2021年4月，央行印發《金融機構反洗錢和反恐怖融資監督管理辦法》，進一步完善反洗錢監管措施，與此同時又集中對10余家金融機構開出了罰單，金融領域再次刮起一場反洗錢監管的強風暴。深圳索信達數據技術有限公司（索信達控股，股票代碼：03680.HK）作為中國金融行業領先的AI大數據解決方案提供商，長期以來通過大數據和人工智能技術，幫助金融機構以數據驅動反洗錢能力的提升。據索信達介紹，在過去的2020年，央行共對614家金融機構、支付機構等開展了專項和綜合執法檢查，對537家機構進行了處罰，罰金超5億元，處罰違規個人1000人，罰金2468萬元。這影響的不僅是金融機構自身的運營風險，還有損其公共形象與用戶信任。因此反洗錢成為金融機構非常重要的一項工作。

然而很多金融機構在推進反洗錢工作中，遇到了不少難題。其中基礎數據的管理就是業內常談的難題之一。尤其是體量較大的大型金融機構，反洗錢涉及的數據數量龐大、場景復雜，相關的數據管理工作對企業人力成本和技術能力都是很大的挑戰，如果沒有一套精準、專業的數據管理系統，極易造成誤報漏報、風險評級不準確等問題。

基于深厚、專業的金融AI大數據管理服務能力及經驗，索信達已為多家頭部金融機構提供智能反洗錢數據資產管理服務方案。索信達的專家團隊主要來自Teradata 、SAS、IBM、德勤、安永等全球領先的數據方案提供商或咨詢公司。記者了解到，索信達是國內目前為數不多的能夠為金融機構提供從咨詢到落地的端到端、系統化的數據管理解決方案廠商。

精準把脈行業痛點

對于金融機構來說，往往快速增長的業務量導致反洗錢成本大幅上升，洗錢場景的復雜性導致無法有效甄別異常交易客戶，成為金融機構普遍遇到的問題。索信達通過對大量用戶的調研，總結了金融機構在反洗錢方面經常遇到的問題：

案件調查需要大量人工成本。傳統規則系統準確率低，需要耗費大量人工做案件復核，隨銀行業務的增大，合規成本也大幅上升；

可疑交易的誤報/漏報。目前的可疑交易監測規則均基于過去已發生的案例而設計，具有一定的滯后性，難以及時偵測到新出現的洗錢方式；

風險評級不準確。客戶風險評級做為反洗錢KYC重要的工作內容，由于開戶客戶提供有限身份信息或虛假信息刻意對身份進行掩蓋，導致無法有效進行客戶風險評級；

反洗錢規則優化難度大。反洗錢規則的各種閾值設定無參考依據；簡單的規則無法應對復雜的洗錢場景。

快速落地智能反洗錢解決方案

針對行業反洗錢痛點，索信達為金融機構用戶量身定制一體化的智能反洗錢數據資產管理解決方案，并快速實施落地。以索信達為某大型金融集團提供的服務方案為例，索信達為用戶進行了反洗錢數據資產盤點、數據地圖構建，為用戶建立了數據資產管理與應用平臺，并進行數據資產治理、整合數據資產等。

通過反洗錢數據資產盤點，建立反洗錢數據資產目錄，構建了數據地圖，對用戶反洗錢數據進行了全盤的整理，清晰的分類與標記，理清了各類數據與業務的關系，讓數據從混沌狀態變得井井有條。

通過數據資產管理與應用平臺實現數據資產可視化管理，為用戶設計了一款操作簡單便捷的整理與查詢的門戶工具，對數據進行一站式管理，用戶可方便的隨時對數據進行查詢，一旦發現問題，可以快速查找根源所在，以及進行數據接口變化的影響性分析。

通過數據資產治理，確保反洗錢數據資產可信、可靠，大大降低資源消耗，提高了數據處理效率。同時還對反洗錢數據進行全面的分類分級，落實金融數據安全標準，確保反洗錢數據的安全合規使用和共享。

數據資產整合則通過數據整合層方案，規范中間層數據，大大提升集團范圍同一客戶身份識別、大額及可疑交易識別能力和反洗錢風險評級的準確性。

總而言之，索信達為用戶解決了反洗錢的數據信息盲點，突破數據使用瓶頸，規范數據管理流程，提高中心數據管理效能等，大大提升了用戶反洗錢工作的效率與質量，進一步增強了風險管理能力。

未來，索信達將繼續發揮在金融AI大數據領域的專業優勢，為更多金融機構提供標準化智能反洗錢及數據資產管理解決方案，解決更多金融場景下的數據管控、數據治理問題，幫助金融機構不斷提升反洗錢水平，助力金融行業健康發展。

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