洗錢是指將「不法」資金變成「合法」資金，讓人誤以為犯罪所得的錢實際上來自合法來源 (來源：fbi.gov)。每年全球有 2% 至 5% 的國內生產總值 (GDP) 遭到洗錢，金額最高可達 $2 兆美元 (資料來源：聯合國毒品和犯罪辦公室)。這些現金流動與毒品、人口販運和恐怖主義融資等活動有關，金融機構每年要花費數百萬美元來執行反洗錢技術和作業。
Google Cloud的 Anti Money Laundering AI (AML AI) 產品是一種 API，可評估洗錢防制風險。使用這項工具可更有效地識別風險，減少誤判情形，並縮短審查時間。這個 API：
- 為零售和商業銀行客戶產生每月風險分數
- 專為滿足模型管理規定而設計
- 分析師、風險管理人員、稽核人員和監管機構可以理解結果
- 取代或補足舊版交易監控
- 可使用客戶自己的附加風險指標擴充
使用的資料
AML AI 只會使用您提供的資料。AML AI 不會使用 Google 資料來豐富資料集。
準確度和涵蓋範圍取決於您根據反洗錢 AI 架構提供的資料品質和完整度，以及用於訓練的客戶退出或可疑活動報告 (SAR) 資料量和品質。
將 AML AI 整合至 AML 程序
AML AI 會根據您的核心銀行資料、可疑活動資訊和 Google Cloud 環境中的其他資料進行訓練。使用 API 產生風險分數和相關可解釋性輸出內容，以支援警示和調查程序。
將調查資料提供給 AML AI，定期更新模型和風險分數。
支援的金融商品
支援的零售銀行產品包括：
- 支票帳戶或活期帳戶
- 存款
- 信用卡
- 抵押貸款
- 個人信貸
但不包括經紀業、任何形式的交易、加密貨幣或保險。
支援的商業銀行產品包括：
- 現金帳戶
- 貸款
- 信用額度
- 來自客戶的直接付款
但不包括資本市場、貿易融資或外匯。
AML AI 支援的風險類型
AML AI 可在與交易監控相關的五大核心洗錢風險類型中，找出洗錢風險。透過充分的調查和補充第三方資料，可以涵蓋更多類型。
獲准的客戶可以存取其他反洗錢 AI 說明文件，以便遵循法規和模型風險治理程序。
透過高風險管轄區和跨境活動洗錢
在這種風險類型中，洗錢者會利用對洗錢管制或執法力度較弱的國家/地區或金融系統，藉由轉移資金來掩蓋資金的來源和所有權。高風險管轄區通常是指洗錢防制法不完善、對金融機構的監督不周全，且缺乏與外國主管機關合作的管轄區。洗錢者經常使用空頭公司、信託和其他在這些管轄區內註冊的法律實體，來轉移及隱藏非法活動的收益。在這些管轄區中，洗錢者可以處理在其他國家/地區會被標示為可疑的交易。高風險地區清單會定期由當地監管機構或政府間組織審查，因此會隨時變動。
透過國內管道和中繼資金洗錢
在這種風險類型中，洗錢者會以難以追蹤的方式將非法取得的資金導入金融系統，藉此掩蓋資金來源。漏斗是洗錢過程的第一個步驟，涉及將非法資金轉移至金融系統，以便進一步洗錢。轉移資金的方式有很多種，例如透過空頭公司、境外帳戶、現金業務或洗錢掮客。
透過空頭公司和專業人士洗錢
在這種風險類型中，洗錢者會利用匿名空頭公司 (僅存在於紙面上，沒有實際業務活動或資產的公司) 轉移及隱匿非法所得。這些公司可用於營造合法商業交易的假象，隱藏資金的實際來源，讓資金難以追查。空頭公司可用於進行各種洗錢活動，例如電匯資金、投資房地產、購買奢侈品，或在境外銀行帳戶中持有資金。這些帳戶可透過各種方式在保密管轄區中建立，且通常會與其他洗錢手法 (例如漏斗、層層轉移和結構化) 搭配使用，建立難以解開的複雜金融交易網絡。
透過資金結構洗錢
在這種風險類型中，洗錢者會將大筆交易拆分為較小的交易 (結構)，以免遭金融機構和監管機構偵測。設定結構的目的，是避免系統觸發超過特定門檻的交易報表要求。洗錢者通常會進行多筆小額交易，以便維持在這個門檻以下；他們也可以使用多名個人 (也就是「藍精靈」) 代表他們進行交易。結構化交易也可能包括循環交易，即洗錢者將大量現金分成小額，然後將現金存入多個地點和帳戶。
透過「錢騾」洗錢
在這種風險類型中，洗錢者會利用個人 (稱為「洗錢水房」) 代為收取和/或轉移非法所得。錢騾可能是不知情的參與者，也可能是明知參與非法活動。他們可能會要求受害者開設銀行帳戶、收取及轉移款項，或使用非法資金進行購物，藉此隱瞞資金的真正來源，讓一切看起來合法。這些錢騾可充當中間人，讓交易難以追查。