資訊服務商精誠資訊金融服務事業體總經理范植德(左)與美商圖策智能科技Graphen創辦人林清詠(右)宣布合作,推出AI反洗錢解決方案,要增強原有的AML系統,讓臺灣金融機構真正落實反洗錢。

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攝影 / 李靜宜

資訊服務商精誠資訊在8月17日宣布,與美商圖策智能科技(Graphen)合作,將代理提供Graphen的AI反洗錢(Anti-Money Laundering,AML)解決方案,要協助金融、證券客戶加強偵測洗錢與詐欺行為、降低誤判機率、預測新的洗錢模式,為金融機構提升反洗錢系統效果之餘,也要降低違規罰款風險與人力成本的耗費。

隨著今年11月亞太洗錢防制組織(APG)即將來臺評鑑,從主管機關到各金融機構都嚴陣以待,深怕評鑑打低了,臺灣金融業在國際形象會被認定成洗錢天堂,對臺灣整體金融環境會帶來負面影響。

精誠資訊金融服務事業體總經理范植德表示,精誠在臺服務了將近三分之一的銀行,已經陸續協助多家大型銀行、證券商,完成反洗錢系統的建置。他也透露,有家臺灣大型銀行,有次偵測到的洗錢與詐欺行為,高達1萬筆,可見非法行為猖獗。

而此次精誠資訊選擇合作的美商Graphen,其實大有來頭,創辦人林清詠,原為IBM首席科學家,率領10名博士與40位研究員的團隊,主要來自IBM Watson Research Center、GE Research、Goldman Sachs原有AI研究人員。Graphen的AI解決方案,主攻金融業與醫療保健業,Graphen也提供反洗錢偵測的服務給美國前三大銀行,也為中國四大行之一的銀行提供不良貸款風險調查服務。

林清詠提到,Graphen自行開發的AI反洗錢系統,所採用的圖運算平臺,是以人腦的基礎為出發點,模擬接近人類方式的策略判斷、情緒、邏輯推理。未來,Graphen的除了在臺提供反洗錢方案,後續也可提供不良貸款預測、銀行安全分析、證券與保險分析等金融分析之用應用。

反洗錢需耗費大量人力,善用AI可偵測判斷異常訊號

林清詠提到,國外反洗錢系統已經相當完善且成熟,但是在偵測效能還有很大的問題,像是會出現假異常訊號,或是漏掉可能涉及洗錢的異常訊號,銀行往往得額外派出大量人力處理反洗錢異常訊號。他解釋,偵測出來的每一個異常訊號,都還是得靠專業金融人員來判斷,就算一個異常訊號要用半小時處理,還是需要大批中高階專業人才來執行,尤其大型銀行的交易訊息都是上萬筆起跳,更是耗費人力。他舉例,德意志銀行(Deutsche Bank)內部光是負責反洗錢的人力就需要1400人,而即便是小型銀行,也要有幾百位的人力來執行才夠。

范植德表示,目前臺灣的銀行大多都已建置反洗錢系統,即便仍有不少缺點,因建置反洗錢系統的部分已有大幅改善,足以符合今年底亞太洗錢防制組織的評鑑要求。例如,反洗錢組織會有一套洗錢帳戶黑名單,通常銀行之間都是靠著這份黑名單去追蹤可疑帳戶,但可能也因此有了漏網之魚。但范植德指出,銀行要真正落實反洗錢,還是得靠AI反洗錢方案,精準挑出異常訊號,來提升反洗錢的效果。林清詠補充,傳統反洗錢系統光看客戶的交易行為還不夠,而是要以宏觀角度看整個資金流向圖,才能看出洗錢流向。

而美商Graphen也因需符合臺灣需求,林清詠表示,落地需要在地夥伴,看上精誠長期服務臺灣大型銀行,累積大量金融機構的資料,Graphen只要提供技術,應用在精誠原有的反洗錢系統上即可。

范植德也補充,反洗錢組織在全球規範的作業型態,其實分了許多種類的業態進行追蹤,也會依照本地的市場行為,採取不同業態的篩選。當各國需評鑑的業態確立後,將由主管機關定義業態的業務規定。他提到,臺灣是由金管會以反洗錢組織的業態為基本架構,並針對臺灣本地實際市場行為去定義,例如針對銀行,就過濾出53項需要執行的業務規定、證券業是36項、信託業務則是24項。金融機構就可把業務規定放到反洗錢系統,再由AI系統角度去過濾異常訊號。

不只因應年底APG評鑑,更看上臺灣長期反洗錢市場

然而,距離年底的APG評鑑,已剩不到三個月的時間,精誠此時與Graphen合作推出的AI反洗錢解決方案,來得及讓銀行採用,落實反洗錢嗎?范植德表示,各金融機構在這波評鑑結束後,將有一些挑戰需要去克服,而精誠目前已開始向金融機構提出AI方案,可當作落實反洗錢系統的解決方案之一。

范植德也透露,臺灣金融業IT部門這兩年的步調,就是要把反洗錢系統建立起來,相關稽核與作業人員都戰戰兢兢,直到評鑑結束,大家才會喘口氣。他也預估明年、後年,金融機構會在落實反洗錢系統上更為積極,在反洗錢的AI解決方案會開始發展。范植德進一步指出,不只銀行,證券、期貨、投信、投顧,因為都有大量資金投資往來,所以都會是反洗錢的下一步檢查重點。

 


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