随着金融市场的日益复杂，反洗钱工作已成为保障金融安全的重要环节。同盾科技，凭借其深厚的技术积累和丰富的行业经验，正致力于深化反洗钱工作，通过全流程管理的智能解决方案，为金融机构筑起一道坚实的防护墙。这一举措不仅彰显了同盾科技在智能金融风控领域的领先地位，也为维护金融市场的稳定和健康发展注入了新的动力。
近日，反洗钱法修订草案已提交至全国人民代表大会常委会审议，这预示着自2007年起实施的《反洗钱法》将进行首次重大调整。此次修订明确了洗钱风险评估的职责，并强调金融机构应以风险为本，制定相应反洗钱措施。同时，修订还将特定违法行为，如未按规定建立内控制度和风险管理政策等，纳入处罚范围。这一举措不仅为“风险为本”的监管理念提供了法律支撑，更推动了从“规则为本”向“风险为本”的转变。
作为在风控领域深耕多年的智能风险决策服务提供商，同盾科技近年来在反洗钱监测分析方面展开了深入研究，并构建了一套成熟的标准化解决方案。该方案融合了大数据分析、知识图谱、决策引擎以及隐私计算等先进技术，能够全方位管理客户KYC++与CDD流程。通过整合专家规则、机器学习模型及知识图谱等多重手段，这套系统可以精准甄别大额与可疑交易案件，从而取代以往基于固定规则和人工审核的反洗钱方式。此举不仅提高了报告报送的时效性和准确性，更有助于降低金融机构在反洗钱合规管理方面的成本。
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，构建疑似毒品犯罪、疑似恐怖融资、疑似地下钱庄、贪污受贿识别等模型，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。
同盾科技通过深化反洗钱工作，实现了对金融安全的全流程、智能化管理，为金融机构提供了强有力的支持。这不仅提升了反洗钱工作的效率和准确性，也显著增强了金融系统的风险防范能力。展望未来，同盾科技将继续发挥其技术优势和创新能力，不断完善反洗钱解决方案，为金融行业的安全稳健发展保驾护航，共同迎接更加安全、透明的金融未来。
