洗錢模型通常采用統(tǒng)一的參數(shù)設(shè)置，較為先進的做法會按照地域、機構(gòu)等維度進行差異化參數(shù)配置，但即使如此，這種粗粒度的分組方式仍難以滿足精細化、個性化監(jiān)控的實際業(yè)務需求。
為突破這一局限，領(lǐng)雁科技創(chuàng)新提出“雙基線特征驅(qū)動”的智能參數(shù)優(yōu)化方案。該方案基于個人行為基線與群體行為基線構(gòu)建客戶特征體系，將傳統(tǒng)靜態(tài)模型參數(shù)轉(zhuǎn)化為可量化的業(yè)務特征，并通過無量綱化處理消除不同維度間的量綱差異，使多維特征具備真正可比性，為精準監(jiān)控奠定數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。更進一步，當模型參數(shù)轉(zhuǎn)化為基線特征后，系統(tǒng)能夠深度融合客戶歷史行為軌跡、業(yè)務屬性特點及風險評級數(shù)據(jù)，實現(xiàn)參數(shù)的動態(tài)自適應調(diào)整，從而達成“千人千面”的精準風險監(jiān)控目標。此外，考慮到高度個性化策略可能帶來的計算壓力，領(lǐng)雁科技同步研發(fā)了基于數(shù)據(jù)集的多特征并行計算架構(gòu)，大幅提升了系統(tǒng)批量計算的效率與可擴展性。
這種參數(shù)業(yè)務數(shù)據(jù)化不僅顯著增強了模型的靈活性和環(huán)境適應性，更為關(guān)鍵的是能夠為每個客戶量身定制個性化的風險監(jiān)控策略，大幅提升了監(jiān)控效果和業(yè)務價值，為金融機構(gòu)的精準風控提供了強有力的技術(shù)支撐。
“通過上述三項核心技術(shù)創(chuàng)新，領(lǐng)雁科技成功突破了傳統(tǒng)反洗錢AI模型的技術(shù)局限，為金融機構(gòu)提供了更加智能化、精準化的風險管控解決方案，并已在實際應用中取得了顯著的提升效果。”高建新總結(jié)道。
布局“大模型和生成式人工智能”，打造反洗錢AI智能體深度賦能業(yè)務流程
自2022年末以來，以生成式AI為代表的人工智能在基礎(chǔ)模型、技術(shù)平臺、工程實現(xiàn)、應用模式和產(chǎn)業(yè)生態(tài)上的創(chuàng)新和演變目不暇接，在推動著人工智能快速步入“大模型時代”的同時，更推動“AI+”成為行業(yè)從數(shù)字化轉(zhuǎn)型向數(shù)智化進階的核心驅(qū)動力量。
在此趨勢下，領(lǐng)雁科技積極擁抱以DeepSeek為代表的人工智能大模型，推動反洗錢工作的創(chuàng)新升級。據(jù)高建新介紹，與反洗錢AI模型專注于風險識別不同，領(lǐng)雁科技在大模型方向的探索，主要聚焦于生成式AI在實際業(yè)務流程中的深度賦能，具體體現(xiàn)在以下幾個方面：
打造反洗錢AI智能體
依托大模型的強大能力，領(lǐng)雁科技正在構(gòu)建具備自學習、自動分析和智能推理能力的反洗錢AI智能體，涵蓋可疑案例甄別報告分析及生成、客戶身份識別、監(jiān)管發(fā)文解讀與自動化建模等多個智能體應用。
目前，領(lǐng)雁科技推出的“基于AI Agent的可疑案例甄別報告”方案已在某頭部城商行成功落地，并取得了顯著的應用成效。“在反洗錢領(lǐng)域，反洗錢系統(tǒng)篩選并預警的異常交易量非常龐大，需要大量反洗錢處置人員對可疑案宗逐一調(diào)查并撰寫分析報告，不僅耗時耗力，而且報告質(zhì)量參差不齊?！备呓ㄐ抡f，“通過此方案的實施，該城商行能夠更加及時、精準地識別風險，有效支撐了其反洗錢工作的智能化升級與轉(zhuǎn)型?！?/p>
構(gòu)建“AIGC+”智能應用框架
領(lǐng)雁科技將AIGC能力融入反洗錢全流程，打造覆蓋可疑案件甄別、審核、客戶盡調(diào)、自動報告生成等環(huán)節(jié)的智能輔助工具，提高處理海量信息和復雜案例的工作效能，讓AI成為業(yè)務團隊的“智能助理”，比如可隨時調(diào)用基于不同場景的AI智能體去采集相關(guān)信息生成智能化報告等，進一步為反洗錢工作減負增效。
知識庫融合與專業(yè)領(lǐng)域強化
基于自身深厚的知識庫積累，領(lǐng)雁科技深度融合行業(yè)知識庫與大模型，持續(xù)強化模型對金融、法律、反洗錢等專業(yè)領(lǐng)域知識的理解與推理能力。通過不斷補充新案例和法規(guī)，使AI大模型能夠與業(yè)務場景高度貼合，實現(xiàn)知識驅(qū)動和場景驅(qū)動的雙輪提升。
“通過以上創(chuàng)新舉措，領(lǐng)雁科技正在助力商業(yè)銀行等金融機構(gòu)重塑反洗錢工作模式，提升可疑案例甄別的質(zhì)效，推動智能風控能力邁上新臺階?！备呓ㄐ抡f道。
立足反洗錢“攻防對抗”持續(xù)升級趨勢，隨著AI技術(shù)的快速發(fā)展及在金融領(lǐng)域的持續(xù)滲透，將不斷助力商業(yè)銀行反洗錢工作突破傳統(tǒng)結(jié)構(gòu)化交易數(shù)據(jù)的邊界、實現(xiàn)客戶風險等級的實時監(jiān)控與動態(tài)調(diào)整，并進一步提升AI反洗錢模型的可解釋性與透明性。在此趨勢下，領(lǐng)雁科技作為反洗錢領(lǐng)域的領(lǐng)軍企業(yè)，將持續(xù)深化創(chuàng)新AI等前沿技術(shù)在反洗錢業(yè)務中的探索應用，助力商業(yè)銀行構(gòu)筑契合數(shù)智轉(zhuǎn)型需求及監(jiān)管要求的“主動、智能、持續(xù)”洗錢防控體系，讓反洗錢從滿足合規(guī)底線，切實變?yōu)轵?qū)動銀行業(yè)務高質(zhì)量發(fā)展的核心競爭力，護航商業(yè)銀行數(shù)智化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略高效推進。
“前瞻未來，領(lǐng)雁科技將繼續(xù)深化AI在反洗錢領(lǐng)域的探索應用，在‘AI與多模態(tài)數(shù)據(jù)的深度融合、實時風險響應與自適應策略調(diào)整、模型可解釋性與公平性保障’等方面進行重點布局，在反洗錢風控實踐深耕中持續(xù)輸出領(lǐng)雁科技的智慧與擔當?！备呓ㄐ卤硎尽?/p>
