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由於技術進步，一切都已轉移到數字平台，這導致金融交易和洗錢事件都在增加。 此外，反洗錢監控的問題也影響到金融機構。 全球金融科技公司每年投資 2 萬億美元打擊洗錢案件。 考慮到這一點，商業交易監控在過去幾年中已經發展成為反洗錢措施的重要組成部分。 為了快速發現可疑活動，銀行和其他金融機構開發了了解您的客戶交易結構。

KYC 交易——快速概覽

通過交易監控，金融機構可以即時監控消費者的金融交易，以阻止洗錢和恐怖主義融資。 金融公司還創建客戶資料並採用盡職調查程序來生成風險評分。

使交易監控過程現代化

今天，許多金融機構希望採用尖端方法來監控交易操作。 目標是減少洗錢和其他金融犯罪的發生。 然而，使用過時的方法效率低下且耗時。

將大數據與人工智能和機器學習 (AI & ML) 集成的數字解決方案增強了 KYC 交易系統。 這改進了發現和披露欺詐活動的系統。 這使金融機構能夠評估可疑交易並使了解您的客戶交易解決方案現代化。

此外，ML 和 AI 驅動的系統提供更精確的身份驗證結果，並對盡職調查方法進行全面評估。 除了為過去、現在和未來的任何潛在金融犯罪更新用戶資料外，還提供“了解你的客戶”交易服務。

為了提高風險分析的有效性，新技術可以識別異常並從用戶記錄中刪除冗餘。 ML 的一個分支是深度神經學習。 人工神經網絡 (ANN) 模仿人腦的功能以產生更高質量的結果。

深度神經網絡算法可以重複工作，提高輸出質量，並使企業能夠有效地了解您的客戶交易序列並克服各種障礙。

不遵守反洗錢協議的影響

如果金融公司違反 KYC 標準和反洗錢 (AML) 立法，它們可能會受到高額罰款和長期禁令。 此外，企業可能會受到刑事法庭案件、負面市場聲譽和限制的影響。

上述問題會在干擾日常運營的同時迅速毀掉金融公司。 監管機構通過實施臨時或長期禁令並限制跨境交易來迫使企業縮減活動。 此外，執法機構有權凍結金融資產，這會限制公司的流動性。

將了解您的客戶交易方法與 AI 結合使用

由於上述數字技術，金融機構意識到所有潛在的經濟危險，這使得打擊洗錢活動變得更加容易。 此外，金融機構必須定期執行 AML 和 KYC 程序，以打擊金融犯罪。

了解您的客戶交易框架的主要目標是識別和解決洗錢情況。 金融機構需要實施人工智能驅動的技術，在不給合規官帶來壓力的情況下增強風險評分計算。 最新的反洗錢協議有助於製定行動計劃，在不損害客戶體驗的情況下應對金融犯罪。

了解美國反洗錢要求

美國通過了《銀行保密法》(BSA)，以打擊日益嚴重的恐怖主義融資和洗錢問題。

1. 金融機構需要建立反洗錢系統，以打擊涉及洗錢和恐怖主義融資的犯罪活動。
2. 在提供任何服務之前，金融機構必須執行了解您的客戶 (KYC) 程序以收集消費者數據。
3. 金融公司必須按照規定組織可疑交易報告（STR）至少五年。

第六項反洗錢指令：概述

在歐洲和美國司法管轄區運營的金融公司必須使用客戶交易監控解決方案來打擊犯罪。

金融機構必須遵守嚴格的 6AMLD 標準，以打擊金融犯罪並揭示隱藏的最終受益人所有權 (UBO)。 此外，嚴厲的監管處罰鼓勵無視反洗錢標準的組織這樣做。

1. 參與洗錢的金融機構面臨嚴重後果。 例如，企業可能會受到嚴厲的經濟處罰或無法獲得公共支持。
2. 合法客戶和金融機構也會受到刑事處罰。 如果企業因監管不到位而被認定有罪，後果自負。
3. 如果客戶對洗錢指控負責，他/她必須至少服刑四年。

總結一下

高風險客戶構成可能損害金融基礎設施的危險。 在這種情況下，金融公司應將風險評估作為入職程序的一部分。 此外，反洗錢後台會根據 PEP 和全球監視列表檢查客戶憑證。

與第三方供應商合作可以提供有關持續跟踪客戶金融交易的客戶交易系統的知識。 信譽良好的供應商還可以使用機器學習和人工智能算法提供反洗錢篩查解決方案，這有助於對消費者進行風險分析，以減少洗錢和恐怖主義融資。