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助力揪出不法行為！AI 作為銀行防治洗錢、詐騙的「副駕駛」
許多產業都在討論如何應用 AI 來優化整體營運、與人類協作達到最大效益，金融業當然也不例外。
金管會於三月底曾發函請銀行公會調查銀行應用生成式 AI 情形，五月時公布調查結果，金管會銀行局主秘侯立洋指出，銀行較常見的 AI 應用方式包括智能客服或智能理財，用以優化客戶體驗及提升服務品質，還有結合 AI 模型輔助信用風險評估或辨識負面新聞內容等，以達到強化風險控管、洗錢防制、改善內部作業程序及提升作業效率等目的。
環球銀行金融電信協會（SWIFT）人工智慧主管奈提（Chalapathy Neti）也公開大力讚許生成式 AI 的發展，並稱其對金融業來說「確實是一個變革的時刻」。
AI 強化監理科技，助力金融業的洗錢防治
在銀行的業務中，除了一般人常見的各種金融服務之外，洗錢防治也是非常重要的一環。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、查找百餘個資訊欄位，也必須到外部網站擷取相關訊息。
「洗錢的過程，會經過許多人頭之間繁複的交易網路，因此對於銀行來說，得花很多時間與人力投入調查，且若經驗不足或有疏漏，錯誤率也很高。」冰島監理科技公司 Lucinity 共同創辦人兼執行長克里斯強生（Gudmundur Kristjansson）接受《CNBC》 採訪時表示。
為了強化作業效率和品質，中國信託內部開發出以 AI 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」。
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。
冰島監理科技公司 Lucinity 也打造一款名為 Luci 的 AI 工具，能夠快速搜集資訊、並將數據轉化成觀點供分析師參考，完成調查時，也能根據監管單位及企業內部需求自動生成報告，大大減少了洗錢調查的時間。
不過，克里斯強生也強調，在洗錢防治的使用情境中， AI 更像扮演「副駕駛」的角色，協助審查員查找數據，而不是完全取代人工審查。
萬事達卡與英國 9 家銀行合作，用 AI 打擊詐騙
除了靠 AI 助力洗錢防治之外，萬事達卡（Mastercard）也與 9 家英國銀行合作，利用新的 AI 解決方案打擊「金融詐騙」，幫助銀行在任何資金離開受害者帳戶之前即時偵測和阻止。
當今的詐騙手法千奇百怪，其中有一種非常常見——「匯款詐騙」，歹徒在網路上刊出非常低廉的商品誘使民眾匯款，再以劣品充數，交易完成後即避不見面。「這種匯款詐騙手法，銀行其實很難發現，畢竟用戶是通過了所有必要的檢查，自行匯款的。」萬事達卡網路與情報總裁巴哈拉（Ajay Bhalla）說。
對此萬事達推出 AI 解決方案：「消費者詐騙風險」（Consumer Fraud Risk），靠著 AI 分析網路行為和過去活動紀錄，預測一筆交易是否有人頭帳戶參與其中的可能，並給予風險評分，一但分數過高，會在錢被轉出帳戶之前干預，阻止交易。
萬事達卡指出，詐騙集團多以人頭帳戶網路掩蓋資金流向，以便從受害者奪走資金後迅速轉走，後續無從追討，而且這些人頭帳戶通常分散在多個銀行，追蹤起來相當辛苦。萬事達卡與英國銀行多年合作，追蹤詐騙事件與資金流向，並以此為基礎，打造 AI 工具，「我們正在幫助銀行識別和預測哪些款項有可能會流向詐騙集團，並及時阻止他們。」巴哈拉指出。
「消費者詐騙風險」工具推出後銀行都給予正面回饋，像是首批採用消費者詐騙風險工具的英國 TSB 銀行，其詐騙預防總監戴維斯（Paul Davis）就分享，過去 4 個月內，詐騙偵測數量增加 20%，其他銀行也指出，該工具可以幫助銀行精準識別不同類型的詐騙，也能根據不同手法，制定相應的應對策略。
雖然鑑於公開數據和用戶隱私的問題，AI 在金融領域的運用有一定挑戰性，但透過 AI 賦能，仍是減少金融業者運營成本和提高效率的關鍵。
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