1. 核心工作
- 客户身份识别 （金融机构通过尽职调查、名单筛选等手段，充分了解客户的身份信息、交易目的与性质、实际控制人和受益人信息，从而识别出交易代理人和受益人的身份。目的是从客户维度上识别洗钱风险）。
- 大额与可疑交易报告（金融机构对交易进行实时监测，及时照出交易金额较大或存在可以特征的交易，随后对这些大额和可以交易进行甄别分析，最终形成分析报告到金融监管机构，以作为后续调查的依据。目的是从交易维度上识别洗钱风险，及时发现洗钱风险的交易并将报告递交到监管机构）。
- 客户与交易信息保存（金融机构按照规定的时间和内容，对客户和交易信息进行妥善保存，以作为后续司法调查的依据）。
2. 技术痛点
2.1 客户身份识别
- 客户尽职调查工作流于形式，缺乏对客户身份的穿透式分析 ::（客户尽职调查机制不完善，缺乏有效的调查模版和分析模型。）::
- 客户相关文件（例如国际业务中的 SWIFT报文）的信息提取主要依赖人力，工作效率较低且存在较大操作风险隐患::（缺乏有效的文本信息提取工具）::
- 名单筛查方式落后，无法应对重名、音译差别、输入偏差（例如外文配，缺乏具有名中少输入一个“”符号）等问题::（名单筛选方式主要依靠精准匹配，缺乏具有较高准确率的模糊匹配工具）::
2.2 大额与可疑交易报告
- 可疑交易监测模型的准确率和覆盖率不足，存在大量的漏报、误报现象 ::（传统监测模型基于较为简单的线形多因子模型，其数据分析能力较弱，难以达到较高的监测准确率和覆盖率）::
- 可疑交易甄别分析以及报告撰写工作严重依赖人力，工作效率较低且存在较大操作风险隐患::（缺乏有效的交易数据分析模型）::
2.3 客户与交易信息保存
- 面对大量客户和交易数据，IT系统的数据处理效率不足::（缺乏有效的交易数据分析模型）::
3. 技术解决思路
随着人工智能、大数据、云计算等技术的发展
3.1 客户身份识别
运用人工智能领域中的监督学习技术，构建客户洗钱风险智能评分模型 运用人工智能领域中的无监督学习技术，构建客户标签提取模型
运用人工智能领域中的自然语言处理（NLP）技术，提取并整理客户相关文件中的关键要素（例如客户基本信息、交易对手、委托代理关系等） 运用大数据分析领域中的特征工程技术**，找到客户文件中关键要素的最优数据表示，以作为客户洗钱风险评分模型和名单筛选模型的输入变量
运用大数据分析领域中的文本挖掘技术，构建可以实现的模糊匹配的名单筛查模型 运用人工智能领域中的**流程自动化（PRA）技术，构建客户尽调和名单管理工作辅助机器人，实现客户身份识别工作中部分流程的自动完成
3.2 大额与可疑交易报告
运用人工智能领域中的监督学习技术，利用客户特征、客户关联关系、交易特征等多维信息和海量数据，构建可以交易智能监测模型
运用大数据分析中社会网络分析、聚类分析等技术，结合数理统计、数论等知识，构建资金网络分析模型、客户与交易匹配度分析模型、交易金额倍数特征分析模型等。 运用人工智能领域中流程自动化(RPA)技术，构建甄别工作辅助机器人，实现可疑交易甄别工作中部分流程的自动完成。 运用人工智能中的自然语言处理技术和文本挖掘技术，实现可疑报告的自动撰写。
3.3 客户与交易信息保存
运用云计算技术搭建大数据处理平台，实现海量数据的高效处理。
4. 应用现状和趋势
全球整体形势上来看，反洗钱技术目前还处于初步探索阶段，在日趋严峻的国内外反洗钱监管形式下，金融机构反洗钱工作的试错成本极高，因此国内外金融行业都保持着稳健、审慎的反洗钱工作，而不是追求技术上的快速突破。
研究者主要在技术层面考虑更多，而对于反洗钱工作的内在逻辑的梳理，导致理论研究模型过于理想化、实证研究数据代表性不足等问题，都是研究者们今后探索的内容之一。
对于反洗钱需要注意的几点：
- 应用金融技术是重要途径，但不是核心目的。技术用来加强洗钱风险防控质量、提升反洗钱工作效率。
- 科技力量的支撑，反洗钱中的有效应用需要高质量的客户和交易数据作为储备支持。（我觉得这个真的是非常难非常难的，需要保证数据完整性和真实性，简简单单一句话，实施过程复杂多样）一套完善的客户数据收集机制，除了有效的数据收集方法和工具之外，还需要在岗位、指责、制度、流程、人员、系统等方面采取合理的配套措施。
- 金融机构加强与学术界的联系，逐步打破反洗钱技术应用相关研究和实践之间的隔阂，使得研究成果更有实践价值。
- 推动反洗钱技术应用的同时，应探索反洗钱领域的金融科技风险评估和防控机制，目标在于实现以风险为本的反洗钱技术应用。
