作者 Brian Alster

新大陆娱乐场 全球第 三方风险及合规负责人




离2019年的结束还有两个月的时间,又到了开始思考明年计划的时候了。毫无疑问,金融机构在2019年面临着巨大压力——各方均要求金融机构加强反洗钱合规。


首先,美国、欧洲和其他地区的监管机构均承诺加大对反洗钱(AML)违法违规行为的执法力度。究其原因,一方面,美国对伊朗、朝鲜和中国等国家实施新的制裁措施带来压力,因为利用反洗钱法律孤立这些国家是一种外交手段。另一方面,公众的反腐败情绪日益高涨;同时,新出台的法律要求揭示空壳公司的实际所有人,社交媒体上更多人士要求银行切断与偷税漏税、人口贩运、腐败政客等违法行为和群体的联系,这使金融机构面临新的压力。

其次,更多关于加强客户尽职调查的法规相继出台。比如,美国金融犯罪执法网络(FinCEN)自2018年实施的加强客户尽职调查新规 ,将更多企业纳入开展尽职调查的要求范围,要求金融机构在为企业客户开立账户时查明其真正的受益所有人,加大了金融机构的工作负担。

再次,在面临诸多新挑战的同时,金融机构的合规部门仍然受制于资源问题。诚然银行一直在增加合规预算和负责监控可疑活动员工人数,但是长期增加支出的可持续性对银行提出了挑战。

另外,反洗钱合规"误报率"仍居高不下,以至于无论合规预算水平高低,监管机构都对反洗钱工作质量感到担忧。比如,英国某委员会 倡议对可疑活动报告(SAR)进行改革 ,因为过多报告包含的有用信息少之又少。

显然,善用科技是减轻这些压力的一条重要途径,而监管机构对此深表赞同。去年12月,美国银行业监管机构 发布了一份联合政策声明,鼓励金融机构"实施创新方法" 做好反洗钱合规工作,甚至提议某些银行可能希望共享反洗钱合规资源。

因此,改善反洗钱合规面临巨大压力,而善用科技理论上是一条推进反洗钱合规工作的重要途径。2019年快要接近末尾,作为合规官,是否计划在新的一年里通过尝试创新举措而为反洗钱合规工作带来突破呢?

反洗钱创新应该实现哪些目标?

且不论具体的金融企业可能希望实施的反洗钱创新是什么,我们可以界定先进的反洗钱科技必须能够实现的几个宽泛目标。


1

手动工作自动化- 反洗钱合规分析师可能花大量时间完成诸如确认一方的身份,研究之前的交易记录,搜寻负面媒体报道等工作。先进的科技应该自动完成这些重复性工作,让合规分析师专注于做出判断,而非完成工作。

2

减少误报率- 根据上述信息可以推断,人类智力只能识别暗示可疑活动的模式或细节,而人工智能或高级分析法可以做到更多。更好地利用这些科技可以帮助金融机构增强可疑活动评估信心,降低误判的可能性。

3

减轻测试相关工作负担- 法律要求对银行的反洗钱合规程序进行独立测试,这项工作可能繁重且耗时。先进的反洗钱科技可以帮助收集反洗钱审计师想要的证据,加快测试工作,同时协助完成测试后可能有必要采取的补救措施。

4

改进风险分析- 采用"先进数据分析"已经成为合规界的共识。数据分析支持合规人员研究成批交易,然后分析可能需要如何改变政策或程序以降低风险。


金融企业需要考虑席卷银行业的几大趋势和总体商业格局,这将影响合规官如何实现上述目标。


首先, 云服务继续呈现激增之势 ,向金融机构的更多领域渗透。合规官自身可以利用云服务改善反洗钱部门方方面面的工作。
最终,这意味着反洗钱合规程序分析的数据将以各种格式存在,而且来自不同的应用程序。更重要的是,对反洗钱分析至关重要的一些数据将来自企业外部,比如关于负面媒体报道的信息或背景调查。所有这些数据需要"统一",以便合规团队洞察全貌、研究整体,从而对可疑活动做出判断。
其次, 这项统一数据工作离不开人工智能和相关的先进科技 。随着越来越多企业部门利用内部的云服务或其他新服务,以期跟上瞬息万变的商业格局,反洗钱合规部门需要"浏览"并立即分析所有这些来源的相关数据。
理论上来讲,合规官可以要求运营部门变更工作流程,添加相关程序或要求,以便生成对反洗钱合规有用的数据。然而,事实上,这一点不太可能实现:运营部门和面临的竞争压力均会抵抗这项人工智能和相关科技将成为合规程序使用的工具,确保运营部门在运营中保持敏捷,同时合规部门对反洗钱风险进行更智能、更迅速的分析。
这并非可能发生的未来愿景 – 这就是未来。最终,它将进入每个人的生活。


如何开始创新

一般而言,反洗钱合规创新应该遵循与其他任何创新相同的路径:小范围试点;衡量试点成果;考虑更广泛的影响;复制其他领域的成功经验。


1

开展试点计划- 反洗钱合规包括很多不断变化的工作。确定一项你认为技术创新可以对自身产生重大影响的特定工作,设计一项试点计划,测试该理论的可行性。
比如,对一家拥有大量零售业务的金融机构来说,对客户管理方面的数字化创新可以大大提高效率。这方面的创新可以减少合规流程中的纸质文档,同时凭借更便捷的客户体验而赢得销售部门的青睐。另一方面,高净值客户可能通过控股公司或合作企业转移大量资金,而与这类客户打交道的银行可以通过创新加强客户尽职调查和交易分析改善服务。

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衡量绩效差异- 不论试点结果如何,你应该根据本机构针对该项工作历史方法的"控制指标"衡量试点绩效。合规官希望看到创新带来更好的成果,同时希望找出一条确保创新永久性、普遍性地纳入公司反洗钱合规计划的简单路径。
比如,一家金融机构可能尝试利用人工智能软件与海外附属公司分享某些客户数据(有时成为"预可疑数据"),帮助识别可疑活动。应该根据传统筛查系统和技术衡量该试验,了解(a)人工智能是否真正了解该企业希望它做什么;和 (b)考虑到数据隐私法律可能限制分享某类数据以及(c)实施人工智能方法的总体成本,该项创新是否真正具有成本效益。
试点项目有效果吗?它的成果是否足以推广项目经验?这些都是关键问题。

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从试点计划到转型- 一旦证明一项试点计划确实有效,合规官可能开始考虑实施推广其相关经验。一些因素可能会限制这些雄心勃勃的目标(比如,上述关于数据隐私法律限制跨境分享客户数据的观点),但是最终的规律如下:一旦某件事获得成功,其成功经验便会得以推广。
如果创新揭露了金融机构先前反洗钱合规制度的漏洞,美国监管机构已经表示它们未必会因为先前的漏洞施加处罚,这一点十分重要。创新是好事,因此合规官应该充分挖掘创新的潜力。




最后,合规官还必须考虑拒绝创新的后果。更传统的合规方法即将被淘汰。坚持传统方法的金融机构将不可避免地面临以下结果:

  • 人力成本和其他成本持续增加;

  • 相对于同行的竞争地位下降;

  • 或者遭受严厉的监管处罚。

对董事会或首席执行官来说,这些均非所希望的选择。现在正是开展反洗钱合规创新的时候,幸运的是,科技能够为反洗钱合规创新提供有力支撑。


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