免费硕士学士论文 大模型如何助力反洗钱模型

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1. 引言

随着技术飞速发展，洗钱活动呈现出日益复杂和隐蔽的特征，例如利用在线支付、移动支付以及虚拟货币等新技术进行非法资金转移 [6,10,17,30,33]。这使得金融机构面临前所未有的挑战，同时也伴随着全球金融监管压力的持续增强，监管机构不断调整策略以应对新的犯罪模式，例如欧洲银行管理局认可机器学习作为重要的反制技术，以及《金融科技发展规划（2022-2025年）》强调智能技术的伦理治理 [4,6,23]。

面对复杂多变的洗钱手段和海量数据，传统的基于规则的反洗钱（AML）系统暴露出诸多局限性 [6,16,17,30]。这些系统难以有效处理日益增长的复杂和非结构化数据，导致误报率（False Positives）和漏报率（False Negatives）居高不下，不仅耗费了金融机构大量的人力和物力资源，也未能有效识别和阻止新型洗钱活动，难以快速适应不断演变的新型洗钱模式 [4,6,16,17,29,30]。此外，传统系统在数据整合、处理效率和可扩展性等方面也存在不足 [27,33]，给合规团队带来了沉重负担 [4]。

在此背景下，人工智能（AI）、大数据（Big Data）和金融科技（FinTech）等先进技术在金融领域的应用不断深入，为反洗钱工作带来了新的可能性 [4,9,24,26,40]。AI和机器学习技术能够处理和分析海量数据集，识别传统方法难以捕捉的复杂模式和异常行为，从而提升风险管理和异常检测的效率与准确性 [28,44]。例如，深度学习在异常检测领域的应用研究为金融交易的异常行为识别提供了理论基础 [7,35]，而RPA和机器学习已被探索用于提升AML流程的自动化和效率 [4]。这些技术的发展预示着金融科技与反洗钱的深度融合是数字化转型的必然趋势 [9]。

在此基础上，大型模型（Large Models，LMs）作为AI技术的最新发展，展现出了更强大的数据处理、复杂模式识别和自学习能力 [12,34]。例如，大语言模型（LLMs）在自然语言理解方面的优势，能够为复杂查询提供更深入、结构化的见解，并可能助力反洗钱可疑交易分析报告的智能生成 [11]。业界已有一些初步探索，例如邮储银行正依托类ChatGPT技术探索反洗钱应用 [45]。尽管AI在金融反欺诈和风险合规等领域已有应用，但大型模型在赋能AML模型方面的具体应用和深层潜力仍需系统性地梳理和探索 [3,11,21,34,36]。

特征/维度传统反洗钱方法大型模型赋能潜力
数据处理难以处理海量复杂/非结构化数据强大数据处理、复杂模式识别、自学习能力
规则/模式识别基于静态规则，难以适应新模式，误报/漏报高自动学习复杂模式，识别已知/未知异常，降低误报/漏报
效率与自动化依赖人工流程，效率低下，合规团队负担重提升检测效率，自动化报告生成/合规任务，减轻人工负担
数据整合数据碎片化，整合困难有效整合多源异构数据，构建全面视图
适应性难以快速适应新型洗钱手法动态识别并适应新兴洗钱模式

本综述旨在深入探讨大型模型如何在此前AI、大数据等技术积累的基础上，进一步增强反洗钱模型的能力，分析其在提升洗钱活动检测效率、降低误报、适应新洗钱手法等方面的具体应用场景和潜在价值，从而填补当前研究空白 [3,16,32,36,41,43]。

2. 反洗钱的复杂性与传统方法的局限性

本节旨在分析洗钱活动的日益复杂化趋势及其对传统反洗钱（AML）方法带来的严峻挑战。洗钱，作为将非法所得合法化的过程，通常包含 placement（放置）、layering（分层）和 integration（整合）三个主要阶段 [3,13,16,27,29,30,33,36,38]。随着技术进步和金融创新的加速，洗钱活动呈现出日益快速、复杂、跨境和虚拟化的特征 [22,30,32,37,42]。互联网、移动支付以及虚拟资产（如比特币、以太坊等）的普及，使得资金转移和隐藏更加便捷和迅速，交易模式更加隐蔽和多样化 [3,6,10,12,13,17,36,38]。洗钱活动正朝着更有组织、更大规模、更专业化的方向发展，涉及复杂的客户关系、账户结构和难以追踪的交易流 [11]，特别是虚拟资产固有的去中心化和匿名/假名性特征，增加了资金追踪的复杂性 [10]。

洗钱活动的演变趋势对高度依赖预定义规则和人工流程的传统 AML 方法构成了严峻挑战 [6,17,20,30]。传统系统基于静态规则，这些规则通常源自专家经验和历史数据 [17]，难以有效应对现代金融交易的高并发量、复杂性以及新型的群体性犯罪模式 [6,17,24,34,43]。这种静态规则的局限性突出体现在其难以适应不断变化的金融犯罪手段 [29]，尤其是在捕捉已知模式之外的复杂洗钱手法和新型风险方面显得力不从心 [3,4,6,8,9,10,12,13,17,20,22,29,30,32,36,37,38,42,44]。

传统方法的局限性还体现在其在误报（false positives）和漏报（false negatives）之间进行艰难权衡 [3,6,17,29,30,32,42]。宽松的规则设置倾向于生成大量误报，有研究指出误报率可高达 90%–95% [18]，这不仅消耗了宝贵的人力资源进行无效调查 [16]，也导致了“警报疲劳”效应。而过于严格的规则则可能导致大量真实可疑交易被遗漏，未能及时识别洗钱行为 [3,6,17,29,30,32,42]。

此外，传统 AML 流程高度依赖人工审查和判断 [3,9,17,30,38,42]，随着交易量的激增以及数据质量、碎片化等问题 [4,24,27]，合规团队面临巨大的工作负担 [4,16,18,37]。人工审查的主观性和分析师之间判断标准的不一致性 [3,8,30,38,42]，进一步影响了决策的效率和准确性。维持庞大且需持续培训的合规团队也带来了高昂的劳动力和培训成本 [8,17,29]。

综上所述，洗钱活动的复杂性，特别是对复杂交易路径的追踪难度，与传统基于静态规则和主观专家知识的 AML 方法的局限性（如高误报率、低适应性）相互叠加 [6,17,30]。这种依赖性导致规则的僵化和难以适应性，使得传统系统在面对不断演变且利用技术掩护的洗钱行为时显得力不从心，凸显了引入更智能、灵活技术的必要性。

2.1 洗钱活动的演变趋势

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洗钱活动正经历显著演变，呈现出日益快速、复杂、跨境和虚拟化的特征 [22,30,32,37,42]。 这种转变的核心驱动力源于技术进步，特别是互联网和移动支付的普及 [13,17]以及虚拟资产等新型金融工具的出现 [3,6,10,12,36,38]。

互联网技术的发展使得基于网络的资金转移大幅减少了与金融机构的直接接触，从而实现了更快、更复杂且跨区域的交易，极大地提高了犯罪活动的效率和隐蔽性 [13]。 同时，虚拟资产，特别是比特币 (BTC)、以太坊 (ETH)、瑞波币 (XRP)、门罗币 (XMR) 以及稳定币 USDT 等，因其固有的去中心化和匿名性特征，已成为犯罪分子筹集、存储和转移资金的首选工具 [6,10]。 这些新型支付方式和金融工具使得资金在全球范围内转移和隐藏变得更加便捷和迅速 [6]，洗钱活动的操作模式也因此变得更加隐蔽和多样化 [4,18]，并朝着更有组织、更大规模、更专业化的方向发展，涉及复杂的客户关系、账户结构和难以追踪的交易流 [11]。

洗钱活动日益演变的特征对传统的反洗钱方法构成了严峻挑战 [20]。 基于静态规则的系统难以有效应对不断更新和变化的金融犯罪手段 [29]。 交易速度的加快和跨境性质的增强，使得追踪非法资金的难度大幅增加，阻碍了可疑交易识别的及时性 [13,43]。 此外，金融创新带来了日益增多的数据采集要素，以及将新型业务和产品数据整合到反洗钱报告中的挑战 [27]。 传统系统难以适应这种数据量和复杂性的增长，尤其是在涉及第三方协作场景中准确追踪资金流向方面面临困难 [27]。 这凸显了反洗钱系统需要适应不断变化的业务模式和犯罪策略 [4,33]，实现金融科技与反洗钱工作的深度融合，以应对数字经济时代快速演进的金融活动带来的挑战 [9]。 虚拟货币的特性，例如交易的匿名性或假名性，以及跨链操作的可能性，进一步增加了追踪资金来源和去向的复杂性 [10]，使得传统基于中心化金融体系设计的反洗钱监测机制面临失效风险。

2.2 传统反洗钱方法的局限性

局限性类型具体表现导致问题
基于规则系统静态、依赖专家经验、难以应对高并发/复杂性高误报率(90-95%)、高漏报率、适应性差、维护成本高
人工审查依赖工作量巨大、主观性强、效率低下工作负担重、判断不一致、高昂人力/培训成本
数据处理能力难以处理海量、复杂、非结构化/碎片化数据识别难度大、工作量增加
适应性差难以检测已知模式外的新型洗钱手法/风险存在盲区、风险遗漏

传统反洗钱（AML）方法，特别是那些高度依赖于预定义规则和人工流程的系统，在当前快速变化的金融环境和日益复杂的洗钱技术面前，正面临着显著的挑战和局限性 [6,17,20,30]。这些固有弱点不仅影响了反洗钱工作的效率和有效性，也为老练的洗钱犯罪分子提供了可乘之机，凸显了引入更先进解决方案的迫切需求。

首先，传统 AML 系统基于静态规则，难以应对现代金融交易的高并发量、复杂性以及新型的群体性犯罪模式 [6,17,24,34,43]。这些规则往往是根据专家经验和历史数据制定，导致系统在误报（false positives）和漏报（false negatives）之间艰难权衡 [3,6,17,29,30,32,42]。宽松的规则设置产生大量误报，有研究表明误报率可高达 90%–95% [18]，极大地增加了人工调查成本 [16]。相反，严格的规则又可能导致大量真实可疑交易被遗漏 [3,6,17,29,30,32,42]。这种静态和简化的规则特性，特别是在面对虚拟货币等新领域的犯罪时，显得尤为不足 [10]，难以有效检测已知模式之外的复杂洗钱手法和新型风险 [20]。此外，规则系统的维护和更新需持续投入大量人工和技术资源，劳动密集且效率低下 [3,6,17,29,30,32,37,42]。

其次，传统 AML 流程高度依赖人工操作，对合规团队造成巨大压力 [3,9,17,30,38,42]。随着交易量呈指数级增长，尤其是伴随数字化转型加速，依赖大量人工审查预警的模式已难以为继 [6]。高误报率意味着合规分析师需花费大量时间审查无效警报，显著加剧了工作负担和调查成本 [16,18,37]。数据质量问题、数据碎片化以及分散的数据治理模式进一步增加了手动识别的难度和工作量 [4,24,27]。手动审查流程还面临分析师之间判断标准不一致的问题 [3,8,30,38,42]，影响决策效率和准确性。维持庞大的合规团队以及持续的专业培训带来了高昂的劳动力和培训成本 [8,17,29]，特别是在虚拟货币等需要专业知识的新领域 [10]。

总而言之，传统基于规则和人工的 AML 方法，因其静态性、高误报率、低漏报率、难以适应新型犯罪模式以及高昂的人力成本，为洗钱分子利用系统漏洞、混淆交易制造了空间。洗钱者可以精心设计交易以规避既定规则，或将大量小额复杂交易淹没在庞大的交易流中，利用高误报率产生的“警报疲劳”来逃避人工审查。这些局限性共同暴露了现有 AML 框架的脆弱性，迫切需要引入能够处理海量数据、动态适应新模式、提高检测精度并降低人工负担的更智能、更灵活的反洗钱解决方案。

2.2.1 基于规则系统的挑战

反洗钱（AML）领域传统的监测系统高度依赖预定义规则，这导致了固有的低效性 [6,17]。这些系统难以应对现代金融交易的高并发量和复杂性，从而影响风险识别的效率 [24,34]。例如，大规模数据集的处理速度缓慢，扫描1P数据可能需要超过100小时，单机处理进一步加剧了识别异常样本的延迟 [24]。规则的静态和简化特性限制了其对新型群体性犯罪活动的监测能力 [43]。

基于规则的系统面临着在误报（false positives）和漏报（false negatives）之间进行权衡的挑战。为了尽可能捕捉潜在的可疑活动，规则往往设置得较为宽泛，这不可避免地导致大量低风险或正常交易被误报为可疑，产生大量的假阳性警报 [3,6,8,12,13,17,22,29,30,32,36,38,42,44]。有研究指出，传统的经验型规则可能导致高达90%-95%的误报率 [18]，这显著增加了人工调查成本 [16]。相反，若将阈值设置得过于严格，则可能导致大量真正的可疑交易因未能触及规则而被遗漏，产生假阴性，未能及时检测到洗钱行为 [3,6,12,13,17,22,29,30,32,36,38,42,44]。

规则系统的另一个关键限制在于其难以有效检测那些与既定模式略有偏差的复杂洗钱手法和新型风险 [3,4,6,8,9,12,13,17,22,29,30,32,36,37,38,42,44]。这类系统依赖于专家经验和历史模式来定义规则，但在动态变化的金融环境中，它们在捕捉新的、不断演变的风险方面显得力不从心 [21]。例如，针对虚拟货币犯罪不断变化的模式，为传统金融设计的静态规则显得尤为不足 [10]。因此，规则系统在发现已知模式之外的未知可疑行为方面存在局限性 [20]。

此外，规则系统的维护和更新构成显著的运营负担。随着监管要求的不断变化和犯罪分子策略的演进，现有规则需要持续调整和更新 [3,6,8,12,13,17,22,29,30,32,36,37,38,42,44]。这一过程劳动密集且往往效率低下 [29]。技术层面的限制，例如底层数据库架构中的分片键问题，也可能阻碍业务规则的及时更新以适应监管变化 [33]。依赖经验型规则已难以满足当前严峻的监管环境要求 [18]。相较于机器学习等新技术，传统规则引擎在效率和准确性方面存在明显局限，产生大量需要人工复核的警报，且缺乏对新模式的自适应能力 [9]。

2.2.2 人力成本与合规团队的压力

传统的反洗钱（AML）流程在很大程度上依赖于人工操作，这给金融机构的合规团队带来了巨大的压力和挑战 [3,9,12,13,17,22,29,30,32,36,37,38,42,43,44]。随着新账户的快速增长以及在线支付和数字钱包的广泛应用，尤其是受COVID-19疫情推动的数字化转型加速，交易量呈指数级上升，导致合规需求持续增加 [3,6,12,13,17,18,22,29,30,32,36,37,38,42,44]。传统的基于规则的系统虽然能够生成预警，但普遍存在误报率高的问题 [6,8,12,13,17,22,29,32,36,44]。研究显示，AML筛选的误报率高达90%甚至95%，这意味着合规分析师需要手动审查大量并非真正的可疑交易，才能识别出少数真正可疑的警报 [18,37]。这种高误报率极大地加剧了合规团队的工作负担 [4,16,18,37]。

随着交易量的持续攀升，依赖大量人力进行逐一预警审查的手动流程变得难以持续和扩展 [6]。合规人员需要投入大量时间用于数据收集、整理与核实，尤其是在面对分散且不一致的数据时 [4]，数据质量问题及数据碎片化（如跨行交易、第三方支付）进一步增加了手动识别的难度 [4,24,27]。可疑交易的调查和报告撰写也是一个耗时且劳动密集的过程 [11]。在某些特定领域，例如虚拟货币犯罪的调查，还需要具备专业的区块链技术和犯罪行为知识，而具备此类专业知识的人员相对稀缺，进一步增加了合规团队的压力 [10]。AI技术被认为能够显著降低手动审查的工作量，提高处理速度和效率，侧面反映了传统方法的巨大人工投入 [20,28,31]。

除了巨大的工作量，传统手动审查流程还面临分析师之间判断标准不一致的问题 [3,8,12,13,29,30,32,36,37,38,42,44]。不同的分析师可能对同一警报得出不同的解释或结论，这种不一致性不仅影响了决策的效率和准确性 [8]，也可能导致风险遗漏或过度审查。

为了应对不断增长的工作量和复杂性，金融机构需要维持庞大的合规团队，这带来了高昂的劳动力成本 [8,17,29,43]。此外，为确保合规人员具备必要的知识和技能，特别是应对不断变化的监管要求和新型洗钱手段（如虚拟货币），需要持续投入大量成本和时间进行培训 [3,12,13,30,32,36,37,38,42,44]。高昂的培训成本和因误报导致的额外手动调查成本 [16]，进一步凸显了传统AML模式在人力成本方面的挑战。

3. 现有技术在反洗钱领域的应用现状

技术类别关键技术/工具主要应用与作用
机器学习 (ML)行为分析、监督/无监督学习、集成学习客户/交易风险预警、异常模式识别、实时监控、客户分群、降低误报
深度学习 (DL)Autoencoders, GANs, CNNs, RNNs, LSTMs, GNNs自动特征提取、深层次异常模式识别、时序/结构化数据分析
大数据 (Big Data)数据湖、HTAP数据库、BI工具海量数据整合/存储/计算、穿透式监管基础、支持复杂算法分析、加速处理
自然语言处理 (NLP)文本分析、情感分析交易描述分类、金融文档风险监测、报告自动化生成、客户沟通理解
图技术 (Graph)图计算、GML, GNNs复杂金融网络分析、识别关联关系/团伙、资金流追踪、虚拟货币犯罪分析
区块链 (Blockchain)分布式账本增强信息共享、提高资金可追溯性
生物识别 (Biometrics)指纹、人脸识别增强客户身份验证安全性与效率
流程自动化 (RPA)机器人流程自动化自动化重复性任务（数据收集、KYC、筛查、报告草稿）、提高操作效率

现代金融商业智能（BI）工具以及各类人工智能（AI）和机器学习（ML）技术正深刻地变革着反洗钱（AML）领域，通过自动化、智能化和数据整合，显著提升了金融机构识别和应对洗钱活动的能力 [9,30]。这些技术共同构成了当前反洗钱技术应用的基础，旨在克服传统基于规则系统的局限性，更有效地处理海量数据和复杂模式 [17,24,29]。

现代金融BI工具整合了大数据分析、AI和机器学习能力，成为当前AML中应用先进技术的重要体现 [22]。这些工具具备实时数据处理、智能分析、模式识别、行为分析及网络分析等核心功能，能够集成多样化信息源，通过复杂算法识别异常交易模式，显著提高了可疑活动的发现能力 [8,22]。

除了集成的BI工具，多种特定的AI/ML技术在AML的各个环节发挥着关键作用。机器学习，作为核心技术之一，被广泛应用于行为分析、构建风险预警系统以及交易监测，能够识别已知及未知洗钱模式，并标记与正常行为不符的异常交易 [8,9,17,20,22]。人工智能驱动的系统尤其在银行流水分析中展现出强大能力，通过结合光学字符识别（OCR）处理非结构化数据、自然语言处理（NLP）理解交易描述以及机器学习模型分析交易特征，能够自动化地深挖隐藏的异常交易 [31]。深度学习作为机器学习的一个重要分支，通过构建复杂的网络模型，能够自动从海量交易数据中提取深层次特征，识别细微的异常模式，尽管面临数据、计算资源和解释性挑战 [2,7,39,44]。集成学习方法通过结合多个模型的预测，提高了可疑交易识别的鲁棒性和精度，尤其适用于处理金融数据中的噪声和不平衡问题 [13]。

图机器学习（GML）在分析复杂金融犯罪网络中扮演着日益重要的角色，通过将实体和交易建模为图结构，能够揭示传统方法难以发现的关联关系和模式，对于识别实际受益人和犯罪网络至关重要，特别是在虚拟货币犯罪分析中提供了新思路 [10,16]。数据治理，特别是通过建立数据中台，为这些高级分析技术提供了基础支撑，解决了数据孤岛、标准不一和质量不高的问题，实现了数据的集成、清洗和标准化，从而提升了AML模型的有效性和效率 [27,32]。

其他金融科技手段，如区块链技术，通过其分布式账本特性增强了信息共享和资金流向的可追溯性 [9,32]。生物识别技术则增强了客户身份验证环节的安全性与效率 [6,9]。流程自动化机器人（RPA）被广泛应用于自动化执行重复性任务，如数据收集、KYC流程和报告生成，显著提高了操作效率 [4]。

尽管现有技术在AML领域取得了显著进展，但仍面临诸多挑战，包括数据质量和集成问题、模型解释性不足、高误报率、金融犯罪手法的不断演变以及相关的监管和信息安全挑战 [6,9,32,39]。这些挑战构成了当前AML技术应用的瓶颈，也为未来技术发展指明了方向。

3.1 金融科技与传统AI/ML的应用

金融科技（FinTech）与传统人工智能/机器学习（AI/ML）技术正在深刻地变革反洗钱（AML）领域，通过引入先进的技术手段，显著提升了金融机构的合规效率和风险管理能力 [9]。

本节旨在系统回顾这些技术在反洗钱中的应用现状、核心优势以及当前面临的挑战，为理解大模型在AML领域的潜力奠定基础。

我们将依据现有的研究框架和逻辑分类，探讨包括机器学习、大数据、区块链、生物识别以及流程自动化机器人（RPA）在内的各类金融科技如何在反洗钱工作的各个环节发挥作用，分析其在应对特定AML痛点（如海量数据处理、复杂模式识别、效率低下等）方面的优势，以及在提高检测准确性和操作效率方面的贡献 [4,9,20,24]。

同时，本节也将讨论传统商业智能（BI）工具与AI驱动系统在识别洗钱交易模式方面的能力差异，突显AI带来的变革性影响 [22]。

然而，金融科技和传统AI/ML在赋能反洗钱的同时，也面临着诸多挑战，这些挑战可以根据如“4S框架”等分析模型进行梳理，涵盖战略规划、数据标准、监管环境及信息安全等方面 [9]。

本节将深入探讨这些挑战的具体表现及其对技术应用潜能的影响，包括但不限于数据孤岛、标准不统一、技术解释性不足以及高误报率等问题 [6,9,32]。

通过对这些应用、优势与挑战的全面分析，本节为后续讨论大模型在克服现有局限、进一步推动AML智能化转型中的作用提供了坚实的基础。

3.1.1 金融科技在反洗钱中的应用概览

金融科技（FinTech）正深刻变革反洗钱（AML）领域，通过引入各类创新技术提升合规效率与有效性。现有研究和实践概括了多种关键技术应用。其中，“4B框架”提供了一种系统的分类视角，涵盖了机器学习（Machine Learning）、区块链（Blockchain）、大数据（Big Data）和生物识别（Biometrics Identification）四大支柱 [9]。此外，流程自动化机器人（Robotic Process Automation, RPA）作为自动化工具，也在反洗钱工作中扮演着日益重要的角色 [4]。

在“4B框架”下，机器学习（ML）是应用最为广泛的技术之一。它主要用于行为分析，构建客户和交易的风险预警系统 [8,9,17]。通过分析海量交易数据，ML模型能够实时监控异常资金流 [28]，检测已知及未知洗钱模式 [20]，并识别出与正常客户行为不一致的交易，如频繁大额或跨境转账 [22]。具体应用包括利用集成学习提高可疑交易识别准确性 [13]，运用深度学习技术（如 Autoencoders, GANs, CNNs, RNNs, LSTMs）进行异常检测和模式识别 [5,44]，以及结合图计算模型分析虚拟货币犯罪网络 [10]。AI和ML显著提升了交易数据分析的实时性与准确性，能够标记资金快速转移或涉及高风险司法管辖区等异常行为，并区分良性交易与可疑交易，从而减少误报 [30]。同时，ML还应用于客户分群、丰富风险画像以及连接间接关联的客户/交易 [6]。自然语言处理（NLP）作为AI的分支，被用于交易描述的分类 [31]、金融文档的风险监测和智能分析 [19]，甚至自动化生成可疑交易报告（SARs） [11,30]。OCR技术辅助进行数据提取 [31]。机器学习洞察能够持续优化交易监测模型 [29]，提高监测效率和分析质量 [18,20]，一些银行已开始探索将类 ChatGPT 等先进AI模型应用于反洗钱，以期进一步提升效率和智能化水平 [29,45]。

区块链技术在反洗钱中的应用侧重于信息共享和可追溯性 [9,32]。通过利用区块链的分布式账本特性，可以减少对传统信息壁垒的依赖，增强数据完整性，从而在金融机构间或监管机构与金融机构间更安全、高效地共享反洗钱相关信息，提升资金流向的透明度和追溯能力 [9]。

大数据技术是支撑现代反洗钱工作的基础。它使得“穿透式监管”成为可能 [6,9,32]。大数据平台能够整合来自各类业务系统的数据，构建数据湖，支持海量数据的存储、并行计算和及时加载，为数据处理、标准化监管报告和智能监测奠定基础 [27]。金融BI工具利用大数据技术集成多样化信息源，通过复杂算法识别异常交易模式 [8,22]。 HTAP（Hybrid Transactional/Analytical Processing）数据库，如 TiDB，则能够支撑反洗钱系统的实时交易监控（规则匹配、结果反馈）和批量处理（客户尽职调查 - CDD、交易尽职调查 - TDD），有效处理海量客户和交易数据 [33]。大数据通过揭示数据中的隐藏模式，为反洗钱提供新的洞察 [4]。

生物识别技术主要应用于增强客户身份认证环节 [6,9]。通过指纹、面部识别等生物特征，能够更可靠地验证客户身份，防范身份欺诈风险，提升客户尽职调查（CDD）的安全性与效率 [9]。

除了4B框架技术，流程自动化机器人（RPA）在反洗钱工作中发挥着重要作用。RPA能够自动化执行重复性、基于规则的任务，极大地提高了工作效率 [4,8,26,39]。这包括自动化客户尽职调查（KYC）流程 [4]、交易监控相关任务，例如黑名单筛查、政治公众人物（PEP）信息收集、高风险交易筛选 [4,17,32]，以及可疑活动报告（SAR）的生成 [4,17,32]。RPA还能自动化审计流程 [31]、反洗钱信息补充记录 [26]以及身份验证等常规任务 [6]。通过将 ML 洞察与 RPA 结合，可以进一步提升自动化任务的智能化水平和效率 [17]。

总体而言，这些金融科技的应用共同构成了现代反洗钱体系的技术基石，通过自动化、智能化和数据整合，显著提升了反洗钱工作的效率、准确性和主动性，有效应对日益复杂的洗钱挑战。

3.1.2 金融科技赋能反洗钱面临的挑战

金融科技在助力反洗钱工作数字化转型过程中，面临多维度挑战，这些挑战制约了其潜能的充分释放。基于“4S框架”分析，主要挑战可归纳为战略规划、数据标准、监管沙盒及信息安全四个方面 [9]。

首先，在 战略规划 (Strategic Planning) 层面，挑战体现在缺乏统一的技术标准和行业内部发展不协同 [9,32]。这种不协调导致各机构在技术应用、系统建设等方面存在重复投入与割裂，难以形成协同效应，削弱了整体反洗钱工作的有效性 [9]。

其次，数据标准 (Standard of Data) 问题是核心挑战之一。数据孤岛现象普遍存在，金融机构内部及跨机构之间的数据共享和整合面临壁垒 [9,32]。同时，数据标准不一致 [9,13]、数据碎片化和低质量 [32]、以及数据的不完整性 [8] 都严重影响了金融科技，特别是依赖大量高质量数据的机器学习模型效能 [4,5,28]。例如，数据质量（噪声、稀疏性、不一致性）直接制约了机器学习模型在识别可疑交易方面的有效性 [13]。此外，有效训练监督学习模型需要大规模标注数据集，而数据的多样性和异常行为数据的稀缺性也构成了显著限制 [39]。现有基础设施在数据治理方面的不足，如依赖事后数据质量检查和分散式数据治理的不一致性，进一步加剧了数据问题 [27]。数据及时性不足也可能影响监测和报告的合规性要求 [33]。这些数据挑战极大地限制了金融机构利用金融科技获取全面风险洞察的能力。

第三，监管沙盒 (Sandbox of Regulatory) 的需求凸显。金融科技创新伴随潜在风险，需要在受控环境中进行测试和验证，以识别并应对监管套利等问题 [9,32]。此外，人工智能在 AML 领域的应用仍是新兴领域，相关的监管规定处于不断演变之中，要求金融机构持续适应新的合规要求 [30]。缺乏成熟的监管框架和测试环境，使得新技术在反洗钱领域的安全推广面临不确定性。

最后，信息安全 (Security of Information) 是应用金融科技必须高度重视的挑战。随着金融科技的深入应用，网络信息安全管理难度日益增加，数据安全体系尚待完善 [9]。由于 AI 系统通常需要访问大量敏感数据，数据隐私和安全成为关键问题，确保符合数据保护法规和建立强大的网络安全措施至关重要 [4,8,30]。虽然特定研究可能未详细阐述所有信息安全挑战，但该领域的风险不容忽视 [23]。

除了上述“4S框架”下的挑战，金融科技在赋能反洗钱时还面临其他技术性和实践性难题。例如，传统规则引擎系统普遍存在误报率高的问题，尽管机器学习旨在缓解这一问题 [6,17,29]，但 ML 模型本身也可能产生较高的误报率，增加人工审查负担 [4,8,18,32]。洗钱技术和欺诈手法不断演变，动态且复杂 [8,32]，法内与法外行为之间的界限模糊且动态变化 [7]，要求金融科技模型具备持续学习和快速适应新威胁的能力，但这极具挑战 [4]。深度学习等复杂模型的训练和部署本身也具有复杂性 [44]。模型的解释性和可信度是另一大难题，特别是深度学习的“黑箱”特性 [28]，使得理解模型预测逻辑变得困难，而这对于监管合规和内部审计至关重要 [4,5]。若 AI 系统训练数据存在偏差，还可能引入偏见，导致不公平结果，因此需要使用多样化且有代表性的数据集并定期进行偏差审计 [30]。最后，现有系统基础设施的局限性，如多技术栈和异构数据库带来的高昂开发维护成本、混合处理能力不足、缺乏弹性存储和高可用性等，也构成了采纳和推广新的金融科技方案的阻力 [27,33]。现有 AI 技术在实现小样本学习、迁移学习、联想推理和实时纠错等复杂任务上的局限性也对 AML 应用提出了挑战 [19]。

3.2 图技术与数据治理在反洗钱中的作用

金融犯罪，特别是洗钱活动，往往涉及错综复杂且刻意隐匿的实体与交易网络。传统的基于规则的系统和仅分析孤立交易或数据点的机器学习模型难以有效捕捉这些复杂的关联和模式。图机器学习（Graph Machine Learning, GML）在反洗钱（AML）领域展现出显著优势，其核心在于能够建模和分析金融数据的互联性质，这对于侦测洗钱活动至关重要，因为非法行为往往只有在考察各方和事件之间的关联时才会显现出来 [16]。

GML能够识别出诸如实际受益人、政治公众人物、交易循环和壳账户等传统方法可能遗漏的关系和模式 [16]。具体而言，图计算模型将相关参与方、角色和交易活动整合为节点和边的网络结构，构建出全面的、多层次的网络图 [10]。这些网络图的拓扑结构能够揭示高价值信息，例如犯罪组织的内部关系、资金流向和非法收益分配 [10]。这种能力对于在海量数据中准确快速地识别出高度相关的可疑实体至关重要，从而显著提高检测准确性并减少误报率 [10,16,20]。

金融BI工具也利用网络分析技术，如社区发现算法识别潜在的洗钱团伙和中心性分析 pinpoint 关键账户 [22]，进一步证明了图分析在AML中的实际应用价值。通过分析客户资金关联网络，可以识别可疑客户群组，提升对复杂洗钱图谋的检测能力 [43]。GML在AML中的应用通常包含两种主要方法：一是图特征工程，即从图结构中提取关系特征用于传统机器学习模型 [16]；二是采用原生图神经网络（GNN）模型，直接从图结构本身学习表示和模式 [16]。GNN尤其擅长分析复杂场景中涉及多个交互对象的行为的时空关系 [39]。

先进AML模型的有效性，包括GML方法，在很大程度上依赖于高质量、集成化的数据。然而，金融机构常常面临数据分散在不同系统中的挑战。数据中台在解决这些数据质量问题方面发挥着关键作用 [27,32]。通过集中处理和整合来自不同源系统的数据，数据中台实现了全面的数据集成和标准化 [9]。这种集中式方法通过系统化的监控、清洗和校验流程提高了数据质量 [27,29]，这对于精确的AML分析和模型训练至关重要。此外，数据中台提供统一且受治理的数据源，简化了监管报送流程，提高了报送效率 [27]。数据中台还可以支持构建报送知识图谱、进行数据血缘分析和资产共享等高级功能，这有助于避免重复开发，增强数据可发现性和AML数据的可用性 [27]。最终，数据中台构建了强大的数据基础设施，显著提升了AML模型和流程的有效性和效率 [32]。

3.3 机器学习在反洗钱中的具体应用示例

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机器学习技术在反洗钱（AML）领域展现出强大的潜力，能够自动学习金融交易数据中的复杂模式，从而提升可疑活动的识别效率和准确性。本节将从多个维度探讨机器学习在AML中的具体应用，包括深度学习在异常交易识别、集成学习在提升模型鲁棒性、人工智能在银行流水分析以及机器学习在打击虚拟货币犯罪中的新思路。

深度学习方法凭借其自动从原始数据中提取深层特征的能力，在识别异常交易模式方面表现出色 [2,39,44]。不同类型的深度学习架构适用于捕捉交易数据的不同特性。例如，循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）能够有效处理交易序列的时间依赖性，识别偏离正常序列的行为 [2,5,7,39]。卷积神经网络（CNN）可用于捕捉交易数据中的局部模式或组合特征 [7,39]。自编码器（Autoencoders）和生成对抗网络（GANs）则擅长通过学习正常数据的分布来进行无监督或半监督的异常检测，将重建误差较大的交易标记为异常 [5,7,8,44]。图神经网络（GNNs）作为处理复杂关系数据的深度学习架构，原则上适用于分析交易网络中的异常行为和社群结构，尤其在虚拟货币分析中被提及 [10,16]。尽管深度学习潜力巨大，但在实际应用中面临标注数据稀缺、计算资源需求高以及模型解释性差等挑战 [2,7,39]，尤其是在高度监管的金融领域，模型决策的可解释性至关重要。

为了克服单一模型的局限性，集成学习方法通过结合多个基础学习器的预测，显著提升了AML可疑交易识别模型的鲁棒性和预测精度 [13]。Bagging（如随机森林）和Boosting是常用的集成技术，它们通过降低方差或偏差来优化整体性能 [13]。集成学习特别有助于处理金融数据中普遍存在的噪声和数据不平衡问题，通过聚合判断降低个体模型错误决策的影响 [13]。实践表明，集成方法能够提高复杂关联模式的学习能力，有助于应对新型洗钱手段 [4,17]。

在银行流水分析方面，人工智能驱动的系统通过自动化流程，大幅提升了深挖隐藏异常交易的能力 [31]。这些系统能够处理多样化的数据格式，例如使用光学字符识别（OCR）从非结构化文档中提取信息 [31,32]。通过自然语言处理（NLP）技术，系统能智能解析交易描述，识别交易性质和关键实体 [19,31,32]。基于处理后的结构化数据，机器学习和深度学习模型分析交易特征（如金额、频率、时序、交易对手），识别异常行为和隐藏关系 [8,31]。这些AI系统不仅自动化数据处理和分析，还能辅助风险评估和报告生成 [32]。

针对虚拟货币犯罪带来的新挑战，机器学习提供了新的思路，尤其是图计算模型 [10,15]。这些模型能够有效分析虚拟货币地址和交易构成的复杂网络，识别指示犯罪活动的模式并追踪资金流向 [10,15,16]。通过构建并分析基于区块链交易数据的网络图，可以发现异常的交易路径、资金聚集或分散行为，从而穿透虚拟货币的匿名性表象。

总体而言，机器学习在AML中的应用涵盖了从底层数据模式识别到高层风险评估的多个环节。尽管存在数据噪声与稀疏性、模型解释性、计算资源需求等挑战 [2,7,39]，但深度学习的自动特征学习、集成学习的鲁棒性以及AI在自动化数据处理和图计算在复杂网络分析中的优势，为缓解这些问题提供了潜在途径，推动了反洗钱模型的智能化发展 [6]。

3.3.1 基于深度学习的异常交易识别方法

深度学习技术凭借其强大的自动特征学习能力，在处理复杂、高维的金融交易数据方面展现出显著潜力，有望超越传统的基于规则或浅层统计模型的方法 [2,39]。通过构建多层神经网络，深度学习模型能够从原始交易数据中自动提取深层次、抽象的模式和表示，这些模式可能蕴含着洗钱活动的关键线索，而这些线索往往难以通过人工规则或简单的统计分析捕获 [20,28]。一些金融机构在其反洗钱或风险控制系统中已开始利用深度学习算法来识别异常交易模式 [4,15,43]。

不同的深度学习架构能够有效地捕捉金融交易数据的不同特性：

  • 针对交易序列固有的时序依赖性，循环神经网络（RNN）及其变体长短期记忆网络（LSTM）能够学习并记忆序列中的模式 [2,7,39]。通过分析交易发生的时间顺序和上下文，LSTM等模型可以识别出偏离正常行为序列的异常模式，例如在时间序列预测任务中检测异常波动 [5]。
  • 卷积神经网络（CNN）虽然最初主要应用于图像处理，但其善于捕捉局部空间特征的能力也可被迁移用于处理序列数据或网格化表示的交易数据，以识别局部模式或组合特征 [2,7,39]。
  • 自编码器（Autoencoders）和生成对抗网络（GANs）在无监督或半监督异常检测中尤为有用。自编码器通过学习正常数据的低维表示并在解码阶段尝试重建输入，能够有效地学习正常交易数据的分布；重建误差较大的交易则被视为异常 [5,7,8,44]。GANs也可用于生成正常样本或辅助异常样本的检测 [8]。这些模型能够通过学习“正常”行为的复杂表征来识别“异常”，这与传统的基于规则定义“异常”的方法形成对比 [44]。
  • Transformer模型虽然在自然语言处理领域取得了巨大成功 [19]，但其强大的并行处理能力和对长距离依赖的建模能力，也预示着其在捕捉复杂交易关系和模式方面的潜力 [7,45]。图神经网络（GNNs）虽然在现有文献中更多提及应用于虚拟货币分析或基于图数据的可疑关系检测 [10,16]，但它们是处理复杂关系数据的深度学习架构，原则上适用于分析交易网络中的异常行为，识别异常的交易路径或社群结构。

尽管深度学习在反洗钱异常交易识别中展现出巨大的性能提升潜力，但在实际应用中也面临诸多挑战和权衡。首先，深度学习模型通常需要海量标注数据进行有效训练，而金融领域的异常交易样本相对稀少且难以获取高质量的标注 [2,7,8,39]。其次，模型的训练和部署需要大量的计算资源，这对于资源有限的金融机构而言是一个不小的负担 [2,7,8]。最后，也是关键的挑战在于深度学习模型的“黑箱”特性，其决策过程往往缺乏透明度和可解释性 [2,39]。在高度监管的金融领域，解释模型为何将某个交易标记为可疑至关重要，这直接关系到后续的调查和合规要求，因此模型的可解释性是推广应用深度学习技术必须解决的难题。

3.3.2 集成学习在反洗钱可疑交易识别中的应用

在反洗钱（AML）可疑交易识别领域，由于交易数据的复杂性、噪声以及欺诈行为的不断演变，单一机器学习模型的性能往往受限。集成学习作为一种强大的机器学习范式，通过结合多个基础学习器的预测结果，可以有效提升模型的鲁棒性和预测精度 [13]。集成学习的核心思想在于通过组合多个模型，分散单一模型可能存在的偏差或方差，从而达到整体性能的优化。Bagging（Bootstrap Aggregating）和Boosting是两种常见的集成学习技术 [13]。Bagging通过独立训练多个模型并聚合其结果来降低方差，提高模型的泛化能力，特别是在面对噪声数据时能表现出更强的稳定性；Boosting则通过迭代训练一系列弱学习器，并侧重于处理前一轮学习器误分类的样本，以降低模型的偏差。

实践表明，将集成学习方法应用于AML可疑交易识别模型，能够显著提升模型的综合性能 [13]。例如，随机森林（Random Forest）作为一种基于决策树的Bagging集成方法，被应用于银行反洗钱可疑交易监测中，旨在通过集成多棵决策树的预测结果来提高分类的准确性并减少模型的不稳定性 [4,17]。这种方法能够学习复杂的关联模式，有望即使面对新型洗钱手段也能保持较高的检测精度 [4]。尽管并非所有研究都深入探讨了集成学习的具体技术细节或与其他基础分类器的详细性能对比，但现有应用案例提示了集成模型在提升AML识别效率方面的潜力 [9]。

在AML场景下，数据通常具有高度的不平衡性，即正常交易远多于可疑交易。这给模型评估带来了挑战，传统的准确率等指标可能无法真实反映模型的有效性。因此，评估集成学习模型在AML中的性能时，需要采用针对不平衡数据集的评估指标 [13]。

将集成学习应用于AML可疑交易识别，不仅有助于提升模型性能，还能在一定程度上缓解AML数据中普遍存在的噪声和稀疏性问题。集成模型通过聚合多个学习器的判断，可以降低单个学习器因噪声或数据不足导致的错误判断的影响，从而提高整体决策的可靠性。

3.3.3 银行流水分析中挖掘隐藏异常交易的人工智能方法

针对银行流水数据中隐藏的异常交易，人工智能方法提供了自动且高效的分析能力，显著增强了反洗钱（AML）工作的效能。传统的银行流水分析依赖人工审阅，效率低下且易遗漏隐藏线索。AI驱动的系统通过自动化处理流程，能够应对复杂且多样的银行流水数据格式 [31]。例如，光学字符识别（OCR）技术被用于从扫描件或图像等非结构化文档中提取关键交易信息，克服了数据源格式不统一的挑战 [31,32]。此外，AI风险控制系统具备整合和分析包括文本在内的结构化与非结构化数据的能力，为全面分析银行交易记录奠定基础 [9,19,20,31,32]。

在数据处理层面，AI系统能够准确解析交易细节，并通过自然语言处理（NLP）技术智能地对交易描述进行分类和理解 [9,19,20,31,32]。这使得系统能够自动识别交易的性质、目的及关键实体信息。例如，NLP可应用于文档智能分析，将这一能力扩展至银行流水描述的理解 [19]。在数据转化为结构化格式后，系统进行进一步的数据预处理，包括去重、异常值处理和缺失值填充，确保分析数据的准确性和一致性 [31]。

基于处理后的结构化数据，机器学习（ML）和深度学习（DL）模型被广泛应用于识别高风险模式和可疑实体 [4,9,31,32]。这些模型通过分析交易的金额、频率、时序以及交易对手等多种维度数据，能够发现人工难以察觉的异常行为或隐藏的关联关系 [8,31]。深度学习尤其适用于对序列数据（如时间序列交易记录）进行异常检测，捕捉交易模式中的微小变化 [7]。特征工程在此过程中发挥关键作用，提取能够反映洗钱风险的关键特征 [32]。例如，ML模型可学习数据中的模式和趋势，识别潜在的洗钱行为 [4]。一些应用案例如Ocrolus利用ML分析银行流水用于KYC等目的，也印证了AI在自动化分析银行流水中的能力，尽管其具体AML模式识别技术未详细披露 [1]。此外，AI还能辅助识别交易的最终受益人，深化对资金流向的理解 [9]。

AI系统不仅能够识别潜在的可疑交易，还能基于分析结果提供风险评估，并自动生成报告，极大地辅助银行进行AML调查和决策 [32]。Chat GPT等技术的潜力也在交易监控模型优化方面被提及，预示着未来AI在银行流水分析中的进一步应用 [29]。通过上述技术，AI显著提升了银行流水分析的效率和深度，使其成为深挖隐藏异常交易、加强AML防线的重要工具 [31].

3.3.4 机器学习在打击虚拟货币犯罪中的新思路

虚拟货币以其去中心化和匿名性特点，为洗钱等犯罪活动提供了新的途径，构成了反洗钱领域的新挑战 [6,10,15]。然而，区块链技术的透明性也使得链上交易数据可供分析，为利用机器学习技术打击虚拟货币犯罪提供了基础 [10,15]。

在应对虚拟货币犯罪的匿名性和复杂性方面，机器学习，尤其是图计算模型，展现出新的应用潜力 [10,15]。图计算模型能够有效分析虚拟货币地址与交易之间的复杂关系网络，识别指示犯罪活动的模式，并协助追踪非法资金的流向 [10,15,16]。

构建此类模型的典型步骤包括：首先，从一个已知的可疑地址出发，搜索并提取相关的链上交易数据，搜索的深度可以根据具体案件类型进行调整 [10,15]。接着，基于提取的数据构建一个网络图，其中虚拟货币地址被表示为节点，而交易则表示为连接节点的边 [10,15]。通过对这个图结构进行分析，例如利用图神经网络或其他图分析算法，可以识别出异常的交易模式、资金聚集或分散行为等，这些模式往往与洗钱或恐怖融资等犯罪活动相关。尽管提供的资料未详细阐述具体的节点或边特征，但图模型主要利用地址和交易之间的连接关系及其结构特征进行模式识别和路径追踪。这些基于图的机器学习方法为穿透虚拟货币的匿名表象、揭示其背后的犯罪网络提供了新的技术手段。

4. 大模型概述及其在金融领域的潜力

大型模型（Large Models），特别是大型语言模型（LLMs），是人工智能发展的重要里程碑，其核心技术特点包括庞大的参数规模、在海量数据集上的训练以及复杂的网络结构 [3,12,36,38]。这些模型能够从数据中学习并捕捉复杂的数据表示，并通过深度学习自动提取高层特征，显著减少了传统机器学习方法中对人工特征工程的依赖 [7,44]。大型模型的架构经历了从循环神经网络（RNNs）到以 Transformer 为代表的模型的演进，后者因其并行处理能力和对长距离依赖关系的有效建模而表现出卓越性能 [3,7,12,19]。

相较于依赖预设规则或有限历史数据分析的传统金融技术以及特征工程繁琐的传统机器学习模型，大型模型展现出独特的优势 [12,36]。它们具备卓越的泛化能力和高效的迁移学习能力，能够适应动态变化的数据模式和市场环境 [3,12,38]。大型模型尤其擅长处理和理解大规模、多样化的非结构化数据，例如文本和潜在的多模态信息，从而识别传统方法难以察觉的复杂和隐蔽关系 [3,12,15,36]。

大型模型在金融领域的应用潜力广泛且深刻，覆盖了从前端业务到后端风险管理的多个环节 [21,26]。这些应用包括但不限于智能营销、客户获取、信用风险评估、智能客服、个性化产品推荐、欺诈检测以及操作风险的智能评估与预警 [1,3,11,12,21,23,26]。通过强大的自然语言处理能力，大型模型能够有效分析金融文本，进行情感分析、关键信息提取和实时事件监测 [3,12,15,19]。这些应用充分体现了大型模型在处理金融领域海量、高维和复杂数据方面的独特优势，为提升金融服务的智能化水平和风险控制能力奠定了基础。

4.1 大模型的技术特点与优势

大型模型以其庞大的参数规模为显著特征，这一特性使其能够从海量数据中学习并捕捉复杂的数据表示 [3,12,36,38]。这些模型通常基于深度学习的复杂神经网络结构，通过在大量数据上进行训练和优化，能够学习数据固有的模式和特征 [34]。与早期的深度学习模型类似，大型模型能够自动提取高层特征，有效避免了传统机器学习方法中繁琐的手动特征工程步骤 [7,44]。

大型模型的优势体现在多个方面。首先，通过在广泛数据集上进行训练，它们展现出卓越的泛化能力 [3,12,38]。其次，大型模型具备有效的迁移学习能力，能够将在一个领域或任务上学习到的知识迁移并应用于其他领域或下游任务 [3,12,38]。此外，大型模型展现出处理和整合来自不同数据模态信息 [3,12] 的潜力。在功能层面，大型模型，特别是大语言模型 (LLMs)，在自然语言处理方面表现出强大的能力，能够处理和理解大量文本数据，甚至学习和应用特定领域的语言 [3,11,12,15,19,36]。它们能够进行复杂的模式分析，支持智能分析功能，包括实时监控、异常检测和风险预测 [3,12,21,36]。一些先进的模型架构，如 Transformer 及其变体，以及融合了变形卷积和注意力机制的定制网络，进一步增强了模型捕捉复杂数据特征的能力 [14,19]。相较于传统模型，大型模型的这些技术特点和优势使其在处理复杂、大规模的反洗钱任务时具备更强的潜力，尤其是在需要理解非结构化数据（如文本）和识别隐藏在海量、多源数据中的复杂关联模式方面。

4.2 大模型在金融领域的应用

大模型在金融行业展现出广泛的应用潜力，其能力远超单一任务处理，能够赋能多项核心业务与风险管理环节。这些应用领域包括但不限于欺诈检测 [3,34,36]、信用风险评估 [1,3]、客户行为分析、智能客服、个性化营销与产品推荐 [11,12,26]。尤其是在处理和分析金融文本方面，大模型能够进行情感分析、提取关键信息、监测实时事件以及解析各类金融文档 [3,15,19,26]。通过这些能力，大模型能够有效应对金融领域特有的复杂多样的非结构化文本数据。

大模型在处理复杂数据和理解深层语境方面的强大能力，使其成为增强金融风险控制和操作风险评估的关键技术。它们能够监测并分析交易数据以识别异常行为 [3,34]，从海量信息中识别潜在风险事件 [3]，并为操作风险提供智能评估和预警 [12,21]。这种基于对复杂数据结构和上下文理解的风险识别能力，为构建更全面的金融风险画像提供了支持 [7]。理解大模型在金融领域这些广泛的应用及其核心能力，有助于阐明它们如何能够被具体地应用于增强反洗钱模型，提升监测与分析的效率和准确性。

4.2.1 自然语言处理大模型与金融文本分析

自然语言处理（NLP）大模型在金融文本的处理与理解方面展现出显著能力，尤其是在实时事件监测和智能文档分析等应用中发挥作用 [19]。这些模型能够处理金融领域多样化、非结构化的文本数据，包括新闻报道、研究报告、合规文件、合同协议、交易描述以及客户通信等 [3,12,42]。

具体而言，NLP大模型如BERT、GPT和Llama 2已被应用于分析美国证券交易委员会（SEC）的8-K文件以提取关键信息，并用于理解中央银行术语及分类政策立场 [15]。它们还能进行新闻的情感分析、从报告中提取关键信息以及识别风险相关事件 [3,12]。更广泛的NLP技术也用于分析客户投诉进行舆情挖掘和情感识别 [26]，以及在智能客服中解析语义逻辑 [23,26]。一些现有的AI驱动金融搜索工具，如AlphaSense和Kensho，也利用自然语言处理技术分析金融文档和新闻，尽管这些应用不一定专门基于大型语言模型 [1]。

将NLP大模型应用于反洗钱（AML）工作具有巨大潜力。通过自动分析文本数据源，大模型能够助力识别可疑活动或实体。例如，ChatGPT等大模型可用于分析交易描述和客户通信，从而发现潜在的风险和异常情况 [12,36]。规划中的类ChatGPT技术在AML领域的应用也预示着其在分析此类文本数据以识别可疑模式或信息方面的潜力 [45]。此外，大模型强大的语言理解能力有助于处理复杂的金融查询并提供结构化答案，这对于生成反洗钱可疑交易分析报告至关重要 [11]。审核业务合同、合作协议、招股说明书和信息披露文件，标记风险点和进行合规检查，亦是文本分析在金融合规领域的应用，间接支持AML [42]。

然而，将NLP大模型应用于与AML相关的多样化、非结构化金融文本数据既带来机遇也面临挑战。机遇在于大模型能够处理和理解传统方法难以应对的海量、复杂的文本信息，自动化信息提取和风险识别过程，大幅提升效率。这包括从交易附言、邮件、聊天记录等非结构化数据中捕捉关键线索。挑战主要体现在金融文本的专业性强、语境依赖性高、以及缺乏标准化的表达方式。针对特定金融子领域或特定机构内部文本，模型需要进行定制化训练或微调。同时，处理敏感的金融和客户数据必须严格遵守数据隐私和合规性要求 [23]。确保模型解释的可追溯性，满足监管要求，也是应用过程中需要解决的关键问题。尽管存在挑战，但NLP大模型在理解和处理金融文本方面的能力为增强AML检测和调查效率提供了广阔前景。

4.2.2 图神经网络等复杂模型与金融网络分析

在反洗钱（AML）领域，金融数据的复杂性及其中蕴含的隐蔽关系对传统检测方法构成了挑战。识别复杂的洗钱模式依赖于有效捕获金融活动中实体与实体之间、实体与交易之间交织形成的复杂网络结构 [33]。图神经网络（GNNs）及其他复杂网络分析模型在此背景下展现出独特的优势。GNNs 作为一种原生的图机器学习模型，能够直接将实体间的关系整合到学习过程中，无需进行显式的特征工程 [16]。这种能力使其特别适用于分析金融网络，例如通过表示实体（如个人、公司、账户）和交易之间的关联来检测指示洗钱的异常模式 [3]。

GNNs 的优势在于它们能够处理网络数据中的空间和时间关系，并且能够扩展以分析大规模金融网络 [35,39]。这使得 GNNs 成为异常检测的有力工具，而异常检测是 AML 的关键环节 [35]。例如，图计算模型（可视为图神经网络的一种应用形式）已被广泛应用于分析虚拟货币交易网络，有效识别其中可疑的连接与模式，进而打击犯罪活动 [10]。Palantir 等公司的实践也表明，利用互联数据网络发现隐藏关联对于金融网络分析至关重要，这暗示了复杂模型的应用价值 [19]。

这些复杂模型能够有效补充传统 AML 方法。通过深入分析网络结构，GNNs 可以揭示传统基于规则或阈值的方法可能遗漏的隐藏关联和多跳关系，从而识别出高风险实体或可疑交易 [3]。这种分析能力可以建立在知识图谱的概念之上。知识图谱技术通过构建包含金融实体、关系和属性的结构化网络，为复杂的图分析提供了基础 [26]。在金融风险控制领域，知识图谱被用于构建金融风险控制图谱，并能追踪全网资金流向，定位潜在的资金漏洞点，这与 AML 对资金路径分析的需求高度契合 [18,26]。因此，结合知识图谱构建的数据基础，GNNs 等复杂模型能够更有效地挖掘金融网络中的深层模式，提升反洗钱监测的智能化水平。

4.2.3 多模态大模型在金融领域的潜力

多模态大模型具备处理和整合多种类型数据的能力，在金融领域展现出巨大潜力。不同于仅依赖单一数据模态的模型，多模态大模型能够从多样化的金融数据中学习，从而形成对金融环境更全面的理解。研究指出，多模态大模型有望处理和整合各类与金融相关的数据，例如结构化的交易数据与非结构化的文本报告 [3]。此外，计算机视觉技术在智能风险控制和信誉风险预防中的应用 [26] 表明，图像数据同样可能被纳入多模态分析的范畴，与文本和结构化数据协同处理。

这种多模态数据的整合并非仅限于金融领域，在一般的异常行为检测研究中，多模态融合已经被提出作为提升检测精度的手段，通过结合视频、音频和传感器数据来实现 [39]。这为金融领域借鉴多模态方法处理多样化数据提供了启示。深度学习领域对处理序列数据和非序列数据等不同性质的输入数据类型的探讨 [7]，也为大模型处理多模态金融数据奠定了理论基础。

通过整合结构化交易记录、非结构化文本（如新闻报道、社交媒体）、甚至潜在的图像或视频数据（如物理网点监控或文档扫描），多模态大模型可以构建更丰富的金融行为画像。这种跨模态的学习和理解有助于识别单一模态数据难以捕捉的复杂模式或异常情况。例如，模型的整合能力可能支持更全面的风险评估，通过比对交易数据与相关新闻事件或内部报告，揭示潜在的欺诈或合规风险。同时，它也利于识别跨模态数据中的矛盾或异常关联，例如，某笔大额交易与同期负面新闻报道之间的关联性，这对于反洗钱（AML）等需要综合判断的任务尤为重要。虽然一些研究主要聚焦于自然语言处理，但其对先进人工智能能力的讨论也暗示了随着人工智能的演进，金融领域未来多模态应用的潜力 [19]。尽管目前大量现有文献尚未深入探讨多模态大模型在金融领域的具体应用或潜力，但上述分析表明，这一方向在提升金融风险管理和合规效率方面具有显著的研究和应用价值。

5. 大模型助力反洗钱模型的关键领域与潜力

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大型模型（Large Models, LMs），特别是大型语言模型（Large Language Models, LLMs），凭借其强大的数据处理、模式识别和自然语言理解能力，为反洗钱（Anti‑Money Laundering, AML）工作带来了革新性的潜力，有望显著提升现有 AML 模型的效能与效率 [3,6,20,30,32,38,45]。

传统 AML 系统主要依赖于预设的静态规则、简单的统计模型或基于结构化数据的浅层机器学习方法 [6]，在应对日益复杂、隐蔽且不断演进的洗钱手段时，往往因规则僵化、难以处理非结构化数据、特征工程过度依赖人工，以及无法捕捉交易行为中的微妙上下文和复杂关联而受限 [6,8]。

大型模型的核心优势在于其处理和分析复杂、大规模异构数据的能力，尤其擅长理解自然语言文本并从中提取深层信息 [19,36]。这些能力使得 LMs 能够有效弥补传统方法的不足，并在 AML 的关键环节发挥重要作用：

  1. 提升交易监控与异常检测

    LMs 能够超越基于规则或简单特征的方法，通过自动化特征工程直接从原始数据中学习复杂模式 [2,3,43]。它们可以深入分析交易叙事文本和附言，结合结构化数据理解交易的真实意图和上下文，从而识别出传统方法难以捕捉的微妙异常和复杂洗钱模式 [3,8,11,36]。通过从海量历史数据中学习正常行为模式，LMs 能识别细微偏差作为潜在风险信号，提高早期预警能力 [6,7,21,34,44]。

  2. 增强客户尽职调查与风险评估

    在处理客户相关的大量非结构化数据（如新闻、社交媒体、监管文件）时，传统方法效率低下 [6]。LMs 凭借强大的自然语言处理能力，能够有效分析这些文本，提取关键实体和关系，并结合结构化数据构建更全面、动态的客户风险画像 [3,12,19,36,45]。同时，LMs 可辅助自动化身份验证、PEPs/UBOs 识别，并通过整合多源信息（包括交易及非交易数据、资金关联网络）深化对可疑主体的理解，实现客户风险的持续动态监测与评估 [3,11,20,30,32,43]。

  3. 自动化报告生成与合规任务

    可疑活动报告（SARs）的撰写是一项劳动密集型工作 [11]。LLMs 的自然语言生成（NLG）能力使其能够自动从分析结果和相关数据中提取关键信息并撰写报告草稿，甚至提供警报理由，大幅减轻人工负担并提高报告质量与一致性 [3,6,11,30,36,37,42]。此外，LMs 还能自动化执行银行流水审计、风险处理、合规检查等重复性任务 [21,31,41]，使合规人员能够专注于高价值的分析与决策。

  4. 分析交易网络与识别潜在关联

    结合图神经网络（GNNs）等技术，LMs 能够深入理解复杂的实体关系和交易路径 [3,10,16,20,39]。通过整合交易数据、客户信息和文本叙事中的连接模式，LMs 可以揭示隐藏在网络中的关联性，识别那些单独看来正常但结合网络结构后显示异常的模式，从而更有效地打击多参与者、多层级的洗钱团伙与网络 [3,6,26,43]。

  5. 应对新型洗钱风险

    随着犯罪手法不断演变（如资金通道、虚拟货币洗钱），传统固定规则难以捕捉新模式 [6,30]。LMs 能从持续产生的新数据中学习，动态识别并适应新兴洗钱模式与风险，例如通过分析链上数据、交易附言或行为特征，帮助检测虚拟货币洗钱或资金通道等新型犯罪手段 [3,10,11,30,36,37]。LMs 可基于演变的风险模式优化监测策略并提供早期预警 [20,21]。

将大型模型集成到现有 AML 框架中，可通过模块化设计，将 LMs 作为增强规则引擎、机器学习模型或图分析工具的智能组件，或作为独立的智能分析层。例如，可利用 LMs 进行预处理、特征提取、文本分析或报告草稿生成，再将结果输入下游风险评分或调查流程 [3,38]。总体而言，大型模型通过在复杂数据处理、上下文理解与模式识别方面的先进能力，为提升 AML 的有效性与效率，以及对新兴风险的快速响应，提供了关键动力，推动反洗钱工作向更智能、动态、全面的方向发展 [3,38]。

5.1 提升交易监控与异常检测

交易监控与异常检测是反洗钱（AML）体系中的核心环节，旨在识别和标记可能与洗钱活动相关的可疑交易。传统方法通常依赖于预设的静态规则和阈值来筛选交易，例如大额交易、频繁交易或与高风险国家/地区的交易 [6]。金融BI工具通过大数据分析增强了交易监控能力，能够在大规模数据集中识别异常模式，并支持实时监控和警报 [8,22]。然而，这些方法在应对日益复杂和隐蔽的洗钱手段时面临挑战，主要表现为规则的僵化性、特征维度有限以及难以捕捉交易行为中隐藏的微妙模式和复杂关联 [6,43]。例如，传统的特征设计可能只关注少量基础指标，而忽视了多维度、针对特定场景的特征空间构建 [43]。

大模型（Large Models, LMs）的引入为提升交易监控与异常检测的效能带来了新的可能性。相较于传统的基于规则或简单的机器学习模型，大模型展现出在自动化特征工程和开发更复杂异常检测算法方面的潜力 [3,38]。一方面，大模型能够直接从原始金融数据中进行自动化特征提取 [3]，这显著区别于传统方法中依赖手动或半自动的特征工程过程，克服了特征维度有限和针对性不足的问题 [43]。这种能力类似于深度学习在异常检测领域展现出的自动学习数据模式的优势 [2]。

另一方面，大模型在增强对交易行为的上下文理解和复杂关系识别方面具有独特优势。它们能够分析交易叙事文本 [3,8,36]，并将结构化交易数据与非结构化文本信息相结合，融入更丰富的上下文信息 [3,8]。通过理解金融交易中的细微之处和叙事中的潜在含义 [19,36]，大模型能够更深入地挖掘客户风险 [11]，识别传统方法难以捕捉的复杂洗钱模式 [3,11,36]。这超越了仅依赖于结构化数据或基于规则的系统对关系的浅层识别 [10]。

此外，大模型凭借其强大的学习能力，能够从海量历史交易数据中学习正常交易行为的复杂模式，并识别与这些正常模式的细微偏差作为潜在异常 [6,7,44]。这种基于数据驱动的学习方式比静态规则更具适应性和准确性，能够发现传统规则可能遗漏的、更为隐蔽的异常行为 [6]。例如，大模型能够处理庞大的数据集并实时检测微妙的异常，从而显著提高早期风险识别率 [21]，并有效监测异常交易行为 [12,34]。它们建立在先进的深度学习架构（如 CNN、LSTM、GNN 等）之上，能够通过分析复杂的模式和上下文信息来实现更复杂的异常检测 [36,39]。

总而言之，大模型通过自动化特征工程、对交易叙事和上下文的深度理解以及学习复杂的行为模式，显著提升了交易监控和异常检测的能力。与传统的静态规则和仅依赖结构化数据的机器学习方法相比 [6,8]，大模型能够更有效地识别可疑活动，并通过更全面的风险评估来改进风险评分，从而提高反洗钱工作的效率和准确性 [3,34].

5.2 增强客户尽职调查与风险评估

大型语言模型（Large Models, LMs）在增强金融机构的客户尽职调查（Customer Due Diligence, CDD）与风险评估方面展现出显著潜力，能够提升流程的深度与效率 [3,6,19,30]。传统反洗钱（AML）方案在处理非结构化数据方面面临挑战 [6]，而LMs的核心自然语言处理（NLP）能力恰好能够弥补这一不足。LMs及其内部的NLP模型能够有效地分析海量非结构化数据，例如客户相关的文本文档、新闻报道、社交媒体信息以及监管文件等 [3,12,36,45]。通过对这些文本源进行深入理解和信息提取，LMs能够构建更为全面和细致的客户风险画像 [3,36]。NLP处理文档和提取关键信息的能力，已被证明在金融智能文档分析中有效，可直接应用于强化CDD和风险评估过程中的客户相关文档处理 [19]。

除了处理非结构化数据，LMs还能够自动化多个CDD关键环节。它们可以协助进行自动化身份验证 [3]，与一般的AI技术在电子身份验证方面的应用一致 [30,37]。更重要的是，LMs能够辅助金融机构更准确地识别政治公众人物（PEPs）和最终受益人（UBOs） [3]。通过整合和分析来自不同数据源的客户信息，包括交易数据、非交易数据以及客户间的资金关联网络，LMs可以帮助识别客户的刻意规避银行风控行为，深化对可疑主体的理解，从而更全面地掌握客户风险状况 [11,43]。虽然传统方法已利用大数据进行客户尽职调查中的风险穿透 [32]，LMs凭借其强大的数据分析和整合能力，能进一步提升这一过程的广度和深度。

持续风险监测是构建动态、有效的反洗钱框架的关键。机器学习已经能够通过更新风险画像和整合外部信息（如制裁名单和负面新闻）来增强客户监测，从而提供比静态规则更动态全面的风险评估 [6]。LMs能够自动化对全球观察名单和负面媒体信息的持续监测与比对 [30]，并基于实时或近实时的信息流不断更新客户风险画像。例如，AI通过分析交易历史和主体名单等因素自动评估洗钱风险，暗示了大型模型在处理复杂客户信息方面增强CDD和风险评估的潜力 [20]。通过这种方式，LMs有助于实现客户风险的动态管理，使得金融机构能够更及时地响应风险变化，维持客户风险评估的准确性和时效性。

5.3 自动化报告生成与合规任务

大型语言模型（LLMs）在反洗钱（AML）合规领域展现出显著的潜力，尤其在自动化任务方面，能够大幅提升运营效率 [6,30]。自动化是AML工作流程优化的关键方向，旨在减轻人工负担并提高处理效率 [6]。

其中，自动化生成可疑活动报告（SARs）是LLMs在AML应用中的一个核心且具有高价值的场景。SARs的生成通常是一项劳动密集型任务 [11]，涉及从大量非结构化数据中提取关键信息并撰写报告。LLMs凭借其强大的自然语言处理（NLP）能力 [20,30]和自然语言生成（NLG）能力 [19,36,39]，能够自动完成这一过程。具体而言，LLMs可以通过理解和总结相关信息来生成SARs [26,36]，甚至能够自动提取数据并为警报提供理由和辩护 [3,42]。例如，有研究提出利用LLMs智能生成可疑交易分析报告的方法，该方法包括使用微调的LLM生成报告初稿，并结合多模型融合控制器产生最终报告 [11]。这种自动化流程相较于传统手动方法，能够显著节省时间、降低人为错误，并确保报告质量和一致性 [11]。一些实践案例已表明，LLMs正被用于自动生成SARs [37]，而生成式AI技术通过筛选海量数据集并精确定位可疑案例文件，也能辅助报告生成 [32]。

除了SARs生成，LLMs还能自动化其他多项合规任务，进一步释放合规人员的精力，使其能够专注于更复杂和高价值的调查工作。这些自动化任务包括但不限于：自动审计银行流水，从而减少手动工作量 [31]；自动化处理识别出的风险，将处理时间从数小时缩短至数分钟 [21]；自动化执行合规检查 [41]；以及自动化进行客户身份识别（尽管机器学习方法在此领域已有应用，LLMs的NLG能力可辅助文档核验等环节） [6]。此外，LLMs还能够自动化数据提取和处理，这是许多合规流程的基础 [3]。通过自动化这些重复性和规则性的任务，金融机构可以显著提高反洗钱工作的整体效率，将合规资源更有效地分配到风险分析和调查决策上。邮储银行计划依托类ChatGPT技术推出反洗钱应用，这预示着未来NLG能力在合规报告领域的潜在应用 [45]。大型模型总结叙述性文本的能力 [15]，虽然不局限于AML，但正是报告生成的基础能力之一。总体而言，自动化合规任务的潜力，特别是通过LLMs实现的报告生成和信息处理，为提升AML运营效率、降低合规成本提供了新的途径。

5.4 分析交易网络与识别潜在关联

传统的反洗钱方法往往侧重于监测个体账户的异常行为或孤立的交易模式，然而，复杂的洗钱活动通常涉及多个参与者和一系列相互关联的交易，形成复杂的网络结构，这使得基于规则或个体监测的方法难以有效识别 [6]。为了应对这一挑战，人工智能技术——特别是图机器学习（Graph Machine Learning, GML）和图神经网络（Graph Neural Networks, GNNs）——已成为分析交易网络、揭示隐藏关联的关键工具 [16,20]。

现有的研究和实践表明，AI技术能够有效构建并分析复杂的实体网络，从而识别出传统方法难以发现的隐藏关系和高风险实体 [20]。例如，图机器学习可以深入分析个体之间的关系（如所有权、政治敏感人物身份）以及账户间的资金流向（如交易循环、空壳账户的使用），这对于揭露洗钱活动的整体图景至关重要 [16]。在虚拟货币犯罪侦测中，图计算模型已被用于分析交易网络，以识别地址间的连接并揭示潜在的犯罪关联 [10]。金融商业智能（BI）工具也利用网络分析来可视化交易流、检测紧密关联的群体，并通过中心性分析识别网络中的关键节点，从而帮助发现账户间的隐藏关系及涉嫌洗钱的高风险个体或组织 [22]。此外，基金网络关联模型和无监督检测模型已被应用于资金流向的全链条追踪，有效识别洗钱团伙，为追踪资金路径和打击团伙性洗钱犯罪提供支持 [43]。机器学习通过连接不同客户和交易的间接互动，提供了更全面的潜在洗钱网络分析视角，弥补了单纯关注个体交易或直接关系的系统的不足 [6]。大图神经网络也被提出用于分析复杂的交易网络，以识别潜在的洗钱关联 [39]，这建立在GNN在通用异常检测领域应用的基础之上 [35]。建立集成化的数据系统以理解客户和交易关系，也为图模型分析网络提供了基础 [32]。AI赋能的图和网络分析技术可以帮助调查人员识别可疑场景 [37]。Palantir等工具通过数据分析发现隐藏连接的能力，也印证了整合图分析技术进行复杂网络识别的潜力 [19]。

在此基础上，大型模型（Large Models, LMs）为交易网络分析带来了新的能力。它们能够进一步分析复杂的交易网络和实体关系，通过整合交易数据和客户信息中的连接模式，揭示隐藏的关系并识别参与洗钱活动的高风险个体或组织 [3]。这超越了简单的规则匹配，使得LMs能够理解数据中更深层次的关联性。例如，知识图谱的应用结合LMs的强大处理能力，可以构建完整的资金流网络，从而在风险控制场景下识别潜在的洗钱关联 [26]。尽管某些研究更侧重于客户行为和交易特征分析，但这本身就隐含了对数据中关系和连接的理解，以识别潜在的关联性，而这正是洗钱活动的重要特征 [11]。

通过结合大型模型的强大数据理解和模式识别能力与现有图分析技术的优势，反洗钱模型能够更有效地识别涉及多个参与者和复杂交易路径的洗钱模式。这种能力对于检测有组织的犯罪团伙尤其重要，因为这些团伙的洗钱活动往往经过精心策划，涉及多个账户和层层伪装的交易。大型模型可以帮助系统识别那些单独看来似乎正常的交易，但在网络中与其他交易或实体关联后，却显示出高度协调或异常的模式，从而揭示出传统基于阈值或规则的方法容易遗漏的复杂关联行为和潜在犯罪网络 [3,6]。这种网络层面的分析视角，使得反洗钱工作能够从个体风险监测迈向群体和网络风险监测，显著提升识别和打击复杂洗钱犯罪活动的能力。

5.5 应对新型洗钱风险

随着金融犯罪手法的不断演变，新型洗钱风险，特别是利用资金通道（如洗钱中介）和虚拟货币进行洗钱的活动日益突出，对传统反洗钱系统构成了严峻挑战。大型模型凭借其强大的学习和适应能力，为识别和应对这些不断演进的犯罪技术提供了新的途径 [30]。AI的实时学习和适应特性使其能够识别传统系统可能遗漏的新兴洗钱模式 [30]。

针对资金通道（例如洗钱中介），人工智能技术正被开发和部署用于构建专门的侦测模型，以监控和识别基于风险的新型洗钱行为模式 [37]。传统的洗钱中介侦测方法，通常依赖于基于规则的KYC、实际受益人、资金来源、交易筛选和负面信息筛选等，其固定且缺乏灵活性的规则常导致较高的误报率 [37]。相比之下，人工智能，特别是大型模型的先进模式识别能力，能够大规模审查交易，捕捉传统规则难以发现的、新的未知洗钱模式 [3,37,39]。通过分析客户行为和交易特征，大型模型可以识别出微妙且不断演变的模式，从而潜在地贡献于新型洗钱模式的侦测 [11]。

在虚拟货币相关犯罪方面，大型模型的先进能力显著提升了分析水平。机器学习，尤其是图计算模型，已被应用于分析链上交易数据，侦测可疑地址并追踪非法资金流向，以应对虚拟货币洗钱带来的新型风险 [10,37]。虚拟货币在洗钱中的日益使用凸显了机器学习在通过分析交易模式及相关数据来识别和打击这些新型模式中的关键作用 [6]。此外，大型模型在处理文本信息方面的能力，例如分析交易附言或叙述，对于识别可能指示新型犯罪方法的交易模式至关重要 [36]。深度学习应用于序列数据及其他复杂数据类型的异常检测，表明大型模型具备适应包括虚拟货币在内的新型和不断演进的洗钱模式的潜力 [2,7]。

总而言之，大型模型通过其强大的模式识别、文本分析以及从复杂数据中学习和适应的能力，能够有效地应对新型洗钱风险。它们不仅有助于识别资金通道等具体新型模式 [3,37]，还能通过分析交易数据和文本信息，提升对虚拟货币洗钱等复杂犯罪形式的侦测能力 [10,36,37]。大型模型能够基于不断演变的风险模式动态优化监测策略 [21]，快速识别数据中的异常情况提供早期预警 [20]，并在监测地下钱庄和网络赌博等关键领域识别新模式和风险 [32]。通过识别可疑群组和分析交易网络 [43]，大型模型为应对复杂且协同的洗钱活动提供了支持，展现出其在预测新兴趋势方面的潜力。

6. 基于大模型的反洗钱模型构建与技术路线

构建基于大型模型（Large Models, LMs）的反洗钱（AML）模型面临的首要挑战是金融机构内部普遍存在的数据孤岛现象，这导致客户信息、交易记录、外部制裁名单、负面新闻等关键数据分散隔离，难以形成全面的视图进行有效分析 [9,24]。有效的 AML 监测分析高度依赖于整合这些多样化、多维度的数据源 [32]。传统的数据整合方案，如构建数据中台或使用商业智能（BI）工具，主要侧重于结构化数据的汇集和标准化处理 [22,27]，但在处理海量异构数据（特别是包含非结构化文本和复杂网络结构的数据）以及自动化高级特征工程方面存在局限 [6]。大型模型凭借其强大的多模态处理能力，能够有效整合和处理结构化交易数据、非结构化文本数据等多种异构数据源 [3]，借鉴深度学习在处理复杂高维数据方面的经验，实现跨模态数据的深度整合 [2,39]。

在特征工程方面，与依赖人工经验或规则的传统方法不同 [10,17,29]，大型模型能够通过表示学习技术自动化并增强特征提取过程 [3]。深度学习模型能够直接从原始高维数据中学习有效的特征表示，实现特征工程的自动化与提升 [2,7]。大型模型可以从整合的多源异构数据中自动构建更丰富、更具预测能力的特征，有助于克服传统特征工程的瓶颈。

大型模型的模型设计与训练是构建 AML 系统的核心环节。设计方法包括对预训练的大语言模型（LLMs）进行微调以适应特定 AML 任务，例如智能生成可疑交易分析报告 [11]，利用其强大的语言理解和生成能力 [19]。另一种方法是开发专门针对 AML 任务的大型模型 [3,39]。考虑到 AML 任务中常见的序列分析和网络分析需求，基于 Transformer 架构的模型适用于处理交易时序模式或文本序列 [2,7,19,39]，而图神经网络（GNNs）则天然适合分析金融实体间的复杂网络关系 [3,10,16,39]。混合模型架构（如 CNNs 与 LSTMs 结合）等传统深度学习技术 [2] 也可为 AML 大型模型的架构设计提供参考。模型训练通常采用监督或无监督范式 [6,7,43]，通过在历史数据上优化目标函数进行，并采用多种优化和正则化技术 [2]。

大型模型在 AML 应用中面临两个关键挑战：可解释性（Explainability）和数据不平衡。在严格监管环境下，模型决策过程必须具备可解释性，以满足监管要求和内部合规需求 [3,8,26,39]。尽管对可解释性 AI（XAI）的需求普遍存在 [26]，但针对大型模型实现可解释性的具体方法仍需深入研究。同时，可疑交易样本的极度稀缺导致数据集高度偏斜，模型设计和训练必须包含有效处理类不平衡性的策略 [3,7,8,39]。

模型评估对于衡量大型 AML 系统的有效性至关重要。鉴于数据的高度不平衡性，评估指标需要特别关注查准率（Precision）和查全率（Recall） [2,13]，以及 F1 分数和 AUC‑ROC 等指标 [2,39]。评估还应结合历史警报、案例审查和压力测试 [3,15,29]，并与传统方法的基准进行比较。

大型模型的部署面临计算成本、基础设施需求和实时处理能力的挑战 [7,8]。延迟是另一个关键考虑因素 [3,39]。虽然有成功部署 AI 系统的案例 [18,20]，但大型模型的具体部署挑战需要更深入的探讨。持续的模型监控和再训练对于应对不断演变的洗钱手法至关重要 [3]，需要建立健全风险管理机制 [26] 并通过知识积累持续优化 [32]。

借鉴深度学习在异常检测领域的进展为构建大型 AML 模型提供了重要参考 [7,39]。多种深度学习架构，如自编码器 [5,35]、RNNs 和 CNNs [2,28,35,44]、GNNs [16,35,39]、GANs 和 Transformer [35,39,44]，已在异常检测中取得成功，这些技术在处理复杂、大规模数据集和捕捉细微模式方面具有优势 [2,28,35]，能够克服基于规则系统的局限 [29]。将这些原理应用于大型 AML 模型，可以利用其强大的数据处理和模式学习能力，对海量金融数据进行深入分析，识别出偏离正常行为的交易序列或行为模式 [9,30]，从而提升可疑交易监测的智能化和精准度 [9]。

具体而言，基于 Transformer 架构的大型语言模型（LLMs）在处理序列数据和文本信息方面潜力巨大 [19]，可用于分析金融交易序列、识别交易叙述中的可疑模式、理解监管文档和自动化生成可疑活动报告（SAR）摘要 [3,11]。结合图神经网络（GNNs）的大型模型则能够深入分析复杂的金融交易网络，识别隐藏在多跳关系和群体行为中的洗钱模式 [16,39]，并通过将来自其他模态的数据信息融入图结构特征来增强分析能力 [3]。尽管当前研究有限，多模态大模型（MMLMs）代表了整合结构化数据、非结构化文本和潜在图像数据等多种金融数据模态的未来方向 [3,26,39]，以实现对客户风险画像和可疑活动更全面的理解，检测单一模态难以发现的复杂模式。

尽管大型模型为 AML 带来了巨大潜力，但也存在挑战，如可解释性难题、数据稀缺性和隐私合规、高昂的计算资源需求等，需要未来的研究和实践深入探索和解决。

6.1 数据整合与特征工程

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金融机构在反洗钱（AML）工作中面临的核心挑战之一源于数据的高度分散与孤立，即普遍存在的数据孤岛现象 [9,24]。有效的AML监测分析依赖于整合来自客户信息、交易记录、外部制裁名单、负面新闻、行为日志等多样化、多维度的数据源，构建一个全面、高质量的反洗钱大数据系统 [32]。传统的数据整合方式通常涉及构建数据中台或利用商业智能（BI）工具，将结构化数据从不同源系统汇集到数据湖中，经过提取、清洗、规范化、转换和多维聚合等处理，形成标准化数据服务，供后续分析使用 [22,27]。在此基础上，传统机器学习方法通过集成来自不同来源的信息，如外部制裁和负面新闻，来丰富客户风险画像，展现了一定的数据整合能力 [6]。然而，这些传统方法在处理海量异构数据（特别是包含大量非结构化数据的场景）以及自动化高级特征工程方面存在局限。

大型模型（Large Models），作为深度学习技术的重要发展，展现出了处理和整合多种异构数据类型的强大能力 [3,21]。借鉴深度学习在处理视频、传感器数据等复杂高维数据时通过卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）进行特征提取的经验 [2,39]，大型模型能够整合结构化交易数据与非结构化文本数据等多种反洗钱相关的数据来源 [3]。例如，自然语言处理（NLP）模型能够有效处理和理解文本数据 [19]，从而从新闻报道、客户通信、调查记录等非结构化文本源中提取具有潜在AML价值的特征，并将其与结构化交易数据相结合进行分析 [11,19]。此外，在金融网络分析方面，虽然传统方法已通过构建网络图并利用TigerGraph等工具或分析师经验生成图特征 [10,16]，大型模型（特别是结合图神经网络技术）有望进一步提升对复杂金融网络的分析能力，通过学习更深层次的图结构表示来发现隐藏的洗钱模式。

与依赖人工经验或基于规则的传统特征工程方法 [10,17,29] 相比，大型模型在特征工程方面具有显著优势。深度学习模型能够直接从原始高维数据中学习有效的特征表示，实现特征工程的自动化与增强 [2,7]。大型模型通过表示学习（Representation Learning）技术，可以自动化并提升特征工程的效率和质量 [3]。它们能够从整合的多源异构数据中自动提取并构建更丰富、更具预测能力的特征，超越了传统方法中依赖预定义规则或对有限结构化特征的分析。这种自动化和端到端（End-to-End）的特征学习能力是大型模型在助力反洗钱模型方面的一大潜力，有助于克服传统特征工程的瓶颈，提升模型对复杂洗钱行为的识别精度。

6.2 模型设计与训练

大模型在反洗钱（AML）领域的应用潜力促使研究人员探索多样化的模型设计与训练方法。一种重要的研究方向是考虑如何将预训练的大语言模型（LLMs）应用于AML任务。研究表明，通过在金融交易数据和AML相关的文本语料库上进行微调，预训练的LLMs有望用于智能生成可疑交易分析报告等任务 [11]。这种方法利用了LLMs强大的语言理解和生成能力，并针对特定AML应用进行适配 [19]。然而，关于微调过程的具体架构和详细策略在现有文献中披露较少 [11]。

除了适配现有LLMs，构建专门针对AML任务的大型模型也是另一条路径 [3,39]。鉴于AML任务常涉及对交易序列或复杂关系网络的分析，基于Transformer架构的模型在处理序列数据（如交易时序模式）的异常检测方面展现潜力，而图神经网络（GNNs）则天然适合分析金融实体间的复杂网络关系，识别隐藏在关系中的洗钱模式 [3,10,16,39]。例如，有研究详细描述了基于区块链交易特征迭代优化的图计算模型，通过学习网络结构和特征规则来识别可疑地址 [10]。传统的深度学习架构，如结合卷积神经网络（CNNs）和长短期记忆网络（LSTMs）的混合模型，已被用于一般的异常检测 [2]，这些技术也可为AML大型模型的架构设计提供参考。

模型训练是实现其功能的核心环节。在AML中，监督学习和无监督学习是主要的训练范式，前者依赖标注数据识别已知模式的可疑活动，后者则侧重于发现未知或新的异常模式 [6,7,43]。模型通常在历史交易数据上进行训练，以学习正常与可疑交易之间的差异 [22,29,31]。训练过程涉及优化目标函数（如二元交叉熵损失）和采用优化技术（如带动量衰减的随机梯度下降），并通过批归一化和Dropout等技术提高效率和防止过拟合 [2]。然而，对于大型模型在AML场景下的具体训练数据集需求和优化策略，现有研究未能提供充分细节。

模型的可解释性（Explainability）在AML领域具有极其重要的意义，尤其是在严格监管的环境下。机器学习模型的“黑箱”特性可能阻碍其在中央银行等机构的应用和监管审批 [15]。因此，大型AML模型的设计必须优先考虑如何实现可解释性，以便监管机构和合规人员理解模型的决策过程 [3,8,26,39]。尽管文献普遍强调对可解释性人工智能（XAI）的需求 [26]，但针对大型模型在AML中实现解释性的具体技术和方法仍需深入研究。

处理数据不平衡是AML模型训练面临的另一个严峻挑战。可疑交易在总交易量中占比极低，导致数据集高度偏斜。模型设计和训练策略必须包含有效处理这种类不平衡性的方法 [3,7,8,39]。虽然一般的深度学习异常检测文献探讨了应对数据不平衡的各种策略 [7]，但如何在大型模型框架下有效地应用或发展这些策略，仍是当前研究需要解决的关键问题。总的来说，大型模型在AML领域的模型设计与训练尚处于探索阶段，需要在架构选择、微调策略、训练数据处理、可解释性保障以及不平衡数据处理等方面进行深入研究和实践。

6.3 模型评估与部署

针对基于大模型的反洗钱（AML）系统，恰当的评估指标对于衡量其在复杂金融环境下的有效性至关重要。考虑到AML领域数据的高度不平衡性，即正常交易远多于可疑交易，评估模型性能时尤其需要平衡查准率（Precision）和查全率（Recall）[2,13]。高查全率有助于识别更多潜在的可疑行为，减少漏报；而高查准率则能减少误报，降低人工审查负担。其他常用的评估指标包括准确率（Accuracy）、F1分数以及ROC曲线下的面积（AUC-ROC）等[2,39]，这些指标能够从不同角度反映模型对异常交易的检测能力。异常检测方法的输出通常表现为异常得分或二分类标签[7]，模型的评估需要基于这些输出并结合AML系统的具体目标。此外，评估模型的有效性还依赖于对历史警报、案例样本和专家探查结果的定期审查[29]，并且需要对模型进行全面的压力测试[15]，特别是在处理金融风险相关场景时[3]。然而，当前研究对如何针对性地评估基于大模型的AML系统与传统规则或统计方法的基准比较（benchmarking）方面探讨不足，这构成了该领域的一个研究挑战。

大模型在金融机构中的部署面临诸多实际挑战。将大模型集成到现有金融基础设施需要考虑高昂的计算成本、庞大的基础设施需求以及满足实时或近实时处理能力的需求[8]。深度学习技术的计算复杂性是部署时必须权衡的因素[7]。延迟（latency）是另一个关键考虑点，特别是在需要快速响应的场景下[3,39]。尽管一些研究提到了AI系统的上线和试运行阶段[18,20]，并有案例显示了成功部署及取得显著成效，例如在虚拟货币犯罪调查平台的实际应用[10]或实现了较高的警报报告率[43]，但关于大型模型特定部署挑战的详细讨论相对有限。

为了确保AML模型长期有效应对不断演变的洗钱手法，持续的模型监控和再训练策略至关重要[3]。这包括建立健全针对AI应用的风险控制和管理机制[26]，并强调通过知识积累和迭代来持续优化反洗钱工作体系[32]。通过监控模型性能漂移并适时利用新的标注数据进行模型再训练，可以使系统适应新的洗钱模式，维持其检测效力。一些基础性的评估和部署策略，如基于重建误差设定阈值进行异常分类[44]，为模型监控和调整提供了初步思路，但更复杂的基于大模型的系统需要更精细和动态的监控与维护机制。

6.4 借鉴深度学习在异常检测领域的进展

深度学习在异常检测领域的显著进展为构建大型模型驱动的反洗钱（AML）系统提供了重要的借鉴意义 [7,39]。这些进展的核心在于深度学习模型能够有效地捕捉复杂的数据模式，从而区分正常行为与异常行为。

在异常检测领域，多种深度学习架构已被广泛应用。自编码器（Autoencoders）通过学习数据的压缩表示并在解码时重建数据，能够通过衡量重建误差来识别异常，因为异常数据通常难以被准确重建 [5,35]。循环神经网络（RNNs）和卷积神经网络（CNNs）在处理序列数据（如交易时间序列）和网格数据时表现出强大的能力，能够学习复杂的时间或空间依赖模式，识别出偏离正常序列或结构的异常行为 [2,28,35,44]。图神经网络（GNNs）则适用于处理具有复杂关联结构的图数据，如金融交易网络，能够识别出图结构中的异常模式或社区行为 [16,35,39]。此外，生成对抗网络（GANs）和Transformer等先进架构也被探索用于异常检测，进一步提升了模型捕捉复杂和高维数据特征的能力 [35,39,44,45]。这些技术在处理复杂、大规模数据集方面显示出优势，能够深入分析交易模式以准确识别异常行为 [2,28,35]，有效克服了基于规则系统的局限性 [29]。

将深度学习异常检测的原理应用于AML领域的大型模型，其核心在于利用大型模型强大的数据处理能力和模式学习能力，对海量金融交易数据和客户行为数据进行深入分析 [9]。通过学习广泛的正常金融活动模式，大型模型能够识别出细微的、与正常行为显著偏离的交易或行为序列 [30]。这种方法能够扩展到处理更大规模、更高维度以及更复杂的数据集，包括结构化和非结构化数据，从而提升可疑交易监测的智能化和精准度 [9]。大型模型在实时异常检测方面的潜力，使其能够用于金融风险评估和操作风险监测等场景 [21]。借鉴深度学习的经验，大型模型有望检测出更为复杂、隐蔽和不断演变的反洗钱模式，例如通过复杂网络进行的资金转移或利用新型金融工具进行的洗钱活动。其优势在于能够跨多个数据源和时间尺度捕捉关联性，识别出传统方法难以发现的异常路径。

然而，深度学习在异常检测领域面临的挑战在大型模型背景下可能被放大或需要新的应对策略。其中一个主要挑战是模型的可解释性，即理解模型为何将某个实例标记为异常，这对于AML领域尤为重要，因为需要向监管机构解释决策依据。大型模型的黑箱特性可能使这一问题更加突出。另一个挑战是标注数据的需求。在AML中，真实的洗钱活动异常交易数据非常稀缺且难以获取，而深度学习模型通常依赖大量标注数据进行训练。大型模型可能需要创新的方法来应对数据稀缺性，例如利用少量样本学习（Few-shot Learning）、零样本学习（Zero-shot Learning）或通过生成模型合成数据。此外，大型模型的训练和部署成本、计算资源需求以及对数据隐私和安全的潜在影响也是在AML中应用时必须考虑的关键问题。尽管存在这些挑战，深度学习在异常检测领域的成功经验，特别是其在复杂模式捕捉和大规模数据处理方面的能力，为利用大型模型革新反洗钱方法奠定了基础。

6.5 基于Transformer架构的大型语言模型在反洗钱中的应用

基于 Transformer 架构的大型语言模型（LLMs）因其在处理序列数据和理解上下文方面的卓越能力，在反洗钱（AML）领域展现出巨大的应用潜力。这类模型天然适用于分析金融交易序列和复杂文本信息，从而协助识别异常模式和可疑活动。研究表明，Transformer-based LLMs（如 BERT 和 GPT 系列）能够有效地分析文本序列并理解其深层语境，这为分析金融交易叙述、客户沟通记录以及监管文档等 AML 相关文本数据提供了直接支持 [19]。此外，有研究明确指出，基于 Transformer 架构的大模型在反洗钱领域的具体任务包括分析金融交易序列、识别金融叙述中的可疑模式、理解监管文档以及生成可疑活动报告（SAR）的摘要 [3,36]。

在分析金融交易序列方面，Transformer 模型处理序列数据的能力为其在该领域的应用提供了坚实基础。借鉴其他领域在序列分析方面的经验，Transformer-based LLMs 可用于分析金融交易的时间序列和事件序列 [2,7,39]。例如，有规划中的反洗钱应用将依托类 ChatGPT 技术（一种基于 Transformer 架构的 LLM），以分析金融交易序列及叙述中的可疑活动，这直接印证了大型语言模型在识别模式方面的潜力 [45]。

除了结构化的交易序列数据外，AML 工作中还面临大量非结构化或半结构化的文本数据，例如交易附言、客户交流邮件、新闻报道、内部调查记录以及各类监管文件。Transformer-based LLMs 在处理和理解这些多样化文本数据方面具有显著优势，能够深入挖掘交易叙述中的含义，捕捉隐藏在文本中的异常线索，并识别金融叙述中的可疑模式 [3,36]。诸如 GPT 的模型擅长生成连贯文本，而 BERT 则在增强上下文理解方面表现突出，这些特性对于解析金融叙述和理解 AML 相关的监管文档至关重要 [12]。有研究探讨了利用生成式 AI 学习技术（如 ChatGPT）分析与交易或客户沟通相关的大量文本数据 [32]，这一方向与 Transformer-based LLMs 的应用思路一致。另有实践经验显示，基于类似 ChatGPT 的技术分析金融交易叙述和其他 AML 相关文本数据是一个切实可行的方向 [43]。此外，大型语言模型在分析可疑交易相关文本信息并生成报告方面表现出色，其对客户行为和交易特征的深入分析可能涉及对金融叙述中序列和模式的识别 [11]。尽管有时并未明确提及 Transformer 架构，但人工智能在处理报告等语言信息时的讨论也暗示了其在金融叙述和报告分析中的潜在应用 [20]。同时，金融行业在风险防范等领域对自然语言处理技术的应用，也为 Transformer-based LLMs 在金融叙述风险模式识别方面提供了宝贵借鉴 [26]。此外，如 BERT 和 Llama 2 等 Transformer-based LLMs 在经济分析中的应用，间接提示了其在分析金融交易序列或叙述在 AML 领域的潜力，尽管这一点尚未被明确阐述 [15]。

Transformer-based LLMs 的另一项重要优势在于自动化报告生成，特别是在生成可疑活动报告（SAR）摘要方面。通过整合来自不同来源的信息（包括交易数据和相关的文本分析结果），LLMs 能够自动合成结构化报告，从而显著提高报告撰写效率并降低人力成本 [3,11,36]。利用大语言模型分析文本信息并生成可疑交易报告的方法，有效展示了其在自动整合信息和撰写报告方面的能力 [11]。

总而言之，基于 Transformer 架构的大型语言模型为反洗钱领域带来了新的范式，其在序列数据分析、多源文本信息处理以及自动化报告生成方面的卓越能力，有望大幅提升 AML 工作的效率和准确性。未来的研究和实践应进一步探索这些模型在复杂金融场景中的适应性及应用效能。

6.6 结合图神经网络的大型模型在反洗钱中的应用

在反洗钱（AML）领域，金融交易网络的复杂性要求超越简单的点对点连接分析，深入挖掘实体间的多跳关系和复杂的交互模式。图神经网络（GNNs）凭借其强大的图数据建模能力，为分析此类网络提供了有效的工具 [16]。大型GNNs能够对大规模且高度连接的金融网络进行建模，捕捉其中错综复杂的关系结构，包括超越简单成对连接的高阶互动模式 [33]。通过构建和分析交易网络，GNNs有潜力在网络层面识别出可疑模式，例如洗钱团伙形成的特定交易子图或网络中的异常节点 [3]。现有研究和实践已展示了图计算模型在分析虚拟货币交易网络以识别可疑模式方面的应用 [10]，以及利用资金网络关联模型检测洗钱团伙的效能 [43]。这些图分析方法与金融商业智能（BI）工具中用于可视化和分析复杂交易网络的网络分析功能相契合，共同指向了图结构分析在AML中的价值 [22]。图神经网络，作为一种先进的图分析技术，尤其适用于这种网络层面的异常或群体性异常检测，即单个实例可能看似正常，但作为一个群体的行为却构成异常 [7,35,39]。人工智能技术分析复杂实体网络的能力也进一步支持了这一方向 [20]。

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将大型模型（如大型语言模型 LLMs）与GNNs相结合，可以进一步提升AML模型的检测精度。大型模型具备强大的数据理解和特征提取能力，能够从非结构化或半结构化数据中提炼出有价值的信息。这些信息可以用来丰富金融网络中节点（如客户、账户）和边（如交易）的特征表示 [3]。例如，大型语言模型可以分析客户档案、交易附言、新闻报道等文本数据，提取出与风险相关的信息，并将其融入到GNN的输入特征中，从而增强模型对复杂数据模式的感知能力 [19]。这种跨模态信息（如文本、客户画像）与图结构的深度融合，能够构建更为全面和细致的金融活动画像，有助于更精准地识别隐藏在复杂网络中的洗钱活动。知识图谱作为一种结构化表示实体及关系的手段，其在风险控制等领域的应用也预示着大型模型与图神经网络结合在金融反洗钱中具有潜力 [26]。通过结合大型模型对多源数据的理解能力和GNN对网络结构的建模能力，可以构建出更具鲁棒性和解释性的反洗钱模型，应对不断演变的洗钱手法。

6.7 多模态大模型在反洗钱中的应用

多模态大模型（Multi-modal Large Models, MMLMs）在反洗钱（AML）领域的应用代表了一个潜在的未来方向，尽管在现有调查文献中尚未成为研究的重点。多数已评审的文献并未专门探讨MMLMs在AML中的应用潜力。然而，一些研究中提及的概念和技术暗示了整合多种数据模态对于提升AML效率的必要性。例如，对“全维监控”的强调，即在考量交易金额之外，纳入频率、速度、业务类型等多方面数据点，便体现了在高级AML系统中整合多模态数据的潜力 [43]。类似地，整合客户管理、产品管理及风险控制等不同系统和数据的需求 [32]，以及提及计算机视觉与自然语言处理和知识图谱结合的应用场景 [26]，均指向了处理和融合异构数据类型的潜在价值。

MMLMs的核心优势在于能够集成并学习来自不同类型金融数据的复杂信息，从而构建对客户风险画像和可疑活动更全面的理解。这包括但不限于结构化数据（如交易记录、账户信息）、非结构化文本数据（如可疑交易报告、通信记录）以及潜在的图像数据（如用于身份验证的文件扫描） [3,26,39]。深度学习在异常检测中的应用研究也表明，深度神经网络结构的选取很大程度上取决于输入数据的特性，包括序列型和非序列型数据，这进一步强调了在整合框架内处理不同模态数据的技术需求 [7]。

这种跨模态的数据整合能力有望显著提升可疑活动的检测效能。许多洗钱行为通过复杂手段隐藏，可能单一模态数据中表现不明显，但通过关联分析不同类型的信息才能被揭示。例如，一笔看似正常的交易（结构化数据）与异常的通信内容（文本数据）或可疑的身份证明文件（图像数据）结合时，可能构成强烈的洗钱信号。MMLMs的优势在于能够自动学习并识别这些跨模态的关联模式，从而检测传统规则或单模态模型难以发现的复杂欺诈和洗钱行为。

然而，在AML领域开发和部署MMLMs面临一系列挑战。尽管本次文献调查未详细展开讨论这些具体挑战，但基于MMLMs自身特性和金融行业的监管要求，可以推断潜在的难点。这些挑战包括：处理和融合高度异构数据的技术复杂性；训练大规模多模态模型所需的庞大计算资源；获取高质量、标注完备且符合隐私规定的多模态训练数据的困难；模型决策过程的解释性和可追溯性，这在强监管环境下至关重要；以及如何在处理敏感金融数据的同时确保数据安全和隐私合规。

综上，虽然当前文献对MMLMs在AML中的直接应用探讨有限，但数据融合和全面监控的趋势已显现其重要性。MMLMs提供了一个强大的技术框架，有望整合多样化的金融数据，提升AML模型的检测能力和准确性。未来的研究需要深入探索MMLMs的具体架构、训练方法及其在AML特定任务中的表现，并着力解决数据、计算、解释性及合规等方面的实际挑战。

7. 大模型在反洗钱应用中的挑战与考量

挑战类别具体问题潜在影响
数据质量与偏差数据碎片化、低质量、不一致、历史数据偏见模型判断失误、效率降低、歧视性结果
数据隐私与安全海量敏感数据处理、隐私泄露风险、网络安全难度数据滥用、违规风险、信任危机
模型可解释性“黑箱”特性、决策过程不透明监管接受难、可信度低、责任难追究
算法偏见与公平性训练数据偏见、歧视性判断公平性担忧、加剧社会不平等
监管合规性监管框架演进、缺乏统一标准、监管要求收紧部署不确定、业务转型与合规冲突、罚款/声誉风险
计算资源高昂计算成本、基础设施需求大投资门槛高、经济可行性挑战
技术依赖持续技术专业知识需求、系统维护、模型更新运营复杂、过度依赖风险

大型模型在反洗钱（AML）领域的应用潜力巨大，然而，其推广与部署并非坦途，面临着多重技术与非技术的挑战与考量 [3,6,20,23,28]。这些挑战贯穿于模型的整个生命周期，从数据准备、模型开发到最终的系统部署与监管合规。

首先，数据质量与偏差是制约大模型效能的基础性挑战。尽管大模型对数据量有巨大的需求，但数据的碎片化、低质量、不完整、不准确或不一致是金融机构普遍面临的问题 [3,4,9,13,27,29]。这些问题增加了数据处理的复杂性，并可能导致模型判断失误，从而降低AML工作的效率和准确性 [4,8,29]。此外，训练数据中固有的历史偏见可能导致模型产生歧视性或不公平的判断结果，引发合规性和声誉风险 [3,23,26,30]。

其次，涉及海量敏感金融数据处理的数据隐私与安全问题至关重要。大模型对数据的依赖性放大了数据滥用、隐私泄露以及数据共享的风险 [3,23,28,30]。同时，随着数据广度和深度的增加，网络安全管理的难度也相应提升 [9]。因此，必须采取严格的数据管理、加密、访问控制和匿名化等隐私保护措施，并遵守相关法律法规 [3,12,15,22,30,42]。

再者，大模型的“黑箱”特性带来了严峻的模型可解释性与信任挑战 [4,15,23,26,34]。在需要向监管机构和内部审计解释模型决策的AML场景中，缺乏透明度会影响模型的可信度、公信力及问责制 [2,3,7,8,28,29]。提升模型可解释性对于建立信任、促进监管接受以及确保人类专家的有效监督至关重要 [12,35]。

与数据偏差紧密相关的算法偏见与公平性问题也不容忽视 [3,30]。由于使用有偏数据训练的模型可能会对特定群体产生歧视性判断，从而引发公平性担忧并加剧社会不平等 [15,30]。确保训练数据的公平性和代表性，是减轻算法偏见、保障决策公正性的关键 [26,28,39]。

此外，监管合规性是大型模型在AML领域应用的核心约束。当前的监管框架仍在演进，缺乏统一标准，使得新技术部署面临不确定性 [9,30]。监管机构日益强化的要求迫使金融机构在推动技术创新的同时，必须平衡业务转型与合规风险 [18,26,27,34]。构建强健的验证和治理框架，将监管要求融入系统设计，并适应监管变化，是确保合规性的重要环节 [12,20,22,28,43]。

最后，计算资源与技术依赖构成了现实的操作挑战。大型模型的训练和部署需要庞大的计算能力和先进的技术基础设施，这无疑带来了显著的成本和投资门槛 [2,3,7,8,35,39]。此外，持续依赖技术专业知识、系统维护以及模型不断应对日益演变的洗钱手段更新的需求 [2,4,39,44]，进一步加剧了整体技术依赖 [9]。同时，还需要防范对AI系统的过度依赖，确保人工监督与专业判断相结合 [3,8,20,42]。

综上所述，尽管大型模型为反洗钱工作带来了新的机遇，但其成功应用关键在于有效应对数据（质量、隐私、安全、偏差）、模型（可解释性、偏见）、监管（合规性）以及运营（计算资源、技术依赖）等多方面的挑战。未来的研究和实践应综合考量这些因素，以确保大模型在AML领域实现负责任且可持续的应用。

7.1 数据质量与偏差

高质量数据是大型语言模型（Large Models, LMs）在反洗钱（AML）领域有效应用的基础，正如机器学习模型对数据质量的依赖一样 [4]。研究普遍强调，数据质量对于AML系统的效能至关重要 [15,18,29,32]。然而，金融机构在构建和应用这些模型时，面临诸多数据质量挑战，例如数据的碎片化、低质量、不完整、不准确或不一致等问题 [3,4,27,29]。具体挑战还包括商业银行账户交易数据中普遍存在的噪声、稀疏性以及跨业务系统数据标准不一致等，这些问题显著增加了数据清洗和预处理的复杂性 [13]。此外，数据孤岛和数据标准不统一也是阻碍金融科技有效应用于AML的关键因素 [9]。这些数据质量问题可能导致模型判断失误，增加大量人工干预，从而降低AML工作的效率和准确性 [4,8,29]。因此，确保训练数据集的全面性和多样性，以及进行彻底的数据清洗和预处理以移除噪声和处理缺失值，对于构建准确且无偏的深度学习模型至关重要 [2,7,31]。

除了数据质量本身，训练数据中潜在的偏差也是LMs在AML应用中必须面对的关键风险。有偏数据可能源于历史数据中固有的社会、经济或操作偏见，如果用于训练模型，可能导致系统产生歧视性或不公平的判断结果 [3,26,30]。例如，模型可能对特定群体或交易模式产生不公平的警报，这不仅影响模型的准确性，还可能带来合规性和声誉风险。数据合规中的“最小必要”原则也与控制数据采集中的潜在偏差相关联 [23]。为了应对这一挑战，研究和实践强调了偏差检测和缓解策略的重要性。金融机构需要确保用于训练AI模型的数据集是公平且有代表性的 [28,30]。这包括构建多样化和代表性的数据集，并定期对数据和模型进行审计，以识别和减轻潜在的偏差，保障模型决策的公正性 [30]。忽视数据质量和偏差问题将严重限制LMs在AML领域的潜力，甚至可能引入新的风险。

7.2 数据隐私与安全

大模型在反洗钱（AML）领域的应用潜力巨大，然而，其运行高度依赖于海量敏感客户与金融数据，这带来了显著的数据隐私与安全挑战 [3,23,28,30]。处理如此大规模的敏感数据，数据隐私和安全是核心关注点之一 [4,8,15,30,39]。研究指出，数据滥用可能导致隐私泄露的风险 [26]，而随着监管机构和金融机构对反洗钱所需数据广度和深度的不断增加，网络信息安全管理的难度也日益提升，国家和行业层面的数据安全保障体系尚存在不完善之处，构成了进一步的挑战 [9]。特别是在涉及跨部门或跨机构的数据收集与共享时，数据共享风险尤为突出，需要高度关注数据安全和相关法规（例如个人信息保护法）的合规性 [23]。多模态数据融合尽管能提升模型效能，但也增加了数据集成过程中敏感信息泄露的风险，因此必须遵守数据隐私和安全规定 [28]。

为应对这些挑战，必须采取严格的数据管理和隐私保护措施，确保数据的安全处理和存储 [3,12,15,30]。这包括 adherence to 相关法律法规和企业内部的数据安全管理合规要求，以避免信息泄露 [12,30,42]。具体的技术和管理手段包括但不限于数据在传输和存储过程中的加密 [12,22]，实施严格的访问控制以限制对敏感数据的访问权限 [22]，以及在数据分析过程中采用数据匿名化技术来防止个人身份信息的泄露 [22]。此外，定期进行合规性审查是确保始终遵守相关法律法规的重要环节 [22]。构建可信赖的AI系统，其核心在于实现严格的隐私保护 [26]。

尽管许多关于机器学习或AI在反洗钱中应用的研究并未深入探讨数据隐私和安全问题 [1,2,6,10,16,18,19,20,27,29,31,35,36,40,41,43,45]，少数研究强调了该问题的关键性，并提出或暗示了具体的应对策略 [3,4,9,12,15,22,23,26,28,30,39,42]。对于依赖大规模敏感数据的大模型而言，数据隐私与安全不仅是技术挑战，更是法律合规和信任建设的关键，需要综合运用技术手段、完善内部管理和健全法律法规，以确保AML工作的有效开展同时最大程度地保护用户隐私和数据安全。

7.3 模型可解释性与信任

大模型和复杂的机器学习算法在其决策过程中常常表现出“黑箱”特性，即模型的内部工作机制和推理过程难以被人类理解和解释 [4,15,23,26,34]。这种缺乏透明度的问题在反洗钱（AML）领域带来了显著的挑战。AML工作不仅要求准确识别可疑交易，更要求能够解释和证明为何某个交易或实体被标记为可疑，以便满足监管要求、内部审计以及后续的调查和法律程序。

具体而言，复杂模型的低可解释性对AML构成多方面影响。首先，监管机构难以理解模型的行为逻辑，这增加了模型验证和接受的难度 [15]。其次，缺乏透明度影响了系统决策的可信度和公信力，特别是在金融风险控制这类关键领域 [28]。复杂大模型的决策过程难以理解，直接对AML系统的监管合规性、信任度和问责制提出了挑战 [2,3,7,8]。例如，一些研究指出，基于深度学习的AI风险控制系统因其复杂性，其决策过程可能难以解释，从而影响风险控制决策的透明度和可信度，强调了AI模型可解释性研究的重要性以确保合规性和有效性 [28]。另有研究提到，黑箱模型导致缺乏透明度，难以对系统决策错误追究责任，突显了模型可解释性对于建立信任和确保问责制的重要性 [26]。此外，尽管AI驱动的监测模型可能比传统规则系统更有效，但它们可能难以解释标记交易的具体原因 [29]，而这一点对于监管合规和内部审计至关重要 [4]。甚至有观点认为，深度学习模型更像是“曲线拟合”而非真正的“理解”，这引发了对大模型在AML中决策可解释性的担忧，而这种可解释性恰恰是监管合规和信任的关键 [19]。

为了解决“黑箱”问题，解释性人工智能（XAI）技术显得尤为必要。XAI旨在提供关于模型预测的洞见，解释模型为何做出特定决策，从而增强模型的可理解性。这对于确保AI在AML中的应用具备可问责性至关重要 [35]。提升模型可解释性有助于建立用户（包括分析师和监管机构）对AI系统的信任，促进监管接受，并为人类专家提供进行有效监督和干预所需的关键信息 [12]。因此，在利用大模型助力反洗钱模型时，必须同步关注和投入到模型可解释性的研究与实践中，以平衡模型的预测能力与决策过程的透明度，确保其在高度监管的金融环境中得到可靠和负责任的应用。

7.4 算法偏见与公平性

在将大型模型应用于反洗钱（AML）的过程中，算法偏见是一个需要高度关注的风险。这种偏见可能源于模型本身的设计缺陷，更常见的是由于用于训练模型的数据存在偏差 [3]。历史数据可能反映了现实世界中存在的社会不公或歧视 [30]。如果训练数据缺乏公平性和代表性，则可能导致潜在的偏见问题 [28]。具体而言，数据歧视是导致智能决策产生偏见的关键因素 [26]。此外，数据质量和标准的差异性也可能间接引入偏见 [9]。

算法偏见直接引发公平性问题和歧视性结果 [3,8]。例如，如果模型在反映历史歧视的数据上进行训练，可能会不公平地将某些特定人口群体的交易标记为高风险可疑交易 [30]。这不仅可能导致误报率升高，还会加剧现有的社会不平等 [15]。金融科技领域的实际案例，如 Apple Card 的性别歧视争议，也凸显了算法偏见的现实风险 [23]。因此，在自动化反洗钱流程中，解决和减轻算法偏见、确保决策的公平性至关重要 [15]。研究强调，必须确保用于训练大型反洗钱模型的训练数据具有公平性和代表性，从而避免基于数据的偏见导致不公平或歧视性的监测结果 [26,28,39]。虽然并非所有相关文献都深入探讨了大型模型在反洗钱中的算法偏见问题 [6,20]，但上述研究已普遍认识到这一风险，并强调了在模型开发和应用中确保公平性的必要性。

7.5 监管合规性

随着人工智能技术在金融领域的深入应用，特别是大模型在反洗钱（AML）工作中的探索，确保系统符合日益演进的监管要求已成为关键挑战。目前的监管框架仍处于发展阶段，缺乏统一的标准来指导金融科技，包括AI在AML中的应用 [9,30]。这给部署新技术带来了合规方面的挑战，因为现有法规可能不足以应对AI和机器学习广泛应用带来的系统性风险 [15]。金融机构在利用AI大模型提升反洗钱效能的同时，必须平衡业务转型与合规风险 [26]。

监管政策对银行风险控制提出了更高要求，这直接要求银行确保大模型应用的合规性和安全性 [34]。监管机构正日益关注并收紧对反洗钱工作的要求，金融机构需要满足更严格的标准 [18,27]。例如，监管要求金融机构建立并定期评估其交易监测标准 [29]。国际组织如Wolfsberg Group以及香港金融管理局的近期指引也表明，AI正成为未来监管的关注方向，核心目标是利用AI技术更高效地检测可疑交易 [37]。这预示着AI在AML中的应用将面临持续增强的监管审查。

为了确保基于大模型的反洗钱系统满足合规标准，金融机构需要采取多方面措施。首先，在构建AI驱动的反洗钱系统时，必须将监管要求纳入考量 [20]，并确保利用AI大模型进行的业务活动符合现有规定 [12]。建立健全的合规体系对于确保AI技术的合法使用以及保护客户数据隐私和权利至关重要 [28]。数据处理方法的合规性，如在使用商业智能（BI）工具进行反洗钱时，需要接受定期的合规审查以确保符合法律法规要求 [22]。

强健的验证和治理框架是确保合规性的基础。这意味着系统开发需要对监管环境有清晰的认知并主动 adherence [43]。随着监管变化的快速发生，金融机构管理这些变化所需的时间和资源巨大，因此利用技术如RPA和机器学习辅助自动化合规检查和报告生成具有重要意义 [4]。此外，模型决策过程的透明度（可解释性）也与监管合规紧密相关 [4]。面对技术风险和监管套利的可能性，有必要探索如监管沙盒等机制来应对新技术带来的挑战，并积极参与国际技术标准的制定，建立整合的反洗钱数据管理机制 [9,32]。特别是在大模型背景下，数据合规风险，包括算法推荐和生成式AI服务的相关法规，是金融科技应用中不可忽视的一环 [23]。尽管监管框架仍在演进，金融机构必须确保其AI系统既符合当前规定，又具备适应未来变化所需的灵活性 [30]。总而言之，在反洗钱领域部署先进的AI和大模型，确保其符合不断变化的监管要求是一项重大的挑战 [3,39]。

7.6 计算资源与技术依赖

大型模型在反洗钱领域的应用伴随着对计算资源和技术基础设施的显著需求 [8]。训练和部署这类模型需要庞大的计算能力和相应的硬件支持 [2,3,35,39]。特别是深度学习方法的计算复杂度较高 [7]，直接导致了部署大型模型所需的显著计算资源 [2]。处理金融交易中涉及的数十亿条数据要求强大的计算资源和先进的技术基础设施 [43]，这与大型模型部署的基础设施需求相吻合，包括构建用于存储和计算大数据的平台 [27]。研究表明，计算资源需求会随着交易网络分析深度的增加而提高 [10]，进一步凸显了相关成本。这种高昂的计算需求和基础设施成本 [3,29] 构成了显著的投资门槛，影响了技术实施的经济可行性，尤其对于资源有限的金融机构而言。尽管如此，特定的技术方案，例如图数据库，可能有助于提高大规模图数据处理的效率，从而更有效地管理计算资源 [16]。

除了硬件需求，部署和维护大型模型还需要持续的技术专业知识和经验 [2,39,44]。随着金融机构日益依赖人工智能平台和整合各种先进技术 [26]，技术依赖性也随之增强 [9]。

在使用人工智能驱动的反洗钱系统时，一个重要的考量是避免过度依赖AI系统 [3,8]。因此，保持人工监督和专业知识与AI系统的结合至关重要 [20,42]。人类分析师能够提供AI模型难以获取的领域知识、上下文理解和专业判断，特别是在处理复杂或模棱两可的可疑交易场景时。

此外，洗钱手段的不断演变要求反洗钱系统具备持续更新和适应能力。机器学习模型，包括大型模型，需要持续的学习和更新，这意味着对技术基础设施和专业知识存在持续的需求 [4]。系统必须定期进行再训练和调优，以应对不断出现的威胁和变化的监管要求。

8. 结论与未来展望

本文综述了大型模型在助力反洗钱（AML）工作中的潜力与应用，总结了大型模型如何变革性地解决现有AML方法面临的挑战 [3,6,38,45]。传统基于规则的AML系统常受限于高误报率和繁重的人工审查负担 [6,29]。大型模型及其相关人工智能技术为提升AML能力提供了新的思路，展现出显著的应用价值和潜力 [10,20,38]。

具体而言，大型模型有望在多个关键领域带来显著改进。首先，通过处理更复杂和多样化的交易数据，大型模型能够提升可疑交易的检测精度和效率 [34]，从而降低误报率和人工成本 [6,16]。其次，结合图计算模型和多源数据融合，大型模型能够更深入地洞察金融网络中的关联关系，发现隐藏的洗钱模式，实现深度关联分析和更具前瞻性的金融犯罪预防 [10,16,37]。此外，大型模型在处理和分析非结构化数据（如交易附言、银行流水文本等）方面具有天然优势 [31]，可以与自然语言处理（NLP）等技术结合，提供更全面的风险控制支持 [34]，甚至智能生成可疑交易分析报告，显著提高工作效率 [11]。AI技术的应用能够增强系统的自优化能力，持续适应新的犯罪模式 [37]。

然而，在将大型模型应用于AML领域时，仍面临诸多挑战。现有AI模型可能存在投资成本高、解释性不足的问题 [2,4,29]，难以处理不断演变的异常模式，且需要强大的数据处理和计算能力 [2,7]。此外，数据质量问题、数据安全与合规风险、信息泄露以及模型决策错误等问题也亟待解决 [4,23,42]。平衡技术创新与监管约束、效率与公平、本地实践与国际规则，以及处理数据隐私、模型偏见和不断变化的合规标准，都是大型模型在AML应用中必须克服的障碍 [23,30]。

展望未来，大型模型在AML领域的深入应用具有广阔的前景，同时也指明了若干重要的研究方向 [6,20,28,34,39]。未来的研究应着力于：

  1. 开发更具解释性和针对AML场景优化的定制化大型模型 [3,11,29,43]，增强模型的可信度和可审计性；
  2. 探索大型模型与图学习 [10,16]、多模态数据分析 [11,28,34,39]等技术的深度融合，构建更全面、智能的风险识别体系；
  3. 研究并应用联邦学习等隐私保护技术 [3]，在满足合规要求的前提下，实现跨机构数据协作和模型共享，提升整体监测能力 [22]；
  4. 构建一套鲁棒、公正且适应金融犯罪不断演变特点的模型评估框架 [3,7]；
  5. 持续关注并解决应用大型模型过程中的伦理、合规和监管挑战 [3,23,28,30,42]，确保技术应用的透明度、公平性，并加强金融机构、监管机构和技术提供商之间的协同合作 [15,30]。

随着信息基础设施的不断完善和算法的持续进步，大型模型与AI技术的深度融合将成为未来银行风险控制和AML领域的重要趋势 [15,34]。

References

[1] 人工智能赋能金融：28个创新应用案例 https://cloud.tencent.com/developer/article/2230392

[2] 基于深度学习的异常流量识别方法研究 https://m.renrendoc.com/paper/346528150.html

[3] 大模型在银行风险合规的应用 https://wenku.baidu.com/view/bc5611b51dd9ad51f01dc281e53a580217fc5062.html

[4] RPA与机器学习赋能金融机构反洗钱 http://zhcomputer.org.cn/page10?article\_id=258

[5] 深度学习在金融领域的十大应用算法及Python代码示例 https://zhuanlan.zhihu.com/p/634288721

[6] 机器学习在反洗钱中的应用及传统方案挑战 https://zhuanlan.zhihu.com/p/599205090

[7] 深度学习用于异常检测：文献综述 https://zhuanlan.zhihu.com/p/503917346

[8] 金融BI工具识别异常交易行为的技术与应用 https://www.fanruan.com/blog/article/1760357/

[9] 金融科技赋能反洗钱数字化转型研究 https://baijiahao.baidu.com/s?id=1757155525381566645&wfr=spider&for=pc

[10] 机器学习赋能：打击虚拟货币犯罪的新思路 https://baijiahao.baidu.com/s?id=1777614700032989417&wfr=spider&for=pc

[11] 基于大语言模型的反洗钱可疑交易分析报告智能生成方法 https://mp.weixin.qq.com/s?\_\_biz=MjM5MzA3MzAzOQ==&mid=2655560611&idx=3&sn=036ccd04691c743bd10fbd40f1779459&chksm=bc328a51d9263dfbf7c2a451bdfcecf3b254151e53b274d5469743926171002bfcf6a9b046fc&scene=27

[12] AI大模型赋能银行零售金融创新发展 https://zhuanlan.zhihu.com/p/698919573

[13] 四川农信：基于集成学习的反洗钱可疑交易识别模型研究与应用 https://news.sohu.com/a/574214237\_100278905

[14] 基于深度学习的铁路行人异常行为识别 https://blog.csdn.net/m0\_68894275/article/details/145523654

[15] 智能计算赋能央行：应用实例、前景与挑战 https://baijiahao.baidu.com/s?id=1820485363718381272&wfr=spider&for=pc

[16] 利用TigerGraph降低AML调查成本：图机器学习实现高效反洗钱调查 https://www.modb.pro/db/1727507825277607936

[17] 机器学习在银行反洗钱可疑交易监测中的应用 https://mp.weixin.qq.com/s?\_\_biz=MzA5NjIwMDYyMw==&mid=2663686076&idx=1&sn=556b31f7153fcb622850e43afc2ceb9a&chksm=8a00367838528abedbc5fc1925abd9e1b4c6fef387fda5b17fb3830073f3f46da690749d484e&scene=27

[18] 西安银行：AI赋能反洗钱智能监测分析实践 http://baijiahao.baidu.com/s?id=1709677024362025534&wfr=spider&for=pc

[19] 金融领域自然语言处理：实时事件监测与财务快讯应用 https://www.pianshen.com/article/52251712172/

[20] 人工智能技术在反洗钱工作中的应用研究 https://baijiahao.baidu.com/s?id=1799076453775846469&wfr=spider&for=pc

[21] AI大模型赋能金融：开启操作风险智能评估新纪元 https://baijiahao.baidu.com/s?id=1827816709670204407&wfr=spider&for=pc

[22] 2025年金融BI工具识别洗钱交易模式 https://www.fanruan.com/blog/article/1760421/

[23] DeepSeek浪潮下金融科技AI应用的数据合规风险 https://baijiahao.baidu.com/s?id=1825204305036991417&wfr=spider&for=pc

[24] 大数据技术在金融机构反洗钱领域的应用与展望 https://zhuanlan.zhihu.com/p/101653714

[25] 机器学习技术在商业银行反洗钱领域的实战应用 https://mp.weixin.qq.com/s?\_\_biz=MjM5MzA3MzAzOQ==&mid=2655475644&idx=2&sn=3021dbd84493fbd66dba2c5e68218298&chksm=bd2f655c8a58ec4af48ddcc9cf095df7bbebbade5a492878f8247d13c3013051c9f7428612fc&scene=27

[26] 人工智能赋能金融创新数字化转型 https://mp.weixin.qq.com/s?\_\_biz=MjM5MzA3MzAzOQ==&mid=2655537780&idx=4&sn=bd6d81b7c7917c7dfb743f1be6eebf04&chksm=bd2078948a57f182eed5a3c6a27b780c2e19a1efe6104dfbd681891a16ae3f6c5d689bb45ca7&scene=27

[27] 基于数据中台的工行反洗钱报送治理实践 https://mp.weixin.qq.com/s?\_\_biz=MzI1Njk3MTAwNg==&mid=2247502495&idx=1&sn=41599ffcf6dee84a20c50547c8afe734&chksm=ea1c130edd6b9a18de4e0b72df95a9d43258b100431ca77a5d36cabbc940c8b99cbf2876f6fb&scene=27

[28] AI赋能金融风控：技术、应用与未来趋势 https://baijiahao.baidu.com/s?id=1822782176389444490&wfr=spider&for=pc

[29] 提升反洗钱可疑交易监测效能的建议 https://baijiahao.baidu.com/s?id=1762491488663797011&wfr=spider&for=pc

[30] 人工智能赋能反洗钱：革新金融犯罪合规 https://baijiahao.baidu.com/s?id=1810200599779911165&wfr=spider&for=pc

[31] AI赋能银行流水分析：深挖隐藏的异常交易 https://baijiahao.baidu.com/s?id=1825628013649430804&wfr=spider&for=pc

[32] 金融向善与数字赋能驱动银行反洗钱工作新发展 https://www.financialnews.com.cn/yh/gd/202309/t20230919\_279160.html

[33] 国有大行HTAP数据库赋能金融反洗钱实践 https://baijiahao.baidu.com/s?id=1806231427489434352&wfr=spider&for=pc

[34] AI反欺诈：大模型精准识别银行交易可疑行为 https://www.fintechschool.cn/review/340

[35] 基于深度学习的异常行为检测 http://zazhi.docin.com/p-4627656154.html

[36] ChatGPT在金融反洗钱与欺诈监测中的应用 https://wenku.baidu.com/view/d1967e4132126edb6f1aff00bed5b9f3f80f7240.html

[37] 人工智能赋能反洗钱与金融犯罪监测 https://baijiahao.baidu.com/s?id=1823369638799451350&wfr=spider&for=pc

[38] AI在反洗钱中的应用案例 https://wenku.baidu.com/view/0f6882a78d9951e79b89680203d8ce2f006665bd.html

[39] 基于深度学习的异常行为检测技术及应用 https://blog.csdn.net/weixin\_42605076/article/details/140220706

[40] 人工智能在金融行业的应用案例研究 https://max.book118.com/html/2025/0115/5100004312012032.shtm

[41] AI赋能金融：应用场景全景扫描 https://baijiahao.baidu.com/s?id=1825120988083829968&wfr=spider&for=pc

[42] AI赋能合规：机遇与风险并存 https://news.sohu.com/a/861796044\_120664764

[43] 慧安金科助力某银行智能反洗钱系统取得重要成果 http://healthnews.sohu.com/a/650604696\_400678

[44] 深度学习在异常行为识别中的应用与基线构建 https://developer.baidu.com/article/details/3344493

[45] 邮储银行将依托类ChatGPT技术推出反洗钱应用 https://baijiahao.baidu.com/s?id=1761882388137486556&wfr=spider&for=pc