反洗钱监管再升级，索信达智能反洗钱解决方案助力金融风险防控

反洗钱监管再升级，索信达智能反洗钱解决方案助力金融风险防控

2021年4月，央行印发《金融机构反洗钱和反恐怖融资监督管理办法》，进一步完善反洗钱监管措施，与此同时又集中对10余家金融机构开出了罚单，金融领域再次刮起一场反洗钱监管的强风暴。深圳索信达数据技术有限公司（索信达控股，股票代码：03680.HK）作为中国金融行业领先的AI大数据解决方案提供商，长期以来通过大数据和人工智能技术，帮助金融机构以数据驱动反洗钱能力的提升。

据索信达介绍，在过去的2020年，央行共对614家金融机构、支付机构等开展了专项和综合执法检查，对537家机构进行了处罚，罚金超5亿元，处罚违规个人1000人，罚金2468万元。这影响的不仅是金融机构自身的运营风险，还有损其公共形象与用户信任。因此反洗钱成为金融机构非常重要的一项工作。

然而很多金融机构在推进反洗钱工作中，遇到了不少难题。其中基础数据的管理就是业内常谈的难题之一。尤其是体量较大的大型金融机构，反洗钱涉及的数据数量庞大、场景复杂，相关的数据管理工作对企业人力成本和技术能力都是很大的挑战，如果没有一套精准、专业的数据管理系统，极易造成误报漏报、风险评级不准确等问题。

基于深厚、专业的金融AI大数据管理服务能力及经验，索信达已为多家头部金融机构提供智能反洗钱数据资产管理服务方案。索信达的专家团队主要来自Teradata 、SAS、IBM、德勤、安永等全球领先的数据方案提供商或咨询公司。记者了解到，索信达是国内目前为数不多的能够为金融机构提供从咨询到落地的端到端、系统化的数据管理解决方案厂商。

精准把脉行业痛点

对于金融机构来说，往往快速增长的业务量导致反洗钱成本大幅上升，洗钱场景的复杂性导致无法有效甄别异常交易客户，成为金融机构普遍遇到的问题。索信达通过对大量用户的调研，总结了金融机构在反洗钱方面经常遇到的问题：

案件调查需要大量人工成本。传统规则系统准确率低，需要耗费大量人工做案件复核，随银行业务的增大，合规成本也大幅上升；

可疑交易的误报/漏报。目前的可疑交易监测规则均基于过去已发生的案例而设计，具有一定的滞后性，难以及时侦测到新出现的洗钱方式；

风险评级不准确。客户风险评级做为反洗钱KYC重要的工作内容，由于开户客户提供有限身份信息或虚假信息刻意对身份进行掩盖，导致无法有效进行客户风险评级；

反洗钱规则优化难度大。反洗钱规则的各种阈值设定无参考依据；简单的规则无法应对复杂的洗钱场景。

快速落地智能反洗钱解决方案

针对行业反洗钱痛点，索信达为金融机构用户量身定制一体化的智能反洗钱数据资产管理解决方案，并快速实施落地。以索信达为某大型金融集团提供的服务方案为例，索信达为用户进行了反洗钱数据资产盘点、数据地图构建，为用户建立了数据资产管理与应用平台，并进行数据资产治理、整合数据资产等。

通过反洗钱数据资产盘点，建立反洗钱数据资产目录，构建了数据地图，对用户反洗钱数据进行了全盘的整理，清晰的分类与标记，理清了各类数据与业务的关系，让数据从混沌状态变得井井有条。

通过数据资产管理与应用平台实现数据资产可视化管理，为用户设计了一款操作简单便捷的整理与查询的门户工具，对数据进行一站式管理，用户可方便的随时对数据进行查询，一旦发现问题，可以快速查找根源所在，以及进行数据接口变化的影响性分析。

通过数据资产治理，确保反洗钱数据资产可信、可靠，大大降低资源消耗，提高了数据处理效率。同时还对反洗钱数据进行全面的分类分级，落实金融数据安全标准，确保反洗钱数据的安全合规使用和共享。

数据资产整合则通过数据整合层方案，规范中间层数据，大大提升集团范围同一客户身份识别、大额及可疑交易识别能力和反洗钱风险评级的准确性。

总而言之，索信达为用户解决了反洗钱的数据信息盲点，突破数据使用瓶颈，规范数据管理流程，提高中心数据管理效能等，大大提升了用户反洗钱工作的效率与质量，进一步增强了风险管理能力。

未来，索信达将继续发挥在金融AI大数据领域的专业优势，为更多金融机构提供标准化智能反洗钱及数据资产管理解决方案，解决更多金融场景下的数据管控、数据治理问题，帮助金融机构不断提升反洗钱水平，助力金融行业健康发展。

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