財聯(lián)社6月21日訊（編輯 趙昊）長期以來,，歐美的金融機構通常都依賴人為的主觀判斷來發(fā)現(xiàn)有風險的交易和客戶,，但這一過程未來可能會被人工智能技術替代,。
當?shù)貢r間周三（6月21日）,，谷歌云推出了一款由AI驅(qū)動的反洗錢產(chǎn)品“Anti Money Laundering AI”，簡稱“AML AI”,。通過機器學習,，這款工具可用來幫助金融領域的客戶篩選和報告潛在的可疑活動,。
雖然市場上已有許多類似競品，但谷歌云稱它的工具采用了AI驅(qū)動的交易監(jiān)控,，取代了傳統(tǒng)的手動定義的,、基于規(guī)則的方法，并且AML AI還能利用金融機構數(shù)據(jù)來訓練高級機器學習模型,，提供全面的風險評分視圖,。
目前,，已經(jīng)有一些知名的用戶接入了谷歌云的這項服務,，其中包括匯豐銀行,、巴西布拉德斯科銀行,、丹麥的數(shù)字銀行Lunar等。谷歌云稱,，新技術幫助匯豐銀行減少了60%的警報數(shù)量,，但警報的準確性卻提高了。
谷歌云在官網(wǎng)寫道,，AML AI有三點優(yōu)勢：一,、甄別出的可疑活動數(shù)量是競品的近2至4倍，從而加強機構的反洗錢能力,；二,、消除超過60%的誤報，提高調(diào)查效率,；三,、可生成解釋，向分析師,、風險經(jīng)理和審計師提供建議,。
媒體分析指出，對于許多金融機構來說,，將控制權交給機器學習模型,，在一開始可能很難接受。盡管合規(guī)專家表示機器學習驅(qū)動的反洗錢工具已有明顯進步,，但業(yè)內(nèi)人士往往都會懷疑這些新型技術的實際能力,。
針對這一點，谷歌云高管Zac Maufe指出上述提到的“第三點優(yōu)勢”可以緩解這一擔憂,，每當AML AI標記某一客戶時,，它會附帶提供導致高風險評分的交易以及背景因素的信息。
匯豐銀行高管,、美國前反洗錢高級官員Jennifer Shasky Calvery稱,，“當我們看到谷歌反洗錢AI能發(fā)現(xiàn)更多信息，并且噪音顯著減少時……我們就開始問自己,，為什么不應該使用它呢,？”
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