AI浪潮正席卷各行各业，这将为金融安全带来怎样的机遇和挑战？11月17日，在第十三届中国反洗钱高峰论坛暨第三届陆家嘴国家金融安全峰会上，传来了一些讨论和思考。

科技的两面性已经在各个领域显现。在金融环境日趋复杂的今天，各种洗钱活动变得越来越隐秘和复杂，虚拟资产、数字经济、平台经济等加剧了洗钱违法犯罪风险，监管科技水平与行业数字化水平的差距凸显。

“以金融科技为手段，不断提升系统的反洗钱能力，构建全方位、多层次的金融安全防线是我们当下和未来的重要任务。”陆家嘴金融安全研究院副理事长吴斌说。

金仕达风控合规产品部高级总监杨大军表示，从金融科技的角度来说，金融技术在反洗钱业务中的应用可以分为人防、技防和智防。

在人防阶段，主要通过计算机本身的算力和存储功能的应用支持日常的反洗钱工作。技防阶段以AlphaGO为标志，通过金融工程和特种工程业务相结合，提升模型的有效性，优化对客户风险等级、机构风险评级的评定。

到了智防时代，杨大军坦言，原来认为强智能的到来还需要很长一段时间，但是去年年底ChatGPT、Open AI等大模型的风靡，已经重塑了金融领域的工作，反洗钱工作自然也包含在内。人工智能在反洗钱行业的应用已经逐步铺开。

以风险识别为例，以往的风险识别主要依赖于原有的客户基础数据、开户、交易数据，有了AIGC之后，可以通过相关技术获取更多的外部数据，从而完善整个风险识别版图，包括完善客户的风险画像、业务的风险画像以及机构风险评级。

另一方面，AIGC又被称为生成式人工智能，底层逻辑在于通过深度学习算法，构建复杂的神经网络模型，模仿人类创造性的思维过程。事实上，早期的AI已经能够提取文本数据、影像数据等。在此基础上，AIGC还可以对数据进行学习和深入研究，从而满足相关的业务知识以及法律法规知识的咨询工作。

应用中的一些问题仍待解决。整体来看，限制因素和其他行业较为类似。首先，数据孤岛仍然存在。比如证券行业的交易数据以及银行业的资金流水数据等是隔断的，可见的只是转账的流水数据。对于反洗钱系统建设来讲，没有底层数据，难以做到准确的可疑交易的监测。与此同时，相关的法律法规暂不明确，算力也是亟待解决的问题。

不过，一个共识已经形成。从长远来看，人工智能的发展一定会给反洗钱事业贡献新的力量。

中国人民银行反洗钱局副局长王静表示，在国家税务机关推进金税四期、加强所得税监管的背景下，大数据系统将使市场主体及个人的信息更加透明化，公私账户间的资金交易、大额现金收付等更加透明，反洗钱部门可以加强与税务部门的合作，共同监管和利用好金融体系的数据资源，进一步释放反洗钱在国家治理中的潜能。反洗钱工作应根据风险和形势变化，将“风险为本”作为核心原则，进一步加强监管制度建设，健全事前事中事后监管机制安排，提升监管科技水平，实现监管全链条全领域全覆盖，指导金融机构提高反洗钱合规水平和风险管理能力，推动反洗钱工作高质量发展。