洗钱具有方式多样、过程复杂、对象特定及国际化等特征，反洗钱已上升为一个全球性课题。各地的金融监管加大力度，在不断趋紧的监管要求下，金融机构通过增加大量人力物力来应对反洗钱风险。尽管加大了人力物力的投资但是在反洗钱的工作效率上还是面临很大的挑战。

洗钱犯罪分子为了逃避监管和追查，往往通过不同的方式和渠道对犯罪所得进行处理。长期的洗钱活动发展出了多种多样的洗钱工具，金融产品推陈出新的速度非常快，洗钱的手段变化多端，增加了审查和监控的复杂性。

洗钱过程的具有复杂性，实现洗钱的主要方式之一是改变犯罪所得的原有形式，为犯罪所得及其收益设置伪装，使其与合法收益融为一体。这就迫使洗钱者采取复杂的手法，经过种种中间形态，采取多种运作方式来洗钱，由于洗钱过程的复杂性客户及交易数据分散、数据质量参差不齐导致反洗钱工作人员需要花费大量时间来收集、整理和核对数据；传统反洗钱工具误报漏报导致大量资源消耗在调查低风险账户和交易上。

RPA如何帮助金融机构

近年来涌现的众多新兴技术中，机器人流程自动化（RPA）和机器学习帮助金融机构提升工作效率上取得了明显的进展。利用流程自动化工具收集并整理可疑客户、交易数据，再利用基于机器学习的风险引擎产生风险警报。通过该方案组合减少手工操作的工作量，缩短信息筛选时间，从而让反洗钱团队能将更多的时间聚焦在高价值的分析和调查工作上。

RPA（机器人流程自动化）

机器人流程自动化（RPA）是一种数字化劳动力的形式，通过软件机器人的参与使工作流程自动化。这些机器人无需编程经验或高度IT知识就能让机器人自动化执行，同时在AI的加持下可自主学习人类历史经验积累的一些工作。

在反洗钱客户尽职调查和交易监控过程中，流程机器人可用于自动化一些量大复杂的流程，例如黑名单查询，政治敏感人物信息收集，高风险交易筛选，以及可疑交易报告编写等。在这些自动化机器人协助下，金融机构可以更高效地获取经过整合、以及经过初级筛选的信息，可以识别非法活动客户同时减轻所带来的风险。

AI机器学习

如果说RPA是机器人的神经网络，那么AI就是机器人的大脑，人工智能是一门研究和开发模拟、拓展、和拓展人类智能的理论、方法、技术和应用系统的新技术科学。它能以类似人类智能的方式做出反应。机器学习能够使计算机在没有明确编程的情况下进行学习。机器学习可以帮助企业挖掘他们的大数据, 以找到新的模式或趋势, 从而产生洞察, 以改善业务或规避风险。

金融机构在反洗钱客户尽职调查和可疑交易监控过程中产生的警报中，通常存在大量的误报或者出现漏报的情况。人类基于已知的洗钱案例和监管要求进行经验判断。然而犯罪分子很有可能获知这些已知的规则，设计规避方法，从而实施新的洗钱手段。

机器学习模型则可以模仿人类思维过程，学习人类对洗钱行为的判断，调用大量数据验证和对模型进行微调，从而使得预测潜在洗钱者的新行为模式成为可能。

实在智能RPA在AI的加持下可以提高金融机构的工作效率，对金融监管质量的提高有明显的促进作用，减少工作中的出错与欺诈的可能性，帮助金融机构打击欺诈和洗钱有关的金融违法活动。