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以金融科技为盾助力反洗钱任务

2019-05-15 19:00 期权

随着普惠金融的疾速开展,互联网基金销售形式日益多元化,为广阔居民购置基金停止理财提供了方便快捷的渠道。互联网基金销售经过非面对面方式为少量客户提供金融效劳,给基金公司展开反洗钱任务带来不小的应战。

与此同时,随着计算机功能的提升和计算实际的优化,人工智能和大数据技术逐渐成熟,金融科技给金融行业带来了革新式影响。近年来,基金行业创新性地探究将人工智能和大数据技术引入反洗钱任务,围绕客户身份辨认、洗钱风险剖析及异常行为监测等展开了一系列的创新研讨和理论,获得了良好的成效。

引入人脸、图像辨认技术,进步客户身份辨认的无效性

为处理经过互联网近程提供效劳客户身份验证难题,基金公司正在尝试展开将人脸辨认技术、光学字符辨认技术(OCR)等运用到客户身份辨认环节,作为读取、搜集以及核验客户身份信息和受理相关账户业务请求的辅佐手腕。经过运用人脸辨认零碎,结合身份证辨认的OCR技术,并引入威望数据库停止多项要素核验,可协助基金公司疾速区分、确认客户身份,更为无效地落实账户实名验证的要求,保证客户的资金和账户平安,大大降低洗钱立功分子应用互联网操纵别人账户停止洗钱守法活动的风险。

运用大数据技术,提升洗钱风险剖析才能

基金公司在为广阔居民提供优质专业的理财效劳时,如何发现极多数洗钱守法分子的蛛丝马迹是一大难题。与此同时,基金业务普遍遵照客户申购赎回资金同一账户进出的准绳,资金来源明晰,业务场景绝对单一,数据资源并不丰厚,基金公司基于数据展开风险剖析存在后天缺乏。金融科技为基金公司的洗钱风险剖析提供了出路,技术抢先的基金公司已开端积极探究大数据在洗钱风险剖析的运用,包括:应用网络爬虫技术监测互联网洗钱风险信息,尝试经过内部风险信息丰厚高风险业务场景;研讨引入内部数据效劳,积极讨论与征信、反欺诈、反恐惧融资范畴等第三方的协作方案;综合运用内内部可用数据,不时构建客户标签和复杂网络描画客户关系,经过可视化技术从微观及微观角度辨认高风险群体等。基金公司可应用剖析后果展开客户的继续与重新辨认,对低风险客户采取简化的辨认措施,将资源集中到涉嫌洗钱守法立功的高风险情形,并采取有针对性的风险防控措施。

借助机器学习算法,优化可疑买卖监测模型

基金公司还积极尝试在海量历史买卖数据的根底上,运用机器学习算法发掘洗钱违规买卖的行为特征,并将优化的模型经过零碎化停止沉淀,进而投入到实践业务,以提降低风险客户辨认和可疑买卖监测任务的迷信性、无效性。同时,基金公司正在研讨树立数据闭环,将已确认的风险情形作为学习样本供模型继续优化,以完成可疑买卖剖析监测模型的继续学习与生长。