合規科技在反洗錢領域的應用與發展

近年來，全球主要國家和地區特別是一些國際金融中心，均在積極推動監管科技和合規科技的應用與發展。我國香港特別行政區作為全球主要國際金融中心，也將發展監管科技、合規科技作為應對金融風險的重要手段，金融監管機構在建設自身監管科技的同時也積極推動銀行業廣泛采用合規科技，并力求建立一個蓬勃的合規科技生態圈，使香港特區成為合規科技全球領先城市、合規科技孕育基地、合規科技人才樞紐。

反洗錢合規科技定位

科技研發和應用處在飛快的發展之中，不同地區的不同監管機構、金融機構對合規科技的定義和理解也不盡相同，行業內還沒有給出一個特別明確的合規科技技術采用范圍，但實際上監管機構和金融機構在金融科技、監管科技、合規科技以至反洗錢合規科技概念，以及它們之間的相互關系等方面，已經形成了普遍共識。香港金融業近年來逐漸清晰的金融科技、合規科技、監管科技關系結構如下：

合規科技和監管科技作為金融科技的兩個特殊領域，合規科技是指金融機構利用技術提升合規效率、降低合規成本并提升合規工作的有效性。與之對應的是監管科技。監管科技是監管部門利用技術提高監管效率、降低監管成本并提升監管工作的有效性。監管科技和合規科技一體兩面，雖然使用主體不同，但共同目標是同時滿足監管者和被監管者的質效提升和成本降低需求。合規科技覆蓋了不同的風險領域，包括治理問責、風險管理、合規與稅務報告、防范金融犯罪、監管合規責任、操守與客戶保障共六大應用領域，其中防范金融犯罪板塊主要包括反洗錢與反恐怖融資、制裁合規、反欺詐等，這一領域是合規科技起步最早、應用最多、發展最好、生態最完善的一個重點風控領域。

對于反洗錢合規科技，香港金融管理局在2021年發布的《反洗錢合規科技案例研究報告》從技術采用范圍上做了定義：反洗錢工作中使用了以下一項或多項技術的應用或方案，包括機器人流程自動化（RPA）、網絡/圖分析、光學字符識別（OCR）、自然語言處理/生成（NLP/NLG）、云計算、機器學習、面部/語音識別、分布式賬本技術（DLT）。實際上，監管機構和金融機構對反洗錢合規科技的理解及相關技術范疇的定義將隨著技術發展、政策變化、場景融合而不斷變化和更新，其中也包括存量方案和應用模式的發展更替。

反洗錢合規科技愿景

就金融機構而言，一方面，因為金融機構所面對的洗錢和欺詐風險環境充斥著越來越多的新技術應用，所以比較迫切地需要借助新技術、新方法來應對外部風險，特別是有效應對金融科技創新所帶來的新型洗錢風險，達到“以技術之力應對技術之險”的效果。例如當越來越多的移動端金融產品服務推出后，一些金融機構采用終端互聯網協議（IP）地址、物理地址、設備號等信息來挖掘隱藏的關系網絡、交易網絡。另一方面，高維度、高復雜度、不同來源的結構化和非結構化數據正在日益影響著金融機構的風險識別和風險決策，傳統模式下主要使用規則引擎實施監測，以及依靠人工甄別與調查來處理風險預警，已經越來越難以應對反洗錢風險管理工作中的嚴操作標準、高有效性要求，只有運用更加行之有效的高級監測方法才能從復雜的海量數據中挖掘出更多價值，使金融機構的洗錢風險識別能力持續跟進業務和行業發展步伐。反之，如果金融機構不跟進行業發展來提升反洗錢技術，將可能逐漸變成金融系統中的薄弱之處，吸引犯罪分子的注意，甚至淪為金融犯罪工具。

就金融機構客戶而言，銀行采用先進的開戶技術、反洗錢技術而使客戶體驗得到優化，有利于吸引和留住客戶，提升客戶對銀行服務能力的信心。同時，如果在反洗錢與反欺詐工作中利用技術手段監測假冒證件和假冒身份，提前識別涉及金融犯罪的交易對手，可以維護客戶賬戶安全。此外，使用基于大量數據的高級分析方法，可以使反洗錢監測和調查結果更加精確，避免某些客戶因為提供的信息不足而被終止業務關系或被拒絕準入，有利于促進金融服務的包容性。

就監管部門而言，促進金融機構積極采用反洗錢合規科技來更有效地管控風險，最終可以達到從整體上降低本地金融系統洗錢風險水平的目的。而且，金融機構采用反洗錢新技術方案，特別在監管報送、數據分享、系統對接方面，將非常有利于監管部門強化反洗錢監管質量和提高監管效率。對于反洗錢情報機構而言，金融機構借助合規科技建設自身交易監測系統，大力促進與情報機構的數據與系統對接，有助于形成國家或地區層面的監測網絡，從而大幅提高對洗錢、欺詐活動的全局監測與控制能力。

對香港特區而言，香港正致力于成為合規科技全球領先地區、合規科技孕育基地、合規科技人才樞紐、大灣區及亞太區數據樞紐和創新中心、世界級智慧城市。自2017年公布“智慧銀行”措施，香港鼓勵和推動金融業全面應用金融科技，而后以同樣力度推動發展合規科技。反洗錢合規科技作為合規科技的重要組成部分，正在支持香港實現金融科技與合規科技愿景，包括：加強本地銀行業的競爭力、鞏固香港的國際金融中心地位、使香港發展成為科技創新樞紐、支持香港在大灣區發展中的角色和作用。

反洗錢合規科技生態

香港在推動合規科技發展中常提及“生態”，是指監管機構、金融機構、金融科技公司作為合規科技持份者共同參與、相互協作與支持，探索應用場景并創造合規科技方案，形成包括參與主體、政策指引、監管工具、賦能技術與基礎設施、業務解決方案在內的蓬勃發展的生態圈，目的是實現最終合規科技愿景。其中，反洗錢合規科技目前占據了合規科技生態的首要位置，已有較多方案提供商和實際案例，業內也不乏專注于反洗錢合規科技的復合型研究與實施團隊，這些分布于科技公司、金融機構、監管機構、研究機構的資源和方案，正在參與構建反洗錢領域的合規科技應用與發展生態。

監管機構、金融機構、科技公司等參與主體是根基，是整個生態成長的力量之源。

一些實體機構作為推動反洗錢合規科技發展的主體，從整個生態的最底層向反洗錢合規科技體系提供著源源不斷的智力和資源支持，這其中包括監管機構、金融機構、科技公司，也包括執法情報機構，以及銀行學會、高?？蒲袡C構等學術組織。值得一提的是，香港金管局于2019年11月下旬舉辦了“打擊洗錢及恐怖分子資金籌集合規科技論壇”，來自銀行和政府相關部門、監管機構、金融科技公司的400余名代表參加了會議，與會者就如何運用創新科技來提高銀行業乃至整個反洗錢生態系統的效率分享了見解。另外，香港金管局還于2021年6月底舉辦了合規科技旗艦研討會，該次研討會聚集來自全球各地金融機構、監管機構與科技供應商的管理人員和專家共4000余人，分享了各自的合規科技經驗與心得。正是這些生態建設參與者的經驗和見解，成為反洗錢合規科技生態發展的原動力。

政策指引、監管工具、賦能技術與設施是骨干，是整個生態發展的強力支撐。

政策指引方面，香港于2018年修訂了反洗錢法規，其中適當放寬了對收集客戶資料的限制，加入了借助新技術實施“了解你的客戶”（KYC）的指引，為金融機構反洗錢工作進一步使用新技術和創新方案提供了法規依據。另外，香港金管局于2019年發布了《應用人工智能的高層次原則》《在金融科技發展過程中有關個人資料的運用》兩份文件，指出運用智能化技術與實施相關數據保護的原則。2021年初香港金管局發布《反洗錢合規科技案例研究洞察報告》，其中列舉了當地銀行實際案例和相關經驗，并強調了合規科技應用的關鍵支持因素，包括管理層支持、跨職能團隊以及數據準備。隨后香港金管局于2021年7月發布了第二期《合規科技應用實踐指南》，其中為反洗錢合規科技方案的實施提供了一個總體框架，該框架的三個要素是：技術選擇、驗證測試和持續監控。2021年8月，香港金管局發出《支持新科技在反洗錢與反恐怖融資中的應用》通函，以響應金融行動特別工作組發布的《反洗錢與反恐怖融資新技術的機遇和挑戰》，其中列舉了促進反洗錢合規科技應用的后續措施。此外，香港個人資料隱私專員公署于2021年8月發布了《開發及使用人工智能道德標準指引》，以指導商業實體、政府部門和公營機構以合法和合乎道德的方式開發和使用人工智能。

監管工具方面，香港于2016年推出了金融科技監管沙盒，目的是為金融機構及科技公司提供受控的真實測試環境，用于收集數據與驗證方案，從而加快產品上線速度。于2017年對監管沙盒實施升級，新增聊天室功能，可以供銀行和科技公司與監管部門交流項目意見，并且香港金管局、香港證監會、香港保監局的沙盒已實現相互協調運作機制。此外，香港金管局按計劃從2021年11月起啟動互動實驗室，目的是為參與者提供仿真環境和設施，先行體驗反洗錢合規科技應用，此舉有助于減輕金融機構對投資反洗錢合規科技方案的成本與風險顧慮，并使參與者提前體驗和預測方案效果。

賦能技術與設施方面，目前反洗錢合規科技方案比較適宜采用的技術有機器學習、機器人流程自動化程序、知識圖譜、數據可視化、生物特征識別等相對成熟的技術，分布式賬本、物聯網技術等也在探索實際應用場景。另外，香港在基礎設施方面也持續發力，推出的身份認證及數字簽名應用程序“智方便”（iAM Smart），在身份識別和認證方面具有很大的便利性和可靠性;再如推動構建新金融基建設施“商業數據通”（Commercial Data Interchange），在客戶意愿為本的基礎上，建立基建平臺促進數據的安全共享，可更有效地發揮銀行體系的金融中介作用，同時可以使銀行更好地了解客戶和交易對手，有利于管控洗錢風險。

盡職調查、名單篩查、交易監測合規科技方案是結果，是整個生態繁榮的價值體現。

反洗錢部門風險偏好一般趨于嚴謹，所以反洗錢相關創新并不簡單，需要對監管要求、行業應用、發展趨勢、技術風險、管控措施、人員配備等相關問題做全面考慮。香港特區得益于反洗錢合規科技體系中各參與主體、政策指引、監管工具、賦能技術和基建等共同發揮作用，最終形成了較多成熟可用的技術方案。香港同業反洗錢合規科技應用大多始于機器人流程自動化技術，例如將RPA應用于數據整理、模型調優，以及使用生物識別技術支持遠程身份識別與核實，然后進一步應用網絡分析技術來挖掘隱藏關系，以識別犯罪團伙和身份冒用等風險。以上機器人流程自動化、數據可視化、網絡分析、生物特征識別都是當前應用較成熟的技術，近一兩年也有同業開始在反洗錢中探索采用機器學習、自然語言處理等技術，主要用于名單篩查預警甄別、交易監測預警評估、交易監控客群動態調整等工作場景。

反洗錢合規科技發展建議

落實“負責任的創新”與“風險為本”原則?！柏撠熑蔚膭撔隆笔悄壳皩鹑趧撔碌钠毡橐?，這對反洗錢合規科技而言也不例外。在“負責任的創新”大原則下，采用反洗錢合規科技方案時仍須遵循“風險為本”原則，新型科技的應用并不會改變這條根本原則，反而需要思考如何將這條原則自始至終地貫穿于合規科技方案的生命周期。落實上述原則意味著我們需要在方案設計和使用的過程中，平衡風險管理和包容性，做好風險控制的同時防范“去風險化”影響，并實踐相關倫理準則與行業標準，做好消費者權益保護特別是數據和隱私保護，同時還須積極尋求監管指導，理解監管期望和要求。

建立方案甄選與管理機制。反洗錢合規科技方案可以由金融機構自行研發，也可能向外部科技供應商采購，金融機構需要根據自身風險偏好、風險環境、客戶類別、業務規模、運營挑戰等情況，選擇合適的技術、方案與運行模式。一是全面綜合考察。在反洗錢合規科技方案的選擇過程中，須全面綜合考察技術方案的成熟度、行業應用、后續支持能力等。二是準入評估。組織合規和技術人員從不同視角給出意見，預判和避免潛在實施障礙，評估方案兼容性與健壯性、可解釋性、可審計性、應用規模和可持續性。三是驗證測試。使用專業方法對新技術方案和有關模型的有效性和效率性進行驗證，并結合試運行情況評估方案輸出是否滿足設計目標。四是持續監控。方案和模型往往是基于歷史數據而得，但客戶和風險環境卻時常變化，須設計并依據關鍵性能標準對方案實施持續監控，還須制訂人工干預、快速調優、緊急切換等預案以應對可能對性能產生重大影響的事件，如監管變化、基礎設施調整、推出新產品等。五是合理衡量價值。在衡量反洗錢合規科技方案價值時，不應只看眼前短期財務和運營收益，還須評估項目中長期回報，以及考慮它對員工發展和客戶體驗的有利影響。

合理配備反洗錢合規科技資源。反洗錢合規科技方案并不完美，特別是在應用那些發展中技術的時候，完全依靠供應商支持的做法不可取，因為金融機構需要深入理解技術本質和方案細節，才能結合風險偏好和業務實際，預測、衡量和管理新技術風險和影響。為此，如何加快人員技能發展與轉型？在金融機構反洗錢合規科技項目實施過程中，反洗錢部門與信息科技部門通過建立共同發展目標和虛擬團隊，加強聯動與相互學習，不斷磨合以形成越來越強的反洗錢合規科技設計和研發能力，并可以縮短復合型人才培養的周期。

重視并持續管理數據質量。技術方案、專家資源可決定反洗錢合規科技應用的成敗，另一個關鍵要素是金融機構的數據質量。眾所周知，對于依靠數據而建立分析模型的大部分反洗錢合規科技方案來說，數據質量決定了方案的有效性上限。如果數據質量不高，例如沒有唯一真實數據源（Golden Source）或者數據集中存在大量缺省值、空值與錯誤信息而導致無法實施有效的數據清洗，那么再好的技術平臺也無法輸出性能良好的預測模型，甚至由于較差的數據質量而使訓練得到的模型蘊含風險。所以金融機構需要通過數據標準管理、元數據管理、數據質量管理等手段來持續監控和維護用于反洗錢合規科技方案數據的完整性、準確性和時效性，確保反洗錢合規科技發展有良好數據基礎。另一方面，金融機構的不同職能可能因為技術成熟度的不同，而使用不同的數據基礎設施與數據獲取渠道，需要集中式的數據存儲平臺，規范和優化數據獲取渠道，統一配備高級數據分析工具，盡力減小反洗錢部門和信息科技、運行管理等部門在數據獲取、數據分析方面的差異，這有利于金融機構應對反洗錢合規科技項目在數據準備方面的阻力和挑戰。

（郭增輝為工銀亞洲銀行防范金融犯罪部助理主管。本文編輯/王曄君）