RPA用于反洗钱

央行反洗钱新规（《互联网金融从业机构反洗钱和反恐怖融资管理办法（试行）》）落地已半年，对维护金融体系的稳健运行，维护社会公正和市场竞争，打击贩毒、走私、恐怖活动、贪污腐败和偷税漏税等严重刑事犯罪有着重大意义。

一项复杂的工程

新规要求从业机构制定并完善反洗钱和反恐怖融资内部控制制度，核验客户真实身份，并建立健全大额交易和可疑交易监测系统。

反洗钱是一项庞大的社会系统工程，不仅涉及的部门（通常需要公、检、法等司法部门和财政、税务、工商、海关、外汇管理等多家政府部门联手支持）繁多，其相关程序也较为复杂。

作为反洗钱的主力军，银行等金融机构承担着反洗钱的基础工作，并在反洗钱工作中承担着最重要的作用。

与一般犯罪相比，洗钱犯罪具有特殊性，要想直接发现其发生较为艰难。如今，洗钱犯罪主体（自然人、法人）利用网上支付等进行非面对面的交易方式，并得到受利益诱惑的专业人士的协助，隐蔽性越来越强，执法机构很难直接通过监控犯罪主体来发现洗钱线索。但由于存在现金流通限制，绝大多数的“黑钱”都要在银行或者其他金融机构间流转并留下记录，因此，可疑支付交易信息进行采集、分析、监测资金交易的异常变动成为发现洗钱线索的最重要的途径。

现在，已有越来越多的金融机构开始关注应用机器人流程自动化（RPA）技术，来优化相关流程、改进风险分析，帮助员工解决这个问题。

RPA是一种流程自动化解决方案，通过将手动工作进行自动化，代替人工在用户界面完成大批量、重复且规则明确的日常事务，从而帮助组织降低成本压力，获得更高效率。

RPA应用于反洗钱

金融机构可以应用RPA帮助检测和报告可疑活动，包括证券欺诈、市场操纵等洗钱的上游犯罪。

RPA机器人在反洗钱工作中可执行的任务包括反洗钱合规、反洗钱监控、反欺诈管理、尽职调查、可疑活动检测等。通过自动对可疑数据进行检测和调查，提高警报质量，减少误报。同时可以高效快速部署数据采集与调整，以帮组织助确保其是否符合风险管理。

据汤森路透集团（Thomas Reuters）的调查显示，普通金融公司每年在KYC/AML、客户尽职调查（CDD）和客户入职方面的花费高达6000万美元。

RPA在反洗钱以及合规方面的应用，将有助于金融机构提高效率和生产力，并有效降低相关成本。

反洗钱流程应用RPA

●设置客户数据

RPA可以自动执行在CRM中识别和输入客户识别信息的过程。

●收集客户信息

RPA机器人可以在登录和定期更新数据时收集客户数据。此外，其也可以从公共数据库收集客户信息。

●验证现有客户信息

RPA可以验证来自不同文档，社交媒体等的客户信息。

●编译客户信息

RPA可用于跨不同系统编译客户数据，以获取客户数据的完整历史记录。

●客户筛选

RPA可以针对现有客户或新客户针对标准数据库验证客户信息。

●监管监控和数据收集

保持对不断变化的监管要求的更新是一项耗时且复杂的任务。RPA可用于更有效地获取更新方式。

●风险评估

要进行客户评估，需要从不同的网站和内部数据库收集客户信息。RPA机器人可以从监管机构、政府等网站上收集数据，并在尽职调查中维护审计跟踪。

●账户关闭处理

针对需要关闭高风险客户账户，RPA可用于完成账户关闭的过程。

RPA的应用旨在将金融工作人员从大量、繁琐的手动任务中释放出来，提升自身反洗钱业务水平和敏感度，更多地投入到包括可疑交易人工甄别等在内的更为重要的工作当中，协调各相关部门开展完善的分析工作。

为了应对日益复杂的反洗钱和反恐怖主义融资监管环境，金融机构的数字化转型和自动化逐步成为关键。

通过RPA，包括银行在内的金融机构将会在相对较短的时间内，实现主要业务流程运营的提升，同时降低运营成本，保持质量，提升基层金融机构反洗钱履职效能。