界面新聞記者 | 劉晨光

  11月4日,香港證監(jiān)會行政總裁梁鳳儀在香港證監(jiān)會打擊洗錢及恐怖分子資金籌集合規(guī)科技論壇上指出,傳統(tǒng)的打擊洗錢方法逐漸失效,因?yàn)椴环ǚ肿硬粩嘟柚录夹g(shù)來清洗犯罪得益,試圖避過監(jiān)管的法眼。

  “這個問題對處理愈來愈多客戶和交易數(shù)據(jù)的企業(yè)來說,尤其迫切,企業(yè)往往讓自己暴露于不必要的風(fēng)險,而這些風(fēng)險本應(yīng)可借著有效的合規(guī)科技來避免?!绷壶P儀說。

  值得注意的是,當(dāng)日,香港證監(jiān)會發(fā)表《關(guān)于打擊洗錢及恐怖分子資金籌集的合規(guī)科技應(yīng)用報告》(以下簡稱報告),并引述報告內(nèi)容,重點(diǎn)闡述合規(guī)科技在應(yīng)用方面的進(jìn)度、主要驅(qū)動因素和應(yīng)用案例。

  所謂合規(guī)科技,主要是以科技為基礎(chǔ)、為遵從打擊洗錢及恐怖分子資金籌集(打擊洗錢/恐怖分子資金籌集)規(guī)定而采取的解決方案。

  界面新聞記者注意到,從近期對50家選定的持牌法團(tuán)進(jìn)行的合規(guī)科技問卷調(diào)查的結(jié)果可以看到,大多數(shù)參與調(diào)查的持牌法團(tuán)表示,至少在一項(xiàng)主要的打擊洗錢、恐怖分子資金籌集程序中應(yīng)用了合規(guī)科技解決方案,名稱篩查的應(yīng)用率最高(92%),其次是客戶盡職審查(71%)、交易監(jiān)察(69%)、管理信息匯報(43%),以及第三者存款識別及盡職審查(34%)。

金融機(jī)構(gòu)如何利用合規(guī)科技打擊洗錢及恐怖分子,香港證監(jiān)會梁鳳儀給出典型案例  第1張

  梁鳳儀指出,名稱篩查和交易監(jiān)察產(chǎn)生大量誤報警示,使有待檢視的警示嚴(yán)重積壓,令眾多企業(yè)苦無對策。由于資源有限,企業(yè)往往無法及時正視這些警示,甚至延遲六個月至超過一年之后才作處理。交易監(jiān)察中的誤報警示通常來自以規(guī)則為基礎(chǔ)的傳統(tǒng)解決方案。

  “這些方案用途單一,只能夠考慮某一個靜態(tài)參數(shù),例如大額交易金額或頻密交易的情況,并未能利用客戶的狀況或慣常交易模式等動態(tài)參數(shù),因此時常將合法交易標(biāo)示為可疑。這導(dǎo)致很多無謂的調(diào)查,營運(yùn)效率低下且合規(guī)成本增加,有時也會因忽略明顯的預(yù)警訊號而帶來監(jiān)管后果?!绷壶P儀說道。

  在梁鳳儀看來,合規(guī)科技提供一種靈活而高效的工具來緩減不斷演變的金融犯罪相關(guān)風(fēng)險。合規(guī)科技解決方案可透過應(yīng)用自動化、數(shù)據(jù)分析及 AI 技術(shù),從而大幅減輕金融機(jī)構(gòu)人手操作方面的沉重負(fù)擔(dān),并且亦可迅速處理海量數(shù)據(jù),讓企業(yè)能夠聚焦檢視可疑活動。

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  梁鳳儀舉個幾個典型的案例。

  第一個即是與客戶建立業(yè)務(wù)關(guān)系。“經(jīng)網(wǎng)上與客戶建立業(yè)務(wù)關(guān)系的企業(yè)現(xiàn)時會采用合規(guī)科技來認(rèn)證客戶身分,并會收集電子化的客戶數(shù)據(jù),以便往后用于打擊洗錢程序。此舉不單有助企業(yè)遵從監(jiān)管規(guī)定,亦能簡化建立業(yè)務(wù)關(guān)系的程序,從而提升客戶體驗(yàn)?!?/p>

  梁鳳儀舉例稱,其中一個明顯的例子就是透過“智方便"應(yīng)用程序認(rèn)證身分。這個獲認(rèn)可的數(shù)碼識別系統(tǒng)有逾300萬名登記用戶,可透過應(yīng)用程序編程接口連接開戶應(yīng)用程序,因此眾多企業(yè)認(rèn)為這種滿足客戶盡職審查要求的方法具備成本效益。至于它的“填表通”具有填表功能,既可大大加快開戶過程,又能確保客戶數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可靠性。

  第二是名稱篩查。名稱篩查的合規(guī)科技應(yīng)用率最高,達(dá)92%,原因顯然是很多企業(yè)對于系統(tǒng)發(fā)出巨量的誤報警示束手無策。

  她指出,在名稱篩查方面,機(jī)械人流程自動化技術(shù)因其簡單且易于負(fù)擔(dān),通常被用于抽取相關(guān)客戶數(shù)據(jù)并與系統(tǒng)警示作出比較。機(jī)械人流程自動化程序亦可加以編程用于接收個人的身分識別數(shù)據(jù),例如出生日期、年齡、性別及居住國家,并且可排除出現(xiàn)明顯身分錯配的警示,從而節(jié)省大量人力資源。

  “自然語言處理引擎是另一篩查工具,可用于抽取新聞報道中的相關(guān)名稱和關(guān)鍵詞,以便監(jiān)察負(fù)面媒體報道。這個引擎可簡潔地概括不同語言的類似新聞,避免重復(fù)發(fā)出警示,并將人手檢視的負(fù)擔(dān)減至最小,從而帶來更大的便利。”

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  第三,交易監(jiān)察,這是偵測異?;蚩梢山灰准盎顒拥闹匾绦颉4擞美暮弦?guī)科技應(yīng)用率高達(dá) 69%,證明科技解決方案在協(xié)助交易監(jiān)察方面卓有成效。如其中一項(xiàng)交易監(jiān)察解決方案可根據(jù)客制化情境生成警示。該解決方案具有以人工智能驅(qū)動的警示評分引擎,可快速厘定警示的風(fēng)險評分。此引擎的相關(guān)機(jī)器學(xué)習(xí)模型經(jīng)訓(xùn)練后,能夠識別預(yù)警訊號,并從過往的評估行為和決定中學(xué)習(xí)。

  第四,第三者存款識別及盡職審查。為了協(xié)助企業(yè)迅速識別存款來源,這個常見的用例涉及與銀行建立應(yīng)用程序編程接口連接,以取得有關(guān)存入其銀行戶口的資金的資料。該項(xiàng)自動取得數(shù)據(jù)的程序可每半小時進(jìn)行一次,有關(guān)數(shù)據(jù)報括存款人的名稱及存款金額。與此同時,名稱匹配工具會將這些名稱與企業(yè)的客戶數(shù)據(jù)庫中的名稱作比對。當(dāng)兩者名稱匹配時,有關(guān)資金才會入賬至客戶的交易戶口。此舉有助迅速識別存款是屬于客戶抑或第三者的資金。客戶亦可免卻提交入數(shù)紙或支票副本來證明存款來源的麻煩。

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  報告指出,市場上并無一套適用于所有持牌法團(tuán)的合規(guī)科技解決方案。鑒于持牌法團(tuán)的業(yè)務(wù)營運(yùn)的性質(zhì)、復(fù)雜性和規(guī)模各異,持牌法團(tuán)在決定是否及如何應(yīng)用合規(guī)科技時,應(yīng)按自身獨(dú)特的情況作出適當(dāng)考慮,以應(yīng)用與其相稱的合規(guī)科技。為確保有效地應(yīng)用合規(guī)科技,持牌法團(tuán)應(yīng)評估其需求和能力,以及在打擊洗錢、恐怖分子資金籌集程序中應(yīng)用合規(guī)科技的潛在成本和效益。

  報告認(rèn)為,持牌法團(tuán)亦應(yīng)注意,合規(guī)科技的應(yīng)用并不是一個“全有或全無”的極端做法,反而可以是一個循序漸進(jìn)的過程,讓持牌法團(tuán)按照自己的步伐實(shí)施合規(guī)科技解決方案。持牌法團(tuán)可著眼于特定的監(jiān)管和營運(yùn)挑戰(zhàn),并針對某個程序來實(shí)施合規(guī)科技解決方案,然后才按其需求逐步擴(kuò)大適用的范圍。