洗錢是指將「不乾淨」的錢「洗乾淨」，讓犯罪所得看起來像是來自合法來源 (資料來源：fbi.gov)。每年洗錢金額高達全球 GDP 的 2% 至 5%，或 $2 兆美元 (資料來源：聯合國毒品和犯罪問題辦公室)。這些現金流與毒品和人口販運，以及資助恐怖主義等活動有關，每年造成金融機構在反洗錢技術和營運方面損失高達數億美元。
Google Cloud的 Anti Money Laundering AI (AML AI) 產品是 API，可評估洗錢防制風險。使用這項工具可更合理地識別更多風險，減少偽陽性，並縮短每次審查的時間。這個 API：
- 為零售和商業銀行客戶產生每月風險分數
- 為滿足模型管理需求而設計
- 分析師、風險管理人員、稽核人員和監管機構可以理解結果
- 取代或輔助舊版交易監控
- 可使用客戶自己的補充風險指標擴充
使用的資料
AML AI 只會使用您提供的資料。 AML AI 不會使用 Google 資料來擴充資料集。
準確度和涵蓋範圍取決於您根據 AML AI 架構提供的資料品質和完整性，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 會根據您環境中的核心銀行資料、可疑活動資訊和其他資料進行訓練。 Google Cloud 使用 API 產生風險分數和相關說明輸出內容，協助您進行警報和調查程序。
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：
- 支票或活期帳戶
- 存款
- 信用卡
- 抵押貸款
- 個人信貸
不包括以下內容：經紀、任何類型的交易、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
- 直接向顧客收取款項
這不包括資本市場、貿易融資或外匯。
AML AI 支援的風險類型
AML AI 可根據五項與交易監控相關的核心反洗錢風險類型，識別洗錢風險。只要有充分的調查結果和補充第三方資料，就能涵蓋更多類型。
已加入許可清單的客戶可以存取額外的 AML AI 說明文件，以支援法規遵循和模型風險管理程序。
透過高風險管轄區和跨境活動洗錢
在這類風險類型中，洗錢者會利用法規或執法力度較弱的國家/地區或金融系統，將資金轉移至這些地方，藉此掩蓋資金來源和所有權。高風險管轄區通常是指洗錢防制法規不完善、對金融機構的監督不足，以及缺乏與外國主管機關合作的地區。洗錢者通常會利用在這些管轄區成立的空殼公司、信託和其他法人實體，轉移並隱藏非法活動所得。在這些管轄區，洗錢者可以處理在其他國家/地區會標示為可疑的交易。高風險管轄區清單會定期由當地監管或政府間機構審查，因此會動態更新。
透過國內漏斗和轉手資金洗錢
在這類風險類型中，洗錢者會將非法取得的資金「存入」金融系統，並以難以追蹤的方式掩蓋資金來源。漏斗化是洗錢程序的第一步，涉及將非法資金轉移至金融系統，以便進一步洗錢。可透過各種方式進行漏斗式洗錢，例如透過空殼公司、境外帳戶、現金交易業務或車手。
透過空殼公司和專業協助者洗錢
在這類風險中，洗錢者會利用匿名空殼公司 (這類公司只存在於紙上，沒有實際的業務活動或資產) 轉移和隱藏非法收益。這些公司可用於製造合法商業交易的假象，隱藏資金的實際來源，讓追蹤變得困難。空殼公司可用於各種洗錢活動，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。這些公司可在保密管轄區以各種方式成立，且通常會搭配其他洗錢手法 (例如漏斗式洗錢、層疊式洗錢和結構式洗錢)，建立複雜的金融交易網路，難以追查。
透過資金結構化洗錢
在這類風險類型中，洗錢者會將大額交易拆成小額交易 (結構)，以規避金融機構和監管機構的偵測。結構化交易的目的是避免交易金額超過特定門檻，而觸發申報規定。為避免超過門檻，洗錢者通常會進行多筆小額交易，或利用多個個人 (即「小精靈」) 代表他們進行交易。結構化也可能包括來回交易，也就是將大量現金分成較小金額，然後存入多個地點和帳戶。
透過車手洗錢
在這類風險中，洗錢者會利用個人 (稱為「車手」) 代表他們收取和/或轉移非法收益。車手可能在不知情的情況下參與非法活動，也可能明知故犯。他們可能會要求您開立銀行帳戶、收取並轉移款項，或使用非法資金購物，藉此掩蓋資金的真實來源，使其看起來合法。車手會擔任中介角色，讓交易更難追蹤。