【人工智能】金融合規調查挑戰增 AI助防金融犯罪

科技 20:28 2020/10/12

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費埃哲預料,亞太區銀行正在關注英美等地整合合規和欺詐職能部門的趨勢,並有意迅速跟進。(法新社資料圖片)

針對洗錢等金融犯罪活動,銀行業增加運用人工智能(AI)技術應對。業界專家分享,新冠肺炎疫情加速電子商務發展,連帶增加金融機構進行合規調查上的挑戰,但透過AI協助,機構可快速辨認出問題交易,預計金融機構未來會增加有關科技的投資。

據LexisNexis Risk Solutions較早前發表的調查顯示,全球金融機構去年預計花在金融犯罪合規上的成本約為1,809億美元(約14,110億港元)。事實上,合規工作上有逾半成本是人事相關支出,到底科技能否協助金融機構處理合規調查,從而減輕成本,同時提高調查的準確性?

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分析軟件公司費埃哲(FICO)亞太區金融犯罪業務負責人Timothy Choon接受訪問時解釋,此前亞太區銀行打擊金融犯罪的主要工具為基於規則的合規系統,但已開始有機構認識到,基於規則的系統已推出10年之久,無法單獨應對複雜威脅。他續指,金融機構手上只有有限的客戶身份與交易數據,「數碼交易愈來愈普及,特別是在疫情後,電商網購數字大幅上升,因此所收集的數據亦倍增,分析金融犯罪行為的挑戰亦更大。」

AI整合現行運作 機構需努力

他介紹,AI在這範疇上,可根據歷史數據、交易行為特徵等多項因素,透過機械學習分析模型得出威脅評分,快速地找出可疑度高行為,進行進一步調查。他指出,這比起基於規則方法更高效,並可減輕錯誤警報的影響。舉例,一位本為學生的信用卡持有人,當畢業投身社會後,消費習慣可能突變,在基於規則的合規系統下,或會被標示為可疑個案,但AI系統在參考更多數據後,不會視之為可疑。

他強調,從營運角度看,現時銀行運用AI進行金融犯罪合規工作,仍有很大的挑戰。一方面,銀行無論花錢購入或自行開發AI系統,對AI了解都不足夠,要理順AI與現有系統兩者運作的差異,並非一下子可完成,機構仍需致力讓AI系統能與現行運作整合。他認為,關鍵在於理解到,AI的角色並非要取代合規調查員,調查員在AI輔助下可兼顧更多數據進行分析,另外,AI模型更可以學習全球用戶行為數據,比起單靠單一機構的數據,準確度以及辨測新出現的金融犯罪情況的能力更高。

78%港銀 擬加大合規技術投資

Choon預期,未來數年,銀行會在合規調查上更積極應用AI,監管機構都預期金融機構會增加AI結合至日常營運。他表示:「最近因新冠肺炎疫情,出現經濟衰退情況,銀行仍致力於在反洗錢合規方面進行針對性投資,增強這方面的防禦能力。銀行更傾向將合規和欺詐視為常見的金融犯罪風險,欺詐者更有可能洗錢,反之亦然。」

根據該機構的調查,78%香港的銀行表示,會在未來一年投資於金融犯罪合規技術,更有35%的銀行計劃在明年大幅增加這方面的投資。

記者:周俊霖

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