392期・產業趨勢

杜絕犯罪 維護金融穩定與秩序

善用AI新科技
提升「反貿易洗錢」效率

◎撰文／陳玉鳳　圖片提供／Shutterstock、法新社

近年來，人工智慧（AI）的應用範圍日益擴大，其中包括金融體系的反洗錢（Anti-Money Laundering，AML）應用，尤其是在防止貿易洗錢（Trade-Based Money Laundering，TBML）方面，AI展現了龐大的潛力。相較於人工偵測，AI有更強大的分析能力，更精確的預測功能，並可持續24小時不間斷地進行洗錢風險評估。

根據全球數據分析業者SAS的研究顯示，大型銀行每天要處理的疑似洗錢案件高達8,600件，如果僅靠人力，每天約需投入89.6個員工，換算成月薪則需花費新台幣600萬元。透過人工智慧，員工不用在操作性工作上花費太多時間和精力，能從事更有加值作用的工作。且不得不說，相較於人類，AI系統不會出現疲勞或情緒波動，工作效率可以有效提升。

然而，值得注意的是，AI技術雖可提高反洗錢措施的效率和準確性，但這並不表示人工審查和調查就可被完全取代。AI是一個工具，它可識別模式和異常，但仍需人類的判斷來解釋這些發現並採取適當行動。因此，即使有了技術，金融機構仍需要專門知識和培訓才能確保法規的遵循。此外，AI也需要持續更新改進，以保持對新興洗錢手法的有效識別和因應。

全球化程度提高  跨國金流難以追蹤

隨著全球化程度的提高，貿易洗錢對於全球經濟危害愈甚。貿易洗錢是一種金融犯罪活動，透過虛擬的貿易交易來隱藏非法來源的資金或資產。貿易洗錢的目的，是使非法資金看起來像是合法的收入或投資，以避免引起當局的懷疑及調查。

這種活動對金融體系和全球經濟穩定性構成威脅，因為它可能促進犯罪活動、資助恐怖主義、扭曲市場和削弱政府的監管能力。為了打擊貿易洗錢，國際已制定一系列法律和規定，要求金融機構和貿易相關單位加強監測和報告可疑交易，並加強合作來打擊跨國洗錢行為。

貿易洗錢的手法大致包括：使用虛假的貿易交易文件、假名義和虛假價值來創造看似合法的貿易活動；選擇高價值的商品或服務進行貿易，這樣可更容易地隱藏大筆資金；藉由虛增或虛減商品或服務的價值，進而控制貿易中的金額，如此可將非法資金引入正常的商業交易，或將非法資金轉移到其他地區。

例如，不肖商人可能會偽造文件，假裝以高於市場價格出售商品，然後將多餘的現金做為非法收入。2007年在墨西哥和美國被控告洗錢的墨西哥籍華裔商人Zhenli Ye Gon，即是透過他的公司偽造進口藥品的商業文件，將數百萬美元的非法收入掩蓋為正常的商業收入，並且在墨西哥和美國的銀行存入大量現金，並以投資和購買豪華財產的方式，進一步掩蓋他的非法收入。

墨西哥籍華裔商人Zhenli Ye Gon在首都豪宅被搜出高達2.05億美元，也因非法收入等相關指控被引渡到美國進行審判。

由以上例子可知，貿易洗錢常涉及跨國交易，使得資金流動更難以追踪。這些交易可能透過許多國家和金融機構進行，犯罪份子利用國際貿易系統的複雜性和不透明性來混淆和掩蓋資金來源，增加發現和阻止洗錢行為的困難度，而AI工具的導入，將能提高偵測及監管此類犯罪行為的成效。

不過AI並非萬能，須持續加強國際間的資訊共用，並提高金融透明度，始能有效及徹底地防止貿易洗錢。

自動分析、預測與識別  抓出犯罪可能

針對防止貿易洗錢，AI可發揮的功能很多。例如，AI可自動處理大量數據，包括交易紀錄、財務報告及其他相關檔案。這些資訊可透過AI進行分析，並建立模型來預測和識別可能的洗錢行為。AI也可利用機器學習的技術，根據歷史交易數據來學習和理解正常的交易行為模式。一旦出現與正常模式不符的異常交易，AI就能立即檢測出來，並進行警報。

為協助金融業者更快辨識貿易洗錢行為，「公認反洗錢師協會」（ACAMS）在2021年發布的新指南中，提出關於貿易洗錢風險指標的具體建議，包括結構性風險指標、貿易活動風險指標，及帳戶和交易活動風險指標等。將這些指標應用至大數據分析中，從中找出可疑或不法的行為軌跡，標記出異常行為，並對新的突發狀況進行即時檢驗，這對發現並防止貿易洗錢行為大有助益。

另外，從客戶端著手，AI可根據客戶的交易紀錄、財務狀況及其他相關資訊，來進行風險評估，這可幫助金融機構了解客戶的風險程度，並根據風險等級來制定相應的防範策略。AI還能改善客戶體驗，過去，由於銀行需要審核大量交易紀錄，常需進行反覆的確認電話，容易引發客戶的不滿。相較之下，AI能根據過往的交易紀錄進行機器學習，提高判斷精準度，降低誤判的情況，大幅減少對客戶的打擾。

AI可從客戶端著手，根據客戶來往紀錄進行評估，並建立模型預測洗錢行為風險。

AI透過智慧監控系統來即時追蹤交易活動，並在發現可疑行為時立即進行報告。這不僅可提高洗錢防制效率，也可幫助金融機構遵守相關的法律和規定。

整體而言，AI可使得洗錢防制工作更為精確和有效；透過自動化流程，金融業可在短時間內處理大量的交易數據，節省人力資源。目前市面上已有相關AI工具和解決方案，能夠協助金融業防範貿易洗錢。

以打擊金融犯罪、風險和合規的業者NICE Actimize所推出的Complidata A.I方案為例，主要提供一種自動化方法，高效率地執行貿易融資文件的提取、驗證、自動標籤、過濾警示等程序。如此不僅能節省前台團隊的作業時間，也提高了洗錢防制合規檢查的精確度，此外，透過智慧警報機制，也能夠更快速地識別可能存在的風險和問題，對洗錢行為形成有效的阻擊。

此外，Ayasdi也開發能夠識別客戶行為變化，分析其與欺詐性資金轉移相關程度的解決方案。SAS則提供反洗錢解決方案，可利用資料源找出金融犯罪的趨勢。

然而，必須再次強調，這些工具並非萬能，需要與傳統方法結合，以確保最大的效能。同時，由於AI技術的使用涉及大量的個人數據，因此也需要操作人員共同遵守相關的數據隱私和保護法規，以保護用戶的權益。

科技助力反洗錢  提高金融競爭力

能否有效防範洗錢，攸關一國金融業的海外市場業務競爭力和國際形象。在亞太洗錢防制組織（APG）的評鑑中，台灣表現優良，於2023年9月獲選為APG北亞區代表，這對台灣近年來在洗錢防制上的努力，是很大的肯定。

隨著科技不斷進步，未來人工智慧在反洗錢工作上的影響力將逐漸加強，成為金融業不可或缺的一部分。預期在AI協助下，台灣金融業將進一步提升反洗錢工作的效能，並應用到各方面，有效因應來自全球的反洗錢挑戰，進一步鞏固金融安全。

AI使得洗錢防制工作更為精確和有效，透過自動化流程，金融業可在短時間內處理大量的交易數據。

總之，數位化和自動化在防範以貿易為基礎的洗錢方面發揮重要的作用。透過這些工具和解決方案的協助，可有效地提升洗錢防制的效率和精確度，降低貿易融資的風險。

貿易洗錢的有效防制，不僅對單一國家或機構來說很重要，對全球經濟體系，更有著深遠的影響，畢竟，一個健全的國際貿易環境，不僅能夠保證經濟的穩定運作，也能為世界各地的企業提供公平競爭的環境，進而促進全球經濟的持續發展。■