作為新一輪科技革命和產業變革的關鍵引擎，人工智能技術在以前所未有的速度和力度驅動商業銀行等金融機構持續升級反洗錢工作質效。在此背景下，長期深耕反洗錢等風控領域，在賽迪顧問發布的《2024中國銀行業IT解決方案市場份額分析報告》中反洗錢領域位列第一的北京領雁科技股份有限公司（以下簡稱“領雁科技”），以對核心技術自主創新的持之以恒，著力從“‘融合AI深度優化傳統專家模型；結合多模態特征融合AI建模、正負樣本動態權重調整及千人千面自適應監控等技術強化模型的適應性和精準性；打造反洗錢AI智能體’等三個方向革新數智時代的反洗錢工作模式，在錨定降本增效目標的同時，助力商業銀行構筑契合數智轉型及合規監管要求的‘主動、智能、持續’洗錢防控體系。”領雁科技反洗錢專家高建新說道。

厘清現狀，洞見監管趨嚴下的商業銀行反洗錢之“困”

商業銀行加強洗錢風險防御體系建設，既是強監管態勢下維護金融秩序、社會穩定及國家安全的必然要求，亦是提升自身整體數智轉型質效的主動選擇。“在金融監管環境趨嚴、技術迭代帶來洗錢等違法犯罪行為愈發隱蔽復雜的趨勢下，商業銀行反洗錢工作正面臨前所未有的挑戰。”高建新如是說，具體體現在以下四個方面：

第一，強監管政策下的合規壓力驟增。從國際來看，FATF第五輪反洗錢國際互評估程序的啟動旨在通過互評估和后續評估，全面審查FATF成員在反洗錢、反恐怖融資和反擴散融資方面的合規性和有效性，本輪評估審查標準更加嚴格，尤其強調對高風險領域的關注。從國內來看，新《反洗錢法》明確了金融機構識別和管理洗錢高風險客戶的法律義務，同時賦予客戶對風險管理措施的異議權利，并首次將“風險為本”原則納入法律，要求金融機構根據風險狀況配置資源，并對客戶實施動態盡職調查（CDD），取代原有的靜態身份識別（KYC）。此外，新《反洗錢法》通過細化處罰規定、提高罰款金額、增加處罰種類等方式，進一步加大了對金融機構違規行為的處罰力度。隨著FATF第五輪國際互評估啟動，以及新《反洗錢法》的施行，監管防控理念逐步轉向“風險為本”，推行“以案倒查”并強化跨部門協作，這使得銀行面臨更嚴峻的合規挑戰和聲譽風險。銀行不僅需要實現全流程、全維度合規，還須在有限資源下提升效率，更好地平衡合規成本與業務發展的關系。

第二，日益復雜隱蔽的洗錢手法導致風險識別難度持續加大。商業銀行業務場景和產品種類的快速拓展及多元化發展，無形中為洗錢犯罪提供了新渠道，伴隨監管的逐步加強，犯罪分子亦不斷“升級”手法以規避監管，形成“攻防對抗”局面。同時，人工智能等新技術的快速迭代在有效助力商業銀行強化合規監控的同時，也被犯罪分子利用以不斷提升其作案能力，使洗錢活動更加隱蔽難識別，極大增加了銀行風險識別難度。

第三，案例分析難度大、成本高。“當前反洗錢案件分析面臨四重困境”高建新說道，一是數據維度復雜，單筆可疑交易往往涉及數十個關聯賬戶和跨時段交易鏈條，難以通過傳統人工核查快速完成分析；二是分析報告編寫難度大，需整合海量數據，既要呈現完整事實依據又要進行專業風險判斷，同時符合監管標準，極大增加了風險報告分析難度；三是專業人才短缺，既懂金融業務又精通數據分析的復合型人才的稀缺，導致案件處理周期長、效率低下；四是技術應用存在“最后一公里”問題，盡管銀行在人工智能、機器學習等領域投入大量資源，但與業務場景、數據分析未能有效融合，出現“系統不會用、數據用不好”的尷尬局面，技術與業務相割裂成為制約反洗錢效能提升的主要瓶頸。

第四，客戶體驗與反洗錢合規存在矛盾沖突。提升客戶體驗是存量競爭時代銀行業務發展的關鍵著力點之一，而為了加強風險防控，過于嚴格的流程可能導致業務操作繁瑣，甚至客戶流失。因此，如何有效降低“誤報”率，避免正常客戶遭受不必要的交易阻礙，同時防止“漏報”風險，是當前反洗錢系統優化中的重大難題。

錨定降本增效，“六個維度”前瞻“動態博弈”下的AI反制

金融科技發展日新月異的新時代，洗錢手段亦伴隨新技術、新業態的發展不斷升級、更趨隱蔽及多元化，倒逼監管與防御體系持續升級，形成“技術漏洞—監管補位—防御升級”的“動態博弈”。博弈之下，近年來以ChatGPT、DeepSeek等為代表的AI技術的不斷突破創新，為商業銀行等金融機構破解當前反洗錢之困，構筑智能風控系統，深度協同國際監管網絡，應對技術迭代帶來的系統性風險提供了強有力抓手。

人工智能的快速發展，正在為銀行反洗錢工作帶來突破性的變革和助力。展望未來，人工智能將主要在以下“六個維度”深刻驅動反洗錢工作模式的根本變革：

一是從“被動合規”向“主動、智能、持續防控”進階。

AI不只是幫助滿足合規要求，AI大模型的應用更將助力銀行增強事前甄別、事中干預、事后分析的全面數智化合規管理能力，實現對風險的前瞻性預測、實時預警與快速阻斷，確保風險能被敏銳察覺并即時響應。同時，AI正推動銀行反洗錢逐步實現從“被動合規”到“主動、智能、持續防控”的轉型，助力構建監管、風險控制和客戶體驗之間的良性動態平衡。

二是高效賦能降本增效。人工智能技術的發展，尤其是近年來大模型技術的快速發展，將帶來業務處理模式的根本變革。首先，通過動態感知、智能推薦和自動處置等，可大幅提升反洗錢流程自動化和智能化水平，釋放合規及業務團隊更多精力，將其從大量重復和繁瑣的核查、報告生成、風險預測和客戶盡調等工作中解放出來，專注于高風險及策略決策等更有判斷價值的領域。其次，AI顯著提升了可疑交易的識別效率和精準度，不僅能夠發現傳統系統難以檢測的隱蔽洗錢行為，還具備自學習和動態適應新型犯罪手法的能力，確保監控始終處于先進狀態。此外，借助AIGC和智能Agent，AI能夠自動整合和提煉結構化及非結構化數據，生成高質量分析報告，從而優化案例分析、降低人力成本并縮短案件處理周期。

三是實現全流程、動態感知。AI將推動從“數據動態感知”到“風險動態識別”，再到“用戶行為動態理解”，實現對客戶全生命周期和全鏈條交易的智能監控，及時捕捉潛在異常。

四是助力精細化、個性化風控決策。依托大數據與人工智能，通過精準客戶分層和自適應調整模型參數和預警閾值，實現每位客戶“千人千面”的風險畫像動態構建，更精準地匹配客戶實際風險，從而大幅降低誤報、漏報率，在有效保障合規、提升風控篩查效率的同時提升客戶體驗。

五是打通“技術與業務”最后一公里。人工智能技術，尤其是大模型技術的發展，使業務專家也能直接參與系統建設，實現業務與技術的深度融合，有效打通“技術與業務”的最后一公里。

六是構筑業務、技術與合規的協同閉環。未來反洗錢管理將通過AI模型、專業知識庫和業務實踐的深度融合，真正實現人機協同決策，形成業務、技術與合規三維一體的智能化閉環管理體系。

綜上，人工智能正在持續賦能反洗錢工作質效升級，讓反洗錢從合規底線變為銀行業務高質量發展的核心競爭力。而針對領雁科技當前在“AI+反洗錢”領域的戰略布局，“領雁科技基于在反洗錢領域的深厚積淀，持續探索推進人工智能前沿技術在反洗錢領域的融合應用，目前在反洗錢領域已獲得四項國家發明專利。”高建新概括介紹道，“領雁科技當前對AI的創新探索主要聚焦于三大方向：一是利用AI對傳統專家模型進行深度優化，提升原有系統的風險識別能力；二是聚焦決策式人工智能，結合多模態特征融合AI建模、正負樣本動態權重調整及千人千面自適應監控等技術，進一步強化模型的適應性和精準性；三是布局大模型和生成式人工智能，專注反洗錢智能體研發，如可疑報告甄別智能體、監管發文解讀與自動化建模智能體、KYC智能體等，并與多家國內主流大模型團隊深度合作，推動大模型在反洗錢場景的創新落地。通過這些前沿探索，領雁科技正助力金融機構在反洗錢工作中實現智能化、主動化和高效化的深度突破。”

探索“模型優化”，借力AI深度賦能傳統專家模型優化

當前，隨著人工智能快速步入“大模型時代”，模型的復雜性與規模也在不斷增加，在此趨勢下，通過調整參數、結構及算法等方式實現大模型自身的優化以及賦能傳統專家規則等實現智能優化，正在成為提升AI應用效能的關鍵策略。

“數智升級過程中，人工智能與專家模型是相輔相成的，而非替代關系。人工智能雖已步入快速發展期，但事實上基于場景的專家模型依然有著不可替代的作用。”高建新強調，“對商業銀行來說，模型優化的核心目的是保證模型的有效性。而實際上，基于場景的專家模型有效性通常僅為6個月左右，隨著時間推移和犯罪分子策略的不斷調整，模型的有效性會逐漸降低，尤其是基于規則的專家模型。而專家模型的優化由于要分析大量的數據及場景，使得該工作非常耗時耗力，AI則可以很好地賦能傳統專家模型實現智能優化。”

據介紹，在借力AI賦能專家模型優化方面，領雁科技已基于實際項目進行了大量的實踐探索和顯著的實戰成效。以領雁科技服務的某銀行為例，為保證其反洗錢專家模型的有效性，該銀行的傳統專家模型原先基本為每半年調整一次，改為基于“監控指標”的動態調優機制后，優化周期從原先的2周左右減少至現在的2天左右，在極大縮短了模型調優的周期、顯著減少了人工參與的工作量的同時，還確保了模型的持續有效性。

“實踐證明，這種‘AI優化專家模型’的方法，既保留了傳統專家模型可解釋、可控制的優點，又彌補了其更新慢、維護難的缺點，是提升反洗錢工作效率的有效途徑。”高建新補充說。

聚焦“決策式人工智能”，“三大突破性創新”強化模型適應性和精準性

二十余載的持續深耕，加之對“核心技術自主創新”的持之以恒，鑄就了時下領雁科技在反洗錢等內控合規領域的領先優勢。近年來，領雁科技積極推動人工智能技術在反洗錢工作中的探索應用，契合強監管態勢及愈發復雜的洗錢犯罪特點，不斷打磨全新視角的技術實現方式，助力商業銀行構筑契合監管要求的全維度智能風控體系。

“反洗錢人工智能模型的核心任務是風險識別，這是一個高度復雜且需要精準決策的應用場景，而非大模型擅長的生成式任務。”高建新說道，“依托持續優化的反洗錢系統及深厚的知識庫積累，針對當前反洗錢AI模型面臨的關鍵痛點，領雁科技積極拓展決策式人工智能在風險評級場景的應用，并展開了多項突破性創新探索。”具體來講，領雁科技在決策式AI領域的探索與成果主要集中在以下三方面：

1.多模態特征融合的反洗錢AI模型

反洗錢AI模型并非新技術，但以往反洗錢AI模型的實際應用效果往往不盡理想，盡管已有諸如監督學習、無監督學習、知識圖譜等多種技術被廣泛應用，但實際應用中傳統AI模型的預警上報率往往低于20%，有時甚至不及傳統專家規則系統。高建新說道，“經過深入分析，我們識別出兩個關鍵挑戰：第一，樣本的稀缺與動態復雜性的矛盾，反洗錢場景具有高度復雜性和動態性，洗錢手法持續演進，而可用的標注樣本極度稀缺，僅占總交易的0.01%～0.1%，導致AI模型訓練過程中極易發生過擬合，從而限制了模型的泛化能力；第二，傳統特征工程過度依賴靜態特征和基礎行為特征，特征維度相對單一，給復雜可疑行為的捕捉造成很大困難，難以構建客戶的全景風險畫像。”

針對上述技術瓶頸，領雁科技設計了多模態特征融合架構，實現對數值特征、類別特征、時間序列特征、圖結構特征和文本特征的多維度特征統一建模。在技術實現上，領雁科技采用差異化的特征提取策略：“數值和類別特征”通過深度Embedding技術實現高效向量化表示；“時間序列特征”利用Transformer Encoder架構精準捕獲長期時序依賴和異常模式；“復雜的客戶關系網絡和資金流向”通過圖神經網絡（GNN）進行建模，提取局部鄰域和全局網絡的拓撲特征；“非結構化文本信息”，如交易備注、說明等，則基于預訓練BERT模型進行語義理解和向量化。

“最終，通過特征拼接與跨模態注意力機制（Cross-Attention），模型實現了多模態特征的深度協同表示，極大提升了復雜可疑行為的識別準確率與泛化能力，并在實際應用中取得了顯著效果。”據高建新表示。

2.引入基于相似度匹配的動態權重調整機制

傳統AI模型訓練通常僅依賴人工標注的歷史案例進行靜態學習，缺乏持續優化能力。對此，領雁科技創新性地構建了動態權重調整框架：將業務人員甄別后的正負樣本案例進行多模態向量化處理后存儲至專業知識庫。

當系統產生新的風險預警時，通過向量相似度檢索技術，在知識庫中快速定位最相似的歷史案例。如果新預警與歷史負樣本，即被排除的誤報案例的相似度超過預設閾值，系統會自動對該預警的風險評分進行動態降權處理，從而有效抑制誤報。

“這種機制實現了模型的‘在線學習’能力，能夠根據業務反饋持續優化判別標準，相比業界普遍較低的模型上報準確率，我們的動態調整機制顯著提升了風險識別的精準度。”高建新如是說。

3.基于客戶雙基線的智能參數動態優化

傳統反洗錢模型通常采用統一的參數設置，較為先進的做法會按照地域、機構等維度進行差異化參數配置，但即使如此，這種粗粒度的分組方式仍難以滿足精細化、個性化監控的實際業務需求。

為突破這一局限，領雁科技創新提出“雙基線特征驅動”的智能參數優化方案。該方案基于個人行為基線與群體行為基線構建客戶特征體系，將傳統靜態模型參數轉化為可量化的業務特征，并通過無量綱化處理消除不同維度間的量綱差異，使多維特征具備真正可比性，為精準監控奠定數據基礎。更進一步，當模型參數轉化為基線特征后，系統能夠深度融合客戶歷史行為軌跡、業務屬性特點及風險評級數據，實現參數的動態自適應調整，從而達成“千人千面”的精準風險監控目標。此外，考慮到高度個性化策略可能帶來的計算壓力，領雁科技同步研發了基于數據集的多特征并行計算架構，大幅提升了系統批量計算的效率與可擴展性。

這種參數業務數據化不僅顯著增強了模型的靈活性和環境適應性，更為關鍵的是能夠為每個客戶量身定制個性化的風險監控策略，大幅提升了監控效果和業務價值，為金融機構的精準風控提供了強有力的技術支撐。

“通過上述三項核心技術創新，領雁科技成功突破了傳統反洗錢AI模型的技術局限，為金融機構提供了更加智能化、精準化的風險管控解決方案，并已在實際應用中取得了顯著的提升效果。”高建新總結道。

布局“大模型和生成式人工智能”，打造反洗錢AI智能體深度賦能業務流程

自2022年末以來，以生成式AI為代表的人工智能在基礎模型、技術平臺、工程實現、應用模式和產業生態上的創新和演變目不暇接，在推動著人工智能快速步入“大模型時代”的同時，更推動“AI+”成為行業從數字化轉型向數智化進階的核心驅動力量。

在此趨勢下，領雁科技積極擁抱以DeepSeek為代表的人工智能大模型，推動反洗錢工作的創新升級。據高建新介紹，與反洗錢AI模型專注于風險識別不同，領雁科技在大模型方向的探索，主要聚焦于生成式AI在實際業務流程中的深度賦能，具體體現在以下幾個方面：

打造反洗錢AI智能體

依托大模型的強大能力，領雁科技正在構建具備自學習、自動分析和智能推理能力的反洗錢AI智能體，涵蓋可疑案例甄別報告分析及生成、客戶身份識別、監管發文解讀與自動化建模等多個智能體應用。

目前，領雁科技推出的“基于AI Agent的可疑案例甄別報告”方案已在某頭部城商行成功落地，并取得了顯著的應用成效。“在反洗錢領域，反洗錢系統篩選并預警的異常交易量非常龐大，需要大量反洗錢處置人員對可疑案宗逐一調查并撰寫分析報告，不僅耗時耗力，而且報告質量參差不齊。”高建新說，“通過此方案的實施，該城商行能夠更加及時、精準地識別風險，有效支撐了其反洗錢工作的智能化升級與轉型。”

構建“AIGC+”智能應用框架

領雁科技將AIGC能力融入反洗錢全流程，打造覆蓋可疑案件甄別、審核、客戶盡調、自動報告生成等環節的智能輔助工具，提高處理海量信息和復雜案例的工作效能，讓AI成為業務團隊的“智能助理”，比如可隨時調用基于不同場景的AI智能體去采集相關信息生成智能化報告等，進一步為反洗錢工作減負增效。

知識庫融合與專業領域強化

基于自身深厚的知識庫積累，領雁科技深度融合行業知識庫與大模型，持續強化模型對金融、法律、反洗錢等專業領域知識的理解與推理能力。通過不斷補充新案例和法規，使AI大模型能夠與業務場景高度貼合，實現知識驅動和場景驅動的雙輪提升。

“通過以上創新舉措，領雁科技正在助力商業銀行等金融機構重塑反洗錢工作模式，提升可疑案例甄別的質效，推動智能風控能力邁上新臺階。”高建新說道。

立足反洗錢“攻防對抗”持續升級趨勢，隨著AI技術的快速發展及在金融領域的持續滲透，將不斷助力商業銀行反洗錢工作突破傳統結構化交易數據的邊界、實現客戶風險等級的實時監控與動態調整，并進一步提升AI反洗錢模型的可解釋性與透明性。在此趨勢下，領雁科技作為反洗錢領域的領軍企業，將持續深化創新AI等前沿技術在反洗錢業務中的探索應用，助力商業銀行構筑契合數智轉型需求及監管要求的“主動、智能、持續”洗錢防控體系，讓反洗錢從滿足合規底線，切實變為驅動銀行業務高質量發展的核心競爭力，護航商業銀行數智化轉型戰略高效推進。

“前瞻未來，領雁科技將繼續深化AI在反洗錢領域的探索應用，在‘AI與多模態數據的深度融合、實時風險響應與自適應策略調整、模型可解釋性與公平性保障’等方面進行重點布局，在反洗錢風控實踐深耕中持續輸出領雁科技的智慧與擔當。”高建新表示。