欧洲银行为反洗钱失败付出代价

2year ago (2023)
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一连串的罚款揭示了欧洲银行在反洗钱方面的失败。

首先,英国金融行为监管局 (FCA) 于 10 月对盖特豪斯银行(Gatehouse Bank )处以150万英镑(183万美元)的罚款,原因是该银行未对高风险国家/地区的客户进行充分的反洗钱 (AML) 检查。

欧洲银行为反洗钱失败付出代价

在本月,金融监管机构对西班牙桑坦德银行( Santander)处以超过1.077亿英镑(1.318 亿美元)的罚款,原因是其在监控客户交易的方式方面存在反洗钱失败。

就在上周,法国金融监管机构ACPR透露,在对该银行的Languedoc分部进行现场检查后,法国农业信贷银行(Crédit Agricole)被罚款150万欧元(159万美元)。检查发现银行的交易监控系统、客户尽职调查流程和调查可疑付款的程序存在缺陷。

法国农业信贷银行案是金融监管机构创新以更好地执行规则的一个例子。

在一份关于法国农业信贷银行纪律处分程序的新闻稿中,ACPR 表示,由于在本案的现场检查中首次使用了名为 LUCIA 的人工智能 (AI) 模型,它能够发现该银行的失误。

借助人工智能,监管机构能够分析支付细节,例如使用的货币、交易受益人的位置和其他数据,并将这些信息与客户尽职调查文件进行交叉引用,以识别可疑活动。

银行、人工智能开发团队打击金融犯罪

虽然最近的罚款对相关银行来说并不好,但这并不一定意味着他们目前的反洗钱技术不合格。

事实上,ACPR 使用人工智能来识别可疑交易与银行本身采取的类似举措是一致的,人工智能技术处于反洗钱创新的前沿。

就 Crédit Agricole 而言,该银行正在进行一项为期多年的项目,以彻底改革其反洗钱技术堆栈,并已与甲骨文合作实施这家科技巨头的人工智能模型,作为其打击金融犯罪工作的一部分。

自 2020 年以来,桑坦德银行一直在部署ThetaRay 的人工智能分析能力作为其反洗钱架构的一部分,以帮助检测代理银行交易中的洗钱计划。

在反洗钱技术领域,单靠人工智能不足以防止洗钱。机器学习 (ML) 算法用于分析大量交易并识别可疑活动,正如 ACPR 在调查法国农业信贷银行时所做的那样。

然而,反洗钱软件公司 Lucinity 的创始人兼首席执行官 Gudmundur Kristjansson 在接受 PYMNTS 采访时表示,理解人工智能观察到的模式是反洗钱专业人士当今面临的主要挑战之一。

他补充说,在部署 Lucinity 的人工智能解决方案之前,该公司的许多客户报告说,他们的反洗钱团队花费了 80% 的时间将系统输出转化为有意义的信息。

毕竟,AI 只能根据先前提供的信息统计给定交易、账户或个人参与洗钱的可能性。

这个过程的下一阶段——确认是否真的可疑——到目前为止仍然需要人工调查员来帮助银行遵守法规并保护他们的客户。

关键词:Gatehouse Bank、Santander、Crédit Agricole

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