反洗钱法修订，同盾科技以智能技术助金融机构迎接挑战

日前，反洗钱法修订草案已提交全国人大常委会审议，中国人民银行行长潘功胜对其进行说明，标志着自2007年实施的《反洗钱法》将首次重大修改。随着反洗钱法的修订，金融机构面临着更为严格的监管要求和前所未有的挑战。在这个背景下，同盾科技凭借其领先的智能技术，正助力金融机构筑起一道坚实的防线，以更加高效、精准的方式应对洗钱行为，确保金融安全，维护市场秩序。

近年来，同盾科技在反洗钱监测分析方面进行了深入研究，并成功构建出一套业务成熟的标准解决方案体系。此体系综合运用了大数据分析处理、知识图谱、决策引擎以及隐私计算等前沿技术，能够全面管理客户的KYC++和CDD流程。通过整合专家规则、机器学习模型以及知识图谱等多种手段，该体系可高效甄别大额交易与可疑案件，从而取代了传统的依赖规则和人工审核的反洗钱方式。这一改进不仅提升了报告报送的时效性和准确性，还大幅降低了金融机构在反洗钱管理合规方面的成本。

在助力金融机构搭建反洗钱管控体系项目中，同盾科技着重围绕客户风险识别、交易风险识别以及可疑案件甄别三方面，实现了反洗钱全流程管理：

1、加强数据合规使用及安全保障，搭建反洗钱体系知识库

首先，同盾可协助金融机构建立起涵盖客户身份、行为信息、风险状况、交易环境和关联关系的反洗钱体系知识库，包括个人和企业的实体、基础关系和挖掘关系、特征标签、案件库、反洗钱风险名单、规则和策略，为反洗钱监测和场景应用提供知识支持。同时引入机器学习对历史洗钱案件进行特征提取，根据交易数据、账目数据计算出指标，在指标空间训练机器学习模型，提升反洗钱工作效率。

2、客户KYC++和CDD全流程管控

其次，通过融合内外部多维度数据要素，刻画多维客户身份信息、交易和资金链路、风险特征标签、关联关系谱系，从个体和关系的视角对客户进行全面洞察，并引入各类模型判断和监控客户在交易层面存在的风险，构建疑似毒品犯罪、疑似恐怖融资、疑似地下钱庄、贪污受贿识别等模型，解决反洗钱细分场景的识别问题。

同时，结合实时计算、决策引擎、知识图谱等手段，加强对大额和可疑交易的监控能力，对于风险的管控则体现在前端风险预防、中端风险探测、后端风险分析与报送的全流程之中。

3、加强商户管理

在非自然人及商户方面，通过股权、投资和任职关系，构建受益所有人识别模型，输出名单和受益人风险画像，实时对接客户准入流程，提供信息辅助和交叉检验，提高识别精确度和工作效率，建立触发事件式预警机制，持续监测和提示受益所有人变动，定期高效完成受益所有人的排查和持续识别工作。

4、运用知识图谱技术，进行可疑案件溯源及串并案分析

知识图谱技术通过对客户进行持续识别和监控，可以增强非面对面交易的反洗钱风险溯源核查能力：从IP、设备、交易渠道的角度分析反洗钱特征及风险；分析客户关联关系和资金交易路径；挖掘可疑交易结构、团伙洗钱交易链条，有效识别复杂和隐蔽的洗钱交易及案件。

5、引入隐私计算技术，加强机构间的跨域合作

值得一提的是，同盾还可通过知识联邦等隐私计算技术，在保证用户隐私信息、机构数据安全以及数据所有权与控制权的前提下，打通机构间的数据孤岛，融合银行、电商、运营商、政务等多元数据及特征等进行建模，实现跨机构的多样性数据特征互补，从而提升金融行业整体的反洗钱能力。

同盾科技通过其智能技术的深入应用，不仅为金融机构提供了强大的支持，更在反洗钱领域展现了卓越的实力。面对反洗钱法修订带来的诸多挑战，同盾科技将继续发挥技术优势，与金融机构携手共进，共同打造一个更加安全、透明、高效的金融环境，为社会经济的稳健发展贡献力量。