SAS凭借广泛的端到端自动化和深度风险分析能力在十家候选供应商中拿下产品完整性最高分
近日，重量级研究机构Chartis宣布将SAS评为RiskTech象限®反贸易洗钱类别的领导者 (TBAML,即trade-based anti-money laundering)。分析和人工智能（AI）领域的巨擘SAS是在产品完整性方面得分最高的供应商，在全部四个评价标准（数据支持、产品类型覆盖范围、分析技术广度和工作流程）中都拿到了高分。
“由于国际贸易量巨大且交易形式复杂，通过贸易进行的洗钱活动一直都非常难以调查。”Chartis金融犯罪风险管理研究负责人Philip Mackenzie表示：“针对这一情况，SAS 可以帮助金融机构全面应对贸易融资风险中的核心领域，尤其是账户和交易活动。此外，SAS还预先构建了可即时部署的反贸易洗钱类型库，采用AI和机器学习能力来帮助监测异常活动。”
Chartis此次评估了SAS 和其他九家供应商，发布了《2022反贸易洗钱解决方案：市场和供应商格局》。这是Chartis对重要性不断升级的金融犯罪合规方面的首次评估。报告指出：
“SAS解决方案以能够整合数据抽取、数据融合、文档和交易分析、反洗钱分析和工作流管理而著称。SAS在对贸易文档整合分析方面，不论是从图像中提取文本，还是对贸易欺诈和洗钱风险指标进行核查，都表现地异常优异。”
供应商分析进一步指出：“SAS 已向部分客户推出了功能齐全的反贸易洗钱平台，并且目前在这一新兴领域处于领先地位。”
全球银行业巨头应用AI改善反贸易洗钱风险管理与合规性
在其众多反贸易洗钱产品中，贸易风险分析合规工具包 (TRACK)是SAS与其黄金合作伙伴安永共同开发的。该项先进的贸易融资风险解决方案帮助一家全球银行业巨头在反贸易洗钱、防范制裁风险和违反反抵制规等方面极大地提高了监测准确性和实现手动执行任务的自动化。
TRACK用单一的混合反欺诈/反洗钱机器学习模型，对每一笔贸易交易值得进一步调查的概率进行评分，.以取代原有100次左右的核查工作。该模型不断从历史数据中学习，并使用强大的文本挖掘和文本分析工具进行关键的语境分析，每年可为大约900万笔贸易交易（大约 2500 万份相关文档）提供帮助。这一举措备受赞誉，其成果包括：
· 运营效率提升了30%以上。
· 反欺诈/反洗钱模型的准确率超过85%。
· 制裁筛查模块的误报率降低了60%。
AI在反洗钱中的应用前景
随着监管压力的加剧，金融机构将需要有效的数据聚合和各种日益精进的分析能力。
最近，公认反洗钱师协会（ACAMS）联合毕马威和SAS对850名金融犯罪领域专业人士进行了一项反洗钱调查，显示反洗钱技术领域已取得了巨大创新。超过一半（57%）的受访者表示，其所在机构已在反洗钱合规流程中部署了AI或机器学习，正在试用此类解决方案或计划在未来的12-18个月内实施。
“2021年，全球贸易达到28.5 万亿美元，创下历史新高，突显了对反贸易洗钱活动开展监控的重要性和复杂性。”SAS 反欺诈与安全智能高级副总裁 Stu Bradley 表示： “贸易货物的巨大规模使犯罪分子更容易在众目睽睽之下转移巨额资产。”
Bradley补充道：“由于全球供应链需求被抑制，贸易融资机构更应在管理合规风险的同时减少人工流程的摩擦。企业可以依靠SAS由AI驱动的、经过行业验证的解决方案来消除这些噪音，帮助将稀缺资源集中在最能产生效果的地方。”
关于Chartis
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