Woori金融研究所发布“数字化内部控制体系案例”
引入高度发展的监管科技Regtech
应用于反洗钱、信贷与营销
新加坡星展银行的反洗钱（AML）平台“Cruise”，会从海量金融交易数据中捕捉可疑交易，并将预警风险水平评估为“高·中·低·极低”。这是为了确定优先顺序，避免不必要的检查。该平台还会提供将相关可疑交易与客户关系连线并可视化的分析资料，便于负责人一目了然地掌握与洗钱相关的交易。
不仅是简单风险探测 还对风险等级进行细分
与星展银行类似，为防范金融事故而将人工智能（AI）和大数据引入内部控制手段的海外金融机构正日益增多。27日，友利金融经营研究所发布的《数字化内部控制体系案例》报告，介绍了高度发展的监管科技（Regtech）导入案例。监管科技是由“监管（Regulation）”与“技术（Technology）”组合而成的词，目前主要应用于反洗钱、信贷和营销等业务。
星展银行在两年前导入“Cruise”之前也经历了试错过程。虽然利用人工智能和大数据筛选出了可疑交易，但只要满足大额现金、外汇交易、重复交易等特定条件，即便是正常交易也被视为可疑交易。这类案例占全部预警的98%，耗费了大量时间和人力在不必要的调查上。
报告称，“通过Cruise判断风险水平，得以及早识别与洗钱相关的金融事故，迅速查处违法行为”，“在相同时间内可分析的可疑交易量也增加了33%”。
应用于营销 防止金融产品不当销售
为防止金融产品不当销售等事件，一些机构还在营销环节引入了人工智能自动审查功能。美国富达资产运用公司推出并应用了名为“Saifr”的营销合规平台，以强化广告审核程序。该平台判断广告内容中是否存在不适当表述，并连同原因给出替代表述，从而对内容进行审查。随后，营销、合规、法务、产品制作团队等部门实时交换意见，按照程序进行修改和审批。
报告指出，“Saifr能够解读文本、图片和视频形式的广告，将误导性、夸大、不当或不公平的表述评估为风险”，“并利用公司内部营销和合规相关部门15年来处理的数百万份文档对人工智能进行学习训练”。
摩根大通为减少贷款合同审查作业中的错误，引入了应用人工智能（AI）的合同审查软件“COiN”。由于约80%的贷款事故源于合同解读错误，提高文档审查的准确度尤为重要。
报告解释称，“该软件不仅能发现抵押物设定条件或利率变动等人类容易忽视的特殊贷款条件，还会根据合同中措辞或句子位置，将条款细分为150种属性并标示需要注意的事项”，“作业速度也从每年36万小时缩短至几秒之内”。
内部控制责任更重 需着力于事前预防
我国商业银行目前也在异常交易监测、消费者保护、反洗钱等领域应用人工智能和大数据技术。报告强调，“有必要对系统进行高度化改造，避免像星展银行早期那样因采用陈旧技术、数据分散而产生低效”，“尤其是在信贷和产品销售等一旦出问题就会给客户造成巨大损失的对客经营业务中，应追加部署针对该业务细化的合同审查人工智能，以预防金融事故”。
我国金融机构在内部控制方面肩负的责任也更加沉重。22日，金融委员会为防止金融机构内部事件、事故，要求金融控股公司和商业银行制定“职责结构图”。其核心是在事前明确包括首席执行官在内的20至30名银行核心高管的内部控制责任领域。金融当局可据此对相关高管实施制裁。由此看来，我国银行也将逐步形成更加注重内部控制事前预防的氛围。
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