利用 AI 驱动的智能揭露跨境交易中的金融犯罪

快速阅读: 《TFG 出版有限公司》消息，金融犯罪正从贸易扩展至跨境支付等领域。传统手段难以应对复杂风险，而AI和自动化技术能提升检测效率，减少误报，增强合规性。金融机构需升级基础设施，实现跨条线、文档类型的统一风险检测与情报主导的合规管理。

金融犯罪手段曾仅限于贸易领域，如今越来越多地出现在跨境支付及其他金融流动中。在基于贸易的金融犯罪方面取得的进步可以应用于支付领域。通过数字文件和高级风险分析，误报率可以减少60%以上。每天，全球企业通过跨境交易在金融系统中转移近23.5万亿美元，推动经济增长的动力。但在这些合法流动中隐藏着复杂的金融犯罪计划，利用了碎片化、人工审查流程以及不一致的文档。虽然传统上与贸易相关联，但最近的实践表明，金融机构正面临类似漏洞：跨境支付。从文件操纵到司法管辖区的层层转移，不法分子利用整个交易生命周期中的弱点。

尽管在合规方面投入了大量资金，许多银行仍然难以应对误报、有限的可审计性和孤立系统。随着监管审查日益严格，对数据透明度的需求不断增加，机构需要先进的工具来应对贸易和非贸易金融活动中的复杂风险模式。这些发展促使像特雷德斯特里姆（Traydstream）这样的组织观察到，其客户越来越多地利用该平台进行更广泛的跨境交易用途，包括支付文档、制裁遵守和合规报告。

超越贸易的金融犯罪手段

不法分子通过一系列设计以避免被发现的手段操纵跨境流动：

– **结构性交易**：涉及将大额转账分解为低于报告门槛的小额转账。
– **司法管辖区的层层转移**：用于通过多个地区路由资金，以掩盖其来源。
– **文件造假或篡改**：不法分子还可能提交伪造或操纵的汇款说明、发票或声明，或者使用交易对手名称的细微变化来规避匹配警报。

这些方法虽然历史上在贸易融资中很常见，但现在越来越多地出现在跨境支付、银团交易，甚至非文档流中。这些流动中的金融犯罪检测受到一些长期限制的复杂影响。

人工文档审查过程劳动密集、容易出错且不一致。合规、运营和支付方面的数据孤岛阻止了整体分析。未结构化格式（如PDF和扫描件）的普遍性限制了遗留系统的有效性。最重要的是，传统的基础设施缺乏评估文档、交易对手和司法管辖区上下文风险的能力。

金融犯罪风险今天并不局限于一个业务条线。银行需要适应犯罪分子运作方式的基础设施——跨越走廊、流动和应用场景。

从纸张轨迹到模式识别

在这个背景下，人工智能和自动化可以帮助确保效率、有效风险管理及合规性，涵盖各种跨境交易。机构现在处理各种输入，包括汇款说明、支付指令、SWIFT MT和ISO 20022格式的消息，甚至是扫描或非结构化文档转换为结构化数据。自动转换这些跨格式的方法变得越来越重要，以确保一致性和效率。

越来越多地使用智能化的风险评估工具，可以动态评估过渡，并根据支付地理、声明目的和交易对手风险概况应用规则。这允许系统标记付款目的和价值之间的不匹配、高风险走廊的重复使用或受益人之间的可疑相似性。

特雷德斯特里姆的方法使用实体图谱关联技术，创建文档和交易活动的连接视图。这揭示了按地理位置或交易对手的反复异常、文档复制、或逃避简单规则的间接关系等模式。它构建了一个视觉地图，显示交易对手、路线和交易背景——通过安全的基于微服务、API优先的平台连接数据点，以标记无关交易中的隐藏异常，并无缝整合进现有合规体系。

与监管需求保持一致

在这个领域的关键推动因素是能够将各种形式的传入文档——结构化或非结构化——转换为机器可读的数据。通过启用结构化数据输出来满足合规性和透明度目标，这些输出可以输入到监管报告中，检测不同格式中的风险模式，集中数字化审查工作流程，并创建审计跟踪以支持可疑交易报告。

然而，数字化已经不再足够；金融机构正在应用多层次分析来检测不同格式和交易类型中的模式。例如，跨地理和目的而不是孤立地检测异常逻辑。实际上，这些工具显著减少了合规团队的误报。特雷德斯特里姆通过智能风险评分减少了超过60%的误报，并报告称机构已将合规团队多达70%的时间从手动处理重新分配到调查工作，同时在复杂的交易集中获得了更清晰的可见性。

特雷德斯特里姆的平台支持分阶段实施框架。最初，它数字化并结构化传入的文档，无论格式如何。然后，机构可以在交易类型和地理区域中应用异常检测逻辑。最后，平台支持动态风险评估和监管报告见解，以完成合规反馈机制。

——随着金融犯罪的发展，必须提高跨业务条线和文档类型的可见性能力。无论是在贸易、支付还是混合流动中，机构必须从独立核查转向统一的、以情报为主导的检测。

(以上内容均由Ai生成)