分支機構對當地反洗錢監管政策理解不到位，故而常出現反洗錢工作與當地監管要求不符現象，使機構面臨較大的被處罰風險，該問題主要存在于境外分支機構中，尤其是在反洗錢監管規定頻出的歐美國家。

主要原因：

除了歷史原因以外，語言、思維方式、工作習慣等方面差異所導致的監管要求理解偏差也是主要原因之一。

解決思路：

(1) 運用人工智能領域中的知識圖譜技術構建境外監管文件要素庫，以實現境外監管文件智能解讀。

(2) 運用人工智能領域的自然語言處理（NLP）技術從金融機構內部制度文件中提取要素，通過內部制度文件要素在監管文件要素庫中的檢索、匹配等，實現被處罰風險的智能識別。

分支機構對當地洗錢風險分布狀況了解不足，故而常常出現反洗錢措施與實際洗錢風險狀況不符的現象。

主要原因：

分支機構洗錢風險評估機制不足，其中一大問題在于缺乏合理的評估工具。

解決思路：

運用人工智能領域中的監督學習技術，從地域洗錢現狀、監管要素以及分支機構客戶、業務等方面提取風險因素，進而構建分支機構洗錢風險評估模型。

客戶盡職調查工作流于形式，缺乏對客戶身份的穿透式分析。

主要原因：

客戶盡職調查機制不完善，缺乏有效的調查模板和分析模型。

解決思路：

(1) 運用人工智能領域中的知識圖譜技術構建客戶洗錢風險點知識庫，并運用人工智能領域中的自然語言處理（NLP）技術構建客戶標簽提取模型，通過客戶標簽在客戶洗錢風險點知識庫中的檢索、匹配等，實現客戶洗錢風險智能識別（已有業界實踐）。

(2) 運用大數據分析領域中的社會網絡分析技術，構建客戶社交網絡分析模型，以對客戶交易目的與性質、實際控制人和受益人進行識別分析（已有學術研究）。

(3) 運用人工智能領域中的監督學習技術，構建客戶洗錢風險智能評估模型。

客戶相關文件（例如國際業務中的SWIFT報文）的信息提取主要依賴人力，工作效率較低且存在較大操作風險隱患。

主要原因：

缺乏有效的文本信息提取工具。

解決思路：

運用人工智能領域中的自然語言處理（NLP）技術，提取并整理客戶相關文件中的關鍵要素（例如客戶基本信息、交易對手、委托代理關系等），并通過客戶文件關鍵要素在客戶洗錢風險點知識庫中的檢索、匹配等，實現客戶洗錢風險智能識別（已有業界實踐）。

名單篩查方式落后，無法應對重名、音譯差別、輸入偏差（例如外文名中少輸入一個“·”符號）等問題。

主要原因：

名單篩查方式主要依靠精準匹配，缺乏具有較高準確率的模糊匹配工具。

解決思路：

(1) 運用人工智能領域中的自然語言處理（NLP）技術，構建可以實現模糊匹配的名單篩查模型（已有業界實踐）。

(2) 運用人工智能領域中的流程自動化（RPA）技術，構建客戶盡調和名單管理工作輔助機器人，實現客戶身份識別工作中部分流程的自動完成。

可疑交易監測模型的準確率和覆蓋率不足，存在大量的漏報、誤報現象。

主要原因：

傳統監測模型基于較為簡單的線性多因子模型，其數據分析能力較弱，難以達到較高的監測準確率和覆蓋率。

解決思路：

運用人工智能領域中的監督學習技術，利用客戶特征、客戶關聯關系、交易特征等多維信息和海量數據，構建可疑交易智能監測模型（已有業界實踐和理論研究）。

可疑交易甄別分析以及報告撰寫工作嚴重依賴人力，工作效率較低且存在較大操作風險隱患。

主要原因：

缺乏有效的交易數據分析模型。

解決思路：

(1) 運用大數據分析領域的社會網絡分析、聚類分析等技術，結合數理統計、數論等方面的知識，構建資金網絡分析模型、客戶與交易匹配度分析模型、交易金額倍數特征分析模型等（已有業界實踐和理論研究）。

(2) 運用人工智能領域中的流程自動化（RPA）技術，構建甄別工作輔助機器人，實現可疑交易甄別工作中部分流程的自動完成。

(3) 運用人工智能領域的自然語言處理（NLP）技術，實現可疑報告的自動生成。

面對大量客戶和交易數據，IT系統的數據處理效率不足。

主要原因：

缺乏高效的數據處理（包括數據采集、存儲、檢索、加工、變換、傳輸、計算等）工具。

解決思路：

運用云計算技術搭建大數據處理平臺，實現海量數據的高效處理（已有業界實踐）。