日前，反洗錢法修訂草案已提交全國人大常委會審議，中國人民銀行行長潘功勝對其進行說明，標志著自2007年實施的《反洗錢法》將首次重大修改。隨著反洗錢法的修訂，金融機構面臨著更為嚴格的監管要求和前所未有的挑戰。在這個背景下，同盾科技憑借其領先的智能技術，正助力金融機構筑起一道堅實的防線，以更加高效、精準的方式應對洗錢行為，確保金融安全，維護市場秩序。

近年來，同盾科技在反洗錢監測分析方面進行了深入研究，并成功構建出一套業務成熟的標準解決方案體系。此體系綜合運用了大數據分析處理、知識圖譜、決策引擎以及隱私計算等前沿技術，能夠全面管理客戶的KYC++和CDD流程。通過整合專家規則、機器學習模型以及知識圖譜等多種手段，該體系可高效甄別大額交易與可疑案件，從而取代了傳統的依賴規則和人工審核的反洗錢方式。這一改進不僅提升了報告報送的時效性和準確性，還大幅降低了金融機構在反洗錢管理合規方面的成本。

在助力金融機構搭建反洗錢管控體系項目中，同盾科技著重圍繞客戶風險識別、交易風險識別以及可疑案件甄別三方面，實現了反洗錢全流程管理：

1、加強數據合規使用及安全保障，搭建反洗錢體系知識庫

首先，同盾可協助金融機構建立起涵蓋客戶身份、行為信息、風險狀況、交易環境和關聯關系的反洗錢體系知識庫，包括個人和企業的實體、基礎關系和挖掘關系、特征標簽、案件庫、反洗錢風險名單、規則和策略，為反洗錢監測和場景應用提供知識支持。同時引入機器學習對歷史洗錢案件進行特征提取，根據交易數據、賬目數據計算出指標，在指標空間訓練機器學習模型，提升反洗錢工作效率。

2、客戶KYC++和CDD全流程管控

其次，通過融合內外部多維度數據要素，刻畫多維客戶身份信息、交易和資金鏈路、風險特征標簽、關聯關系譜系，從個體和關系的視角對客戶進行全面洞察，并引入各類模型判斷和監控客戶在交易層面存在的風險，構建疑似毒品犯罪、疑似恐怖融資、疑似地下錢莊、貪污受賄識別等模型，解決反洗錢細分場景的識別問題。

同時，結合實時計算、決策引擎、知識圖譜等手段，加強對大額和可疑交易的監控能力，對于風險的管控則體現在前端風險預防、中端風險探測、后端風險分析與報送的全流程之中。

3、加強商戶管理

在非自然人及商戶方面，通過股權、投資和任職關系，構建受益所有人識別模型，輸出名單和受益人風險畫像，實時對接客戶準入流程，提供信息輔助和交叉檢驗，提高識別精確度和工作效率，建立觸發事件式預警機制，持續監測和提示受益所有人變動，定期高效完成受益所有人的排查和持續識別工作。

4、運用知識圖譜技術，進行可疑案件溯源及串并案分析

知識圖譜技術通過對客戶進行持續識別和監控，可以增強非面對面交易的反洗錢風險溯源核查能力：從IP、設備、交易渠道的角度分析反洗錢特征及風險；分析客戶關聯關系和資金交易路徑；挖掘可疑交易結構、團伙洗錢交易鏈條，有效識別復雜和隱蔽的洗錢交易及案件。

5、引入隱私計算技術，加強機構間的跨域合作

值得一提的是，同盾還可通過知識聯邦等隱私計算技術，在保證用戶隱私信息、機構數據安全以及數據所有權與控制權的前提下，打通機構間的數據孤島，融合銀行、電商、運營商、政務等多元數據及特征等進行建模，實現跨機構的多樣性數據特征互補，從而提升金融行業整體的反洗錢能力。

同盾科技通過其智能技術的深入應用，不僅為金融機構提供了強大的支持，更在反洗錢領域展現了卓越的實力。面對反洗錢法修訂帶來的諸多挑戰，同盾科技將繼續發揮技術優勢，與金融機構攜手共進，共同打造一個更加安全、透明、高效的金融環境，為社會經濟的穩健發展貢獻力量。