人工智慧無接觸經濟正熱,杜絕洗錢犯罪不費力(上)

從 2020 年開始,COVID-19 疫情所帶來的經濟破壞,導致消費者與金融機構間的交易迅速轉往線上支付。許多面臨物價通膨的民眾,在荷包不斷縮水的情況下開始思考,若只將錢存入銀行過於欠缺彈性,但是使用信用卡、銀行貸款或融資,卻侷限在個人的信用評比而有其限制。因此,非銀行體系的私人金融單位在前述狀況下得以興起;這些單位濫用網路的各種交易工具,利用個人以利滾利的投機心態,催生了購買資產、存入金融機構帳戶或匯至人頭帳戶等洗錢方式。

1108-1.png

(示意圖/取自網路)

機會伴隨風險,需投入洗錢防制人力

獲得2020年度最佳「反洗錢解決方案」,全球數據分析領域領導者(SAS)、安侯建業聯合會計事務所(KPMG),及台灣反洗錢推廣協會(ACAMS)最新發布的反洗錢技術研究顯示,美國銀行業每年投入反洗錢的預算已高達 250 億美元,因此各國財政部試圖建立更加嚴謹精準的反洗錢機制。台灣的金融監督管理委員會,作為主管反洗錢政策的政府機關,則在2020年8月正式發布「金融科技發展路徑圖」,積極協助各金融機構尋求新的市場需求與價值,共同打造安全的金融科技生態圈。

目前大部分銀行均採用「規則基礎系統」(rules-based)的方法偵測非法洗錢。但是,面對系統每次數千甚至上萬筆警訊,卻只能先以人工過濾判斷。同時,隨著偵測技術與時俱進,相關工作人員也增加不少負荷心力。因此,在金融單位系統不見得有良好串接或資料管理,便需藉由新的科技工具主導改變環境。

1108-2.png

金融資安守門員:人工智慧定義反洗錢新規則

在各國不斷構思下,經過改良的資安技術,不只可用來保障網路安全,同時也能減輕人力負擔。SAS 就許多國外金融機構發展的經驗指出,人工智慧(AI)和機器學習技術(ML),在反洗錢趨勢下不斷成長,超過半數以上(57%)受訪者已經在反洗錢程序中部署 AI/ML,或預計在 12-18 個月內設置這項技術。因此,人工智慧的運用不只作為產品服務面的多樣化,更成為金融業發展洗錢防制的核心技術,有助於在大數據中找出共通模式與連結,實踐資安的核心價值。

下篇請看此連結

 

相關文章:

Google 為保護隱私,棄 Cookie 卻改用人工智慧?

「恐怕會助長歧視」WordPress 與多家瀏覽器對 Google FLoC 喊停!

Google 加強隱私,讓你快速刪除 15 分鐘內搜尋紀錄

新網頁要多久才會被索引?Google:數小時到數週

2021年必收12個UI/UX網頁設計工具(1)

2021年最好用的12個UI/UX設計工具(2)

富比士:2021年5大UI/UX設計趨勢(下)

 

全球首屆元宇宙時裝周,複刻20年前的失敗?

全球首屆元宇宙時裝周, 遇到瓶頸 複刻20年前的失敗? 目錄 元宇宙時裝周參與盛況 叫好不叫座?新興技術的行銷瓶頸 由虛擬實境平台 Decentraland 所舉辦的「元宇宙時裝週」(Metaverse Fashion Week...