知识图谱助力反洗钱：从资金追踪到智能决策

知识图谱助力反洗钱：从资金追踪到智能决策

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来源

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https://finance.sina.com.cn/money/bank/bank_hydt/2024-11-22/doc-incwxxhm2619251.shtml

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https://www.shaqiu.cn/article/jQbg9qKjVkmr

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https://www.cib.com.cn/cn/aboutCIB/about/news/2024/20240624_2.html

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https://juejin.cn/post/7433426879448432666

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https://www.iyunwen.com/videoshow-1.html

2025年1月1日起施行的新《反洗钱法》明确指出“支持和鼓励反洗钱领域技术创新，及时监测与新领域、新业态相关的新型洗钱风险”。这一修订反映了当前反洗钱工作面临的严峻挑战：洗钱手段日益复杂，传统监测方法已难以应对。在此背景下，知识图谱技术以其强大的关联分析能力，正在成为金融机构反洗钱工作的重要利器。

在反洗钱工作中，资金流向追踪是最关键也是最具挑战性的环节之一。传统的分析方法往往难以应对复杂的转账网络，而知识图谱技术则能将账户间的交易关系可视化，使资金流向一目了然。

以信用卡欺诈检测为例，通过构建申请人、联系人、推荐人及其相关联系方式、设备信息等组成的关联网络，可以快速识别异常的欺诈团伙。在资金流向分析中，即使资金被分散成多笔小额交易，经过多个账户转手，知识图谱也能清晰呈现完整的资金流动路径，帮助金融机构及时发现可疑行为。

兴业银行：AI赋能可疑交易报告生成

兴业银行自主研发的AML-GPT模型，是金融业首个在反洗钱可疑报告智能生成领域运用的大模型。该模型能够智能分析洗钱可疑客户行为、主体信息和交易信息等特征，生成可疑交易辅助分析报告。通过智能问答技术，甄别人员可以在模型生成的初稿基础上进行快速调整优化。

在没有智能辅助工具的情况下，反洗钱专员每天需要处理约30份可疑交易报告，每份报告处理时长20-60分钟不等。而应用AML-GPT后，报告生成效率大幅提升，基层员工得以从繁琐的手工报告中解放出来，将更多精力投入到业务发展、新型洗钱手法研究和专家规则优化等工作中。

邮储银行：可疑交易监测准确率达90%

邮储银行结合业务专家知识，借助大模型理解分析、推理生成能力，实现了可疑交易报告的自动生成。据统计，“大模型+规则”融合抓取可疑交易的准确率超过90%，可疑报告产出效率提升33%。这一突破不仅提高了工作效率，还显著降低了误报率，使反洗钱工作更加精准有效。

尽管知识图谱和大模型技术在反洗钱领域展现出巨大潜力，但完全依赖技术的解决方案并不可取。正如星展银行专家所言，面对复杂的个案情况，金融机构仍需提高工作人员的研判水平，实现风险管控与客户权益的平衡。

未来，反洗钱工作将是技术与人工的协同作战。知识图谱和大模型将承担起数据处理和初步分析的重任，而反洗钱专家则专注于复杂案件的深入调查和决策。这种人机协作模式，将是金融机构应对日益复杂的洗钱活动的关键。

随着技术的不断进步，我们有理由相信，知识图谱将在反洗钱工作中发挥越来越重要的作用，为维护金融安全提供更有力的技术支持。