氪信科技推重磅TAI异常交易监测解决方案 硬核技术赋能金融反洗钱进化

　　洗钱，这个以往多在影视剧中听到的词，现实中却极大危胁着金融秩序、社会稳定乃至国家安全，成为全球公害。如何高效地甄别更复杂、更隐蔽的新型异常交易成为一个普遍技术难点。对此，AI的强大作用正日益显现。

　　近日，国内领先的智能金融解决方案提供商上海氪信信息技术有限公司(以下简称“氪信科技”)对外正式发布了其重磅产品——TAI(Transaction AI)异常交易解决方案(以下简称“TAI”)。该方案专为需要与人脑及动态环境博弈对抗的复杂场景量身打造，有机集成多种AI技术，为针对异常交易场景特殊设计的包含异常交易监测、异常账户监测及风险账户群体监测的整体解决方案，可从平面到多维助力金融机构完成对洗钱风险管理能力的全方位升级。

　　氪信科技TAI技术负责人表示，基于风险专家经验形成的交易知识图谱，TAI利用图的社区挖掘算法和半监督预测算法，在十分钟内能够处理百亿级别的列式计算引擎上，不断训练模型，从而获得了对群体风险的有效抓取，该解决方案已经在大型银行场景得到验证，识别群体欺诈效能整体提升40倍。

　　反洗钱成金融行业风控痛点

　　金融业是反洗钱的前沿阵地。公开资料显示，目前金融机构主要采取客户身份识别、尽职调查、大额和可疑交易报告、客户身份资料及交易记录保存等反洗钱措施。

　　业内专家分析，现阶段反洗钱工作的开展主要基于专家经验、反洗钱规则的过滤和识别。银行等金融机构的监控系统通过对海量交易进行规则过滤，生成基于账户的异常交易包，再安排大量人工复核，挑选可疑性较强的进行上报。目前来看，这种方式存在四方面困扰。首先，专家策略误判率的高低取决于策略人员的经验水平，基于专家策略的可疑交易识别误判率较高。其次，大型金融机构往往配备大量人工进行复核，运营成本高昂。再次，反洗钱策略需要不定期进行更新，并要严格保密，一旦泄露将对平台造成不可挽回的损失。此外，目前大多数防御系统仍为孤立地分析单个账户或交易事件。

　　与此同时，新型洗钱手段变化莫测，呈现出专业化、隐蔽化、产业化、场景化等特征。由于数字技术与金融的“联姻”，互联网借贷平台、互联网保险、虚拟货币等为线上洗钱提供了温床。客户身份识别难、交易过程不透明、小额高频异常交易难识别等尤为棘手。更严峻的是，数据黑产与洗钱团伙常常联合犯罪，让申请欺诈、交易欺诈、洗钱交易的边界越来越模糊。

　　“现在的洗钱团伙擅长利用反洗钱规则、漏洞来规避商业银行和监管的审查。他们通过多重身份、大量账号、低频交易、复杂交易路径、混于正常交易之中等方式来避开异常交易规则筛查。”氪信科技首席产品官杨玢玢表示。

　　为规范互联网金融行业、银行业反洗钱和反恐怖融资工作，我国政府相继出台了一系列法律法规，反洗钱监管不断升级。

　　2019年4月，全球反洗钱标准的制定机构——国际金融行动特别工作组 (FATF)公布了《中国反洗钱和反恐怖融资互评估报告》。该报告认可近年来中国反洗钱工作取得积极进展，且反洗钱体系具备良好基础，同时也提出了提高金融机构和特定非金融机构合规和风险管理水平、完善金融情报中心工作流程等建议。

　　业内人士认为，无论是政策层面还是技术进步层面，中国反洗钱工作都将向纵深发展，为防控重大风险、维护金融安全做出贡献。

　　复合型AI技术深度挖掘风险信号

　　“TAI具备经大型场景验证有效的高价值专家风险特征，有效性也得到了大型金融场景的落地检验。”杨玢玢表示。

　　她进一步阐述，基于知识图谱技术、反洗钱场景的金融专家经验和对数据体系结构洞察，TAI构建集账户属性、交易特质以及资金网络于一体的的全域高维资金交易知识图谱。该知识图谱具有异常交易监测场景的标准化、可迁移的特性。基于图谱之上，TAI对交易和账户特征进行挖掘，进而构建了立体的KYC账户和交易关系网络。

　　TAI能有效解决由点(个体账户)到面(群体账户)的风控难题，因此在反洗钱领域的异常群体账户识别方面具有较强优势。一方面，TAI通过大规模关系网络和图挖掘技术，能精准识别群体账户的异常。另一方面，TAI基于图的半监督传导模型，能有效解决黑样本稀少问题，群体风险识别能力较简单Neighborhood关联模型提升40倍。

　　除了异常账户识别，异常交易识别在反洗钱监督系统中也至关重要。“账户基本信息是静态因子，而交易行为则作为动态因子连接起不同的账户。反欺诈过程中，异常交易识别与异常账户识别常常相辅相成。”杨玢玢表示，基于多级递进无监督的交易异常检测模型，TAI可全面、准确且动态的在海量数据上识别异常交易。该模型采用多级模型框架，结合账户上下游交易链数据、以及交易双方所处行业的整体异常偏离信息，确保准确性。此外，该模型的动态离群检测算法，对于新的未经定义的风险模式具有自适应性，能有效识别新型洗钱行为。

　　在地下钱庄、集资、传销等洗钱的典型场景中，TAI可根据资金交易流水的特征提取，把多种交易风险模式包括交易模式、交易速度、交易方式、交易对手、交易时间等与时序特征抽取框架进行融合，从而精准识别个体和群体账户的交易异常，让洗钱团伙无处遁形。

　　值得一提的是，金融场景所面临的是一个非常复杂的环境，TAI通过“数据+算法+人机结合”，实现AI模型白盒化，有效地实现了机器学习模型的可解释性。

　　赋能金融反洗钱能力迈向2.0

　　据了解，较业内已有的AI产品或难平衡好风险精准率和覆盖率，或难应对复杂可疑交易识别场景，或智能不足等不同，TAI融合了无监督技术、半监督技术、NLP、深度学习、复杂网络的图挖掘等多种技术，通过机器学习自动学习资深反洗钱专家对可疑案宗进行等级分类和排序上报的思路，全方位提取与洗钱行为关联的信号，提升可疑交易甄选效率，有效降低反洗钱人工审核压力，同时还可利用行为数据和少量特征标签，还原洗钱场景，有效识别洗钱交易和洗钱犯罪集团，提升甄别准确率。

　　这意味着，采用TAI方案的金融机构将打破技术壁垒，解决传统反洗钱解决方案在准确性、全面性、单一性、数据计算及挖掘深度等多个方面的困境。更重要的是，金融机构凭借TAI，打开了从“关系”的角度分析问题的视角，在一个框架体系内完成从个体到群体异常交易的识别，并告别冗长的流水和报表，以可视化方式查看和追踪欺诈风险详情，追溯其来源路径及影响。

　　业内人士认为，TAI的推出将加速银行等金融机构反洗钱的方式由传统的人工识别进化至AI技术识别，反洗钱能力由1.0进化到2.0。

　　之所以能打造出“极具厚度”的AI反洗钱解决方案，得益于氪信科技强大的人才技术团队以及在“AI+金融”领域的持续深耕。

　　资料显示，氪信科技成立于2015年，创始团队多数来自微软、eBay、阿里、携程等互联网公司。作为国内人工智能驱动金融业务升级的领跑者之一，氪信科技的研发人员占比80%以上，并与微软亚洲研究院、AWS、美团等公司首席科学家以及中国科学技术大学、复旦大学、上海交通大学等高校教授长期保持前沿、专业的交流。

　　运用AI引擎与全域知识图谱，氪信科技已经为包括四大行在内的大型银行和中银消费金融、众安保险等金融机构提供包括智能风控、智能营销、智能运营等一站式智能金融服务。氪信科技亦跻身国内最早一批采用深度学习技术处理大规模金融场景中人的行为语言，并将集成学习模型应用于大规模金融场景风险评估的AI公司。

　　“未来两年内氪信的首要目标是打造行业最领先的智能金融解决方案。”在最近发给员工的一封邮件中，氪信科技创始人兼CEO朱明杰说。作为上海本地快速崛起的人工智能“硬科技”代表性公司之一，氪信科技在“AI+金融”领域坚持探索，不断创新，在推动金融业高质量发展的同时，也为上海构建人工智能产业高地注入了新动能。