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由于技术进步，一切都已转移到数字平台，这导致金融交易和洗钱事件都在增加。 此外，反洗钱监控的问题也影响到金融机构。 全球金融科技公司每年投资 2 万亿美元打击洗钱案件。 考虑到这一点，商业交易监控在过去几年中已经发展成为反洗钱措施的重要组成部分。 为了快速发现可疑活动，银行和其他金融机构开发了了解您的客户交易结构。

KYC 交易——快速概览

通过交易监控，金融机构可以即时监控消费者的金融交易，以阻止洗钱和恐怖主义融资。 金融公司还创建客户资料并采用尽职调查程序来生成风险评分。

使交易监控过程现代化

今天，许多金融机构希望采用尖端方法来监控交易操作。 目标是减少洗钱和其他金融犯罪的发生。 然而，使用过时的方法效率低下且耗时。

将大数据与人工智能和机器学习 (AI & ML) 集成的数字解决方案增强了 KYC 交易系统。 这改进了发现和披露欺诈活动的系统。 这使金融机构能够评估可疑交易并使了解您的客户交易解决方案现代化。

此外，ML 和 AI 驱动的系统提供更精确的身份验证结果，并对尽职调查方法进行全面评估。 除了为过去、现在和未来的任何潜在金融犯罪更新用户资料外，还提供“了解你的客户”交易服务。

为了提高风险分析的有效性，新技术可以识别异常并从用户记录中删除冗余。 ML 的一个分支是深度神经学习。 人工神经网络 (ANN) 模仿人脑的功能以产生更高质量的结果。

深度神经网络算法可以重复工作，提高输出质量，并使企业能够有效地了解您的客户交易序列并克服各种障碍。

不遵守反洗钱协议的影响

如果金融公司违反 KYC 标准和反洗钱 (AML) 立法，它们可能会受到高额罚款和长期禁令。 此外，企业可能会受到刑事法庭案件、负面市场声誉和限制的影响。

上述问题会在干扰日常运营的同时迅速毁掉金融公司。 监管机构通过实施临时或长期禁令并限制跨境交易来迫使企业缩减活动。 此外，执法机构有权冻结金融资产，这会限制公司的流动性。

将了解您的客户交易方法与 AI 结合使用

由于上述数字技术，金融机构意识到所有潜在的经济危险，这使得打击洗钱活动变得更加容易。 此外，金融机构必须定期执行 AML 和 KYC 程序，以打击金融犯罪。

了解您的客户交易框架的主要目标是识别和解决洗钱情况。 金融机构需要实施人工智能驱动的技术，在不给合规官带来压力的情况下增强风险评分计算。 最新的反洗钱协议有助于制定行动计划，在不损害客户体验的情况下应对金融犯罪。

了解美国反洗钱要求

美国通过了《银行保密法》(BSA)，以打击日益严重的恐怖主义融资和洗钱问题。

1. 金融机构需要建立反洗钱系统，以打击涉及洗钱和恐怖主义融资的犯罪活动。
2. 在提供任何服务之前，金融机构必须执行了解您的客户 (KYC) 程序以收集消费者数据。
3. 金融公司必须按照规定组织可疑交易报告（STR）至少五年。

第六项反洗钱指令：概述

在欧洲和美国司法管辖区运营的金融公司必须使用客户交易监控解决方案来打击犯罪。

金融机构必须遵守严格的 6AMLD 标准，以打击金融犯罪并揭示隐藏的最终受益人所有权 (UBO)。 此外，严厉的监管处罚鼓励无视反洗钱标准的组织这样做。

1. 参与洗钱的金融机构面临严重后果。 例如，企业可能会受到严厉的经济处罚或无法获得公共支持。
2. 合法客户和金融机构也会受到刑事处罚。 如果企业因监管不到位而被认定有罪，后果自负。
3. 如果客户对洗钱指控负责，他/她必须至少服刑四年。

总结一下

高风险客户构成可能损害金融基础设施的危险。 在这种情况下，金融公司应将风险评估作为入职程序的一部分。 此外，反洗钱后台会根据 PEP 和全球监视列表检查客户凭证。

与第三方供应商合作可以提供有关持续跟踪客户金融交易的客户交易系统的知识。 信誉良好的供应商还可以使用机器学习和人工智能算法提供反洗钱筛查解决方案，这有助于对消费者进行风险分析，以减少洗钱和恐怖主义融资。