近幾年金融體系迅速數位化，金融犯罪者將黑錢藏匿至金融體系、製造多層次交易，藉此轉換成合法財富的過程，也變得多樣化且難以追蹤。
以個人金融（以下簡稱個金）交易為例，犯罪者會利用「人頭戶」洗錢，把非法獲得的錢分散在多個戶頭裡，再聘用專門領錢的「車手」提領出來；而法人金融（以下簡稱法金）犯罪則會透過層層交易洗錢，最後將錢匯入某個特定戶頭。
過去要抓到這種洗錢車手，只能靠現場觀察是否有一人從不同帳戶大量提領現金的狀況；若要審查法人是否有洗錢嫌疑，銀行員工就得跨全行多個不同系統、找百餘個資訊欄位，也必須到外部網站擷取相關訊息。
中國信託商業銀行（後稱中國信託）法令遵循處副總經理林淑芬表示，過去審查可疑交易，總是曠日費時，且過程中若有疏漏或經驗不足，都可能導致判斷錯誤。
為了強化作業效率和品質，中國信託開發出以AI（人工智慧）技術輔助風險辨識與交易監控、融合流程自動化的智能AML（Anti-Money Laundering；洗錢防制）平台「Sherlock, the Insightful AI Detective」。
該平台上路後，完善了可疑交易報告的完整度與正確性，有效降低判斷錯誤，假警報率降低4.62％，也替中國信託每年節省近千萬元的人力費用。
將AI技術及流程自動化運用在洗錢防制的創新作法，讓中國信託獲得本屆FCA創新商務獎「評審團大獎」。
智慧反洗錢，助法遵一臂之力
「進行SAR（可疑交易案件）審查作業，必須跟名偵探福爾摩斯一樣，具備強大的綜合推理的辦案能力。」林淑芬說，過程中必須從細節和資訊等蛛絲馬跡中，拼湊出事件全貌。
「先確認過去業務人員怎麼做，現在可以用AI取代。」林淑芬表示，每個人的經驗和判斷標準不同，有AI的話，就可以大幅避免這類問題。而且，AI也能打破資料藩籬，建構跨境平台整合全球客戶資訊，提供標準化的單一客戶視圖。
林淑芬進一步解釋，這套AI技術會自動化彙整客戶及其交易對象的基本資訊，也能以視覺化的「金流圖」和「熱地圖」，完整勾勒客戶資金進出的金額、方向與交易對象。如此一來，便能讓法遵相關員工可以一眼看出交易帳戶是否異常、是否集中在客戶無關聯的地區、是否有刻意集中或分散的可疑之處等，再輔以人工對客戶的風險高低評級，做出適當反應。
善用科技，兼顧個金、法金需求
即便有了AI助反洗錢一臂之力，但林淑芬坦言，像是個金與法金擁有完全不同的客群屬性跟作業流程，個人的金融活動會以轉帳、投資為主，但法人的交易對象可能是企業，或是眾多用戶，因此進行審查時，需要注意的重點和細節自然完全不同。
因此，如何歸納並彙整金流模式的需求，讓AI在個金與法金都能有輔助切入點，是一大挑戰。
她舉例，在審查法人的可疑交易時，審查重點會放在外部搜尋，了解該法人的企業、工商登記，並觀察交易的對象和企業之間是否有業務相關性，「例如電信、保險公司這類公司因業務關係，有大量小額交易很正常，但如果是別的業種公司，有巨量來自消費者的小額代收，就比較可疑。」於是中國信託設計了內外部網站爬文機器人，加強資訊搜集。
「我們經過一年時間的試錯修正，才打造出可以兼顧個金和法金，兩事業處所需的不同審查項目與程序的共同平台。」林淑芬說。
當前全球各金融機構處於高標準金融監管環境下，無論洗錢防制、消費者保護、資訊安全等監管規定愈趨嚴格。林淑芬認為，善用科技、結合AI技術，讓審查作業更快速且完善，提升法遵能力及品質，是中國信託身為銀行應盡之責。
中國信託商業銀行股份有限公司
關鍵技術：AI彙整外部網站與內部各系統資料至平台，自動繪製交易金流圖、ATM熱地圖，視覺化資訊比對並分析案件風險分數
創新成效：完善可疑交易報告之完整度與正確性，假警報率降低 4.62％
責任編輯:張庭銉
