在当今金融科技迅猛发展的时代，反洗钱工作显得愈发重要。同盾科技，作为业内领先的智能风控与数据分析服务提供商，推出了一系列智能化反洗钱解决方案，旨在帮助金融机构更有效地应对洗钱风险，提升合规效率。
反洗钱法修订草案已提交全国人大常委会审议，中国人民银行行长潘功胜就草案进行说明，标志着自2007年起实施的《反洗钱法》将迎来重大修改。修订草案明确了洗钱风险评估职责，强调义务机构以风险为本的反洗钱要求，同时还将某些违法行为纳入处罚范围。专家指出，将“风险为本”的监管理念制度化、法律化是草案的重要内容，要求机构根据自身风险制定相应措施，符合国际标准。
从银行至支付机构等金融行业，将面临更严格的监管。利用科技降低成本、提升效率成为重要任务。然而，线上支付和“跑分”平台的分散化导致反洗钱难度上升。主要难点包括：一、客户身份核验难，洗钱分子通过伪造身份进行网络交易;二、洗钱交易更隐匿，利用虚拟货币等技术脱离传统支付体系，隐蔽性增强;三、数据孤岛问题，机构间系统不联通，数据割裂，影响反洗钱效率。
作为多年耕耘在风控前线的风险决策智能技术服务商，同盾科技在过去几年中对反洗钱监测分析进行了深度探索，已经形成了业务成熟的标准方案体系，结合大数据分析处理、知识图谱、决策引擎、隐私计算等技术，实现客户KYC 和CDD的全流程管理、专家规则 机器学习模型 知识图谱多管齐下，可有效识别大额和可疑案件，代替传统基于规则和人工审核的反洗钱模式，提升报送的及时性、准确性，降低主体机构反洗钱管理合规成本。
在助力金融机构搭建反洗钱管控体系项目中，同盾科技着重围绕客户风险识别、交易风险识别以及可疑案件甄别三方面，实现了反洗钱全流程管理：
1、加强数据合规使用及安全保障，搭建反洗钱体系知识库
首先，同盾可协助金融机构建立起涵盖客户身份、行为信息、风险状况、交易环境和关联关系的反洗钱体系知识库，包括个人和企业的实体、基础关系和挖掘关系、特征标签、案件库、反洗钱风险名单、规则和策略，为反洗钱监测和场景应用提供知识支持。同时引入机器学习对历史洗钱案件进行特征提取，根据交易数据、账目数据计算出指标，在指标空间训练机器学习模型，提升反洗钱工作效率。
2、客户KYC 和CDD全流程管控
其次，通过融合内外部多维度数据要素，刻画多维客户身份信息、交易和资金链路、风险特征标签、关联关系谱系，从个体和关系的视角对客户进行全面洞察，并引入各类模型判断和监控客户在交易层面存在的风险，构建疑似**犯罪、疑似恐怖融资、疑似地下钱庄、**受贿识别等模型，解决反洗钱细分场景的识别问题。
同时，结合实时计算、决策引擎、知识图谱等手段，加强对大额和可疑交易的监控能力，对于风险的管控则体现在前端风险预防、中端风险探测、后端风险分析与报送的全流程之中。
3、加强商户管理
在非自然人及商户方面，通过股权、投资和任职关系，构建受益所有人识别模型，输出名单和受益人风险画像，实时对接客户准入流程，提供信息辅助和交叉检验，提高识别精确度和工作效率，建立触发事件式预警机制，持续监测和提示受益所有人变动，定期高效完成受益所有人的排查和持续识别工作。
4、运用知识图谱技术，进行可疑案件溯源及串并案分析
知识图谱技术通过对客户进行持续识别和监控，可以增强非面对面交易的反洗钱风险溯源核查能力：从IP、设备、交易渠道的角度分析反洗钱特征及风险;分析客户关联关系和资金交易路径;挖掘可疑交易结构、团伙洗钱交易链条，有效识别复杂和隐蔽的洗钱交易及案件。
5、引入隐私计算技术，加强机构间的跨域合作
值得一提的是，同盾还可通过知识联邦等隐私计算技术，在保证用户隐私信息、机构数据安全以及数据所有权与控制权的前提下，打通机构间的数据孤岛，融合银行、电商、运营商、政务等多元数据及特征等进行建模，实现跨机构的多样性数据特征互补，从而提升金融行业整体的反洗钱能力。
同盾科技的智能化反洗钱方案，以其高效、精准的特性，赢得了金融行业的广泛认可。通过深度融合先进技术与实际业务需求，同盾不仅为金融机构构筑了坚固的风险防线，也为推动整个金融行业的健康、稳定发展贡献了自己的力量。
