洗钱是指通过使犯罪所得的“脏钱”看起来像是来自合法来源，从而将“脏钱”变成“干净的钱”（来源：fbi.gov）。每年有 2% 到 5% 的全球 GDP（即高达 2 万亿美元）被洗钱（来源：联合国毒品和犯罪问题办公室）。 这些现金流与毒品和人口贩运、恐怖分子融资等活动有关，每年导致金融机构在反洗钱技术和运营方面损失数亿美元。
Google Cloud的 Anti Money Laundering AI (AML AI) 产品是一款用于对 AML 风险评分的 API。使用它来识别更多风险，更具防御性，减少误报数量并缩短每次审核的时间。此 API：
- 为零售和商业银行客户生成每月风险得分
- 旨在满足模型治理要求
- 可为分析师、风险管理人员、审核人员和监管机构提供参考
- 取代或补充旧版交易监控
- 可使用客户自己的补充风险指标进行扩展
使用的流量
AML AI 不会使用您提供的数据以外的任何数据。 AML AI 不会使用 Google 数据来扩充您的数据集。
准确性和覆盖率取决于您根据 AML AI 架构提供的数据的质量和完整性，以及用于训练的客户退出或可疑活动报告 (SAR) 数据的量和质量。
将 AML AI 整合到您的 AML 流程中
AML AI 会根据您的核心银行数据、可疑活动信息以及 Google Cloud 环境中的其他数据进行训练。使用该 API 生成风险得分和相应的可解释性输出，以支持您的提醒和调查流程。
将调查数据馈送到 AML AI，以定期更新模型和风险评分。
支持的金融产品
支持的零售银行产品包括：
- 支票账户或活期账户
- 节省成本
- 信用卡
- 抵押贷款
- 个人贷款
这不包括以下内容：经纪服务、任何类型的交易、加密货币或保险。
支持的商业银行产品包括：
- 现金账户
- 贷款
- 信用额度
- 客户直接付款
这不包括以下内容：资本市场、贸易融资或外汇。
AML AI 支持的风险类型
AML AI 可以识别与交易监控相关的五种核心 AML 风险类型中的洗钱风险。通过充分的调查和补充方数据，它可以涵盖更多类型。
已列入许可名单的客户可以访问其他 AML AI 文档，以支持合规性和模型风险治理流程。
通过高风险司法管辖区和跨境活动进行洗钱
在此类风险类型中，洗钱者会利用那些在反洗钱方面监管或执法不力的国家/地区或金融系统，通过在这些国家/地区或金融系统中转移资金来掩盖资金的来源和所有权。高风险司法管辖区通常是指反洗钱 (AML) 法规薄弱、对金融机构的监督不足且不与外国当局合作的司法管辖区。洗钱者通常会利用在这些司法管辖区注册的空壳公司、信托和其他法人实体来转移和隐藏非法活动的收益。在这些司法管辖区，洗钱者可以处理在其他国家/地区会被标记为可疑的交易。高风险管辖区列表是动态的，因为当地监管机构或政府间组织会定期对其进行审核。
通过国内漏斗式洗钱和过路资金洗钱
在此类风险类型中，洗钱者会以难以追踪的方式将非法所得资金引入金融系统，以掩盖资金来源。漏斗化是洗钱流程的第一步，涉及将非法资金转移到金融系统中，以便进一步洗钱。洗钱可以通过各种方式进行，例如通过壳公司、离岸账户、现金业务或钱骡。
通过空壳公司和专业帮手洗钱
在此类风险中，洗钱者利用匿名空壳公司（仅在纸面上存在，没有实际业务活动或资产的公司）转移和隐匿非法所得。这些公司可用于营造合法商业交易的假象，隐藏资金的真实来源，从而使追踪变得困难。空壳公司可用于各种洗钱活动，例如电汇资金、投资房地产、购买奢侈品或在离岸银行账户中持有资金。它们可以通过各种方式在保密管辖区内创建，并且通常与其他洗钱技术（例如漏斗式洗钱、分层洗钱和结构化洗钱）结合使用，以形成复杂的金融交易网络，难以解开。
通过资金结构化进行洗钱
在此类风险类型中，洗钱者会将大额交易拆分为小额交易（结构化），以逃避金融机构和监管机构的检测。结构化交易的目的是避免触发交易金额超过特定阈值的报告要求。洗钱者通常会进行多笔小额交易，以避免超过此阈值，或者他们可以使用多个人（即“小弟”）代表他们进行交易。结构化还可能包括往返交易，即洗钱者将大量现金拆分为较小的金额，然后将这些现金存入多个地点和账户。
通过钱骡进行洗钱
在此类风险类型中，洗钱者会利用被称为“钱骡”的个人来接收和/或转移非法所得。钱骡可能是不知情的参与者，也可能是明知故犯的参与者。他们可能会被要求开设银行账户、接收并转移资金，或使用非法资金进行购买交易，以掩盖资金的真实来源并使其看起来合法。钱骡充当中间人，可用于使交易更难追踪。