【文／胡林 圖片提供／達志影像、Gettyimages】
隨著金融欺詐的手法日新月異，人工智慧（Artificial Intelligence, AI）已成為偵測詐欺、防制洗錢（Anti-Money Laundering, AML）的新利器。美國AI反洗錢業者Ayasdi的異常行為檢測解決方案，可識別客戶行為的變化、分析是否與欺詐性資金轉移相關；SAS提供的反洗錢解決方案，則號稱可利用資料源（Data Source）查找金融犯罪的趨勢，究竟是否有如此神奇呢？
Ayasdi避免誤報達人
美國加州的企業軟體供應商Ayasdi，專攻銀行、金融機構和醫療保健公司的防制洗錢解決方案，其運用AI異常檢測應用程式進行檢測，分析交易中涉及的每一個對象，減少了傳統欺詐檢測方法的誤報率。對於必須精準掌控成本的金融機構而言，誤報會導致防制洗錢的成本上升，但誤報的產生卻在所難免，這始終是業者的執行面痛點。而在防制洗錢軟體供應商導入AI後，就可區分「看似合法」的欺詐性付款以及「看似欺詐性」的合法付款。Ayasdi宣稱這套AML解決方案可識別客戶行為中的潛在欺詐模式，其包含5項核心功能：
1.自動特徵工程
偵測交易和潛在詐欺客戶行為中的數據點（Data Point），識別可能與欺詐有關的異常資訊，並判定其是否可能有害，且屬於偏差大到不可接受的交易數據。這一步是找出洗錢企圖的核心功能，可以作為洗錢的早期指標，因此追蹤這些異常模式是否出現十分重要。
2.智慧區分
智慧區分能協助劃分顧客群，這是藉由分析大量數據後，根據交易歷史和顧客的即時行為，將某些行為模式加以基準化。系統會從每位顧客之典型行為的偏差率，來建立辨識其行為是否偏離正常交易的門檻，並由此門檻來篩選，協助鎖定行為偏差最大的可疑帳戶，進而減少誤報。
3.行為洞察力
行為洞察力會每日列出所有交易數據中顧客行為的變化，並追蹤每位顧客隨時間推移而偏離其正常行為的程度，或與其他顧客群體相比，是否其偏離程度較高。藉此功能，分析師就能從交易模式的變化、每筆交易的價值，來篩查偏離正常區間的交易，再與其他顧客偏離率互相對比，可能有助於及早發覺個人洗錢的企圖。
4.智慧事件分類
決定顧客行為中的偏差是否可接受、或需進一步調查。這項智慧事件分類工具，用於識別最重要的信息，以供調查人員使用與分析。Ayasdi認為，與其他解決方案相比，針對發現洗錢或詐欺性的暗示行為，這項功能有更好的表現。
5.來龍去脈的警報訊息
自動提供正確的相關訊息，以便向調查人員提出詐欺警報。當機構要提出此項警報，須備齊與可疑的洗錢交易有關的紀錄與資料，才有辦法繼續追查。如果沒有任何數據可作為欺詐交易企圖的證據，那麼調查人員就無法找到案件的切入點或突破口。與可疑的洗錢交易有關之來龍去脈，包括受影響帳戶的ID號和帳戶的歷史紀錄、發生警報的確切時間。AML會在每個警報中標記出可疑的行為模式，並加以視覺化，以利調查人員稽核。
Ayasdi也與夥伴合作，分析環球銀行金融電信協會（Society for Worldwide Interbank Financial Telecommunication, SWIFT）提供的訊息，讓站在洗錢防制重要關卡的銀行能及時更新、分析新的交易標準，例如：交易數據、地理數據和時間順序數據的特定屬性等。透過這些幫助，往來銀行在處理洗錢等詐欺事件時，減少了20％所需人力。
滙豐銀行就是採用Ayasdi AML解決方案的合作對象之一，在導入這套方案後，誤報率降低了20％。除此之外，滙豐銀行表示，這項新科技已幫助其確定了幾起洗錢案件，並找出幾項企圖洗錢的可疑行為模式。而當AML累積數據越加豐富，Ayasdi也可以同步取得相關回饋，回過頭來增強AI的判讀力。
SAS剖析高度複雜交易
同樣來自美國的賽仕軟體（SAS）也提供了反洗錢解決方案，號稱可以從查找資料源的過程中，嗅出金融犯罪的趨勢。像保險業者就是很適合的運用產業，透過分析客戶關係管理、客戶被記錄在系統中的各項數據和趨勢，就能偵測可疑的行為與案件。
除了警報和事件報告之外，SAS的解決方案還可將威脅、關聯的交易、顧客行為趨勢加以視覺化，全部整合在監測的儀表板上。搶在軟體收到異常的警報之前，分析師就能運用此儀表板，偵測可能的經濟犯罪，追蹤正在轉帳的帳戶及轉入的資金。
以色列Ayalon Insurance就是與SAS合作的最佳案例。Ayalon是以色列金融行動工作組（Financial Action Task Force, FATF）的成員，在採用SAS的反洗錢解決方案之前，Ayalon其實就曾與SAS合作開發新的資料庫，以便運用更有效率的方式處理資料。因此，每天都有許多Ayalon員工頻繁使用SAS的資料庫。Ayalon表示，之所以選擇SAS的新解決方案作為平台，是因為這項軟體可以處理具多重新標準的高度複雜交易，並且檢查有效性，用來鎖定新的洗錢和欺詐跡象。這也顯示出，隨著AI逐漸成為防範金融欺詐的重要助力，未來從蛛絲馬跡揪出金融犯罪背後的藏鏡人，不再需要曠日廢時。
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