独家爆料：香港银行如何合规风控，凭什么关户？

　　香港银行每年都会因风控合规问题关闭大量账户，很多账户持有者反应关户原因不明；自己明明有细心维护账户，充分注意规避各项常规风险点，账户却仍被关闭，询问银行方面具体关户原因也语焉不详。

　　本期，领呈就为您送上，香港各大银行最新的风控合规技术手段，了解这些情报能让您的香港银行账户更安全。

　　金管局有话说

　　“我们在这份报告首次与各界分享有关银行在应用反洗钱合规科技方面的全面及实际经验。”

　　——金管局副总裁阮国恒

　　2019年11月22日，香港金管局举办首届打击洗钱及恐怖分子资金筹集合规科技研讨会；会议决定在未来6至12个月集中进行打击洗钱及恐怖分子资金筹集生态系统研究试验。

　　2021年1月21日，金管局发表题为「反洗钱合规科技：案例研究与见解」的报告，介绍合规科技如何能提高打击洗钱及恐怖分子资金筹集活动（反洗钱）工作的成效及效率，以及分享不同银行采取的具体步骤和成功的应用实例。

　　金管局对监管科技功能定义为：在反洗钱/反恐融资计划中使用的应用程序或解决方案，利用以下一种或多种技术。

　　机器人过程自动化（RPA）

　　光学字符识别（OCR）

　　云计算

　　面部/语音识别

　　网络/图形分析

　　自然语言处理/生成（NLP/NLG）

　　机器学习

　　分布式账本技术（DLT）

　　香港银行案例

　　“银行可以在所有方面展开竞争，但如果我们在反洗钱/反恐融资控制的有效性方面展开竞争，那么我们都会输。”

　　——参与活动的银行界人士

　　案例　银行Ａ

　　使用网络分析调查和非传统数据元素

　　银行Ａ的做法是探索在银行同业和公共部门机构之间纳入非传统的数据元素，如IP地址，以确定客户之间原本未披露的关系网络。

　　他们会定义一个网络本体，并统计属性：客户名称和居住地址；交易数据；与客户有关的令人感兴趣的数据；数字足迹，如关于登录尝试到其网上银行帐户的信息（日期、时间和地点）。

　　工作人员采用可视化数据运行来建立模型，其特点是：可以从具有相同 IP 地址的多个客户中确定未公开的关系集群、试图同时登录网上银行账户的电子邮件/ 通信地址；以及在短（如24小时）时间内多次尝试从与多个相关的IP地址登录到单个网上银行账户。

　　技术：网络/图形分析

　　案例　银行Ｂ

　　名称筛选和负面信息搜索中的RPA

　　银行Ｂ采用的是将分析师手动从第三方数据源在线检索信息，然后把信息复制粘贴到名称筛选系统中，并查看搜索结果的流程，编写程序进行自动化操作。

　　随着机器人自动监管合规解决方案的产生和运行，B银行目前正评估应用更复杂的科学监控工具的机会，包括机器学习技术。

　　技术：机器人过程自动化（RPA）

　　机器学习

　　案例　银行C

　　事务监视警报调查中的RPA

　　银行Ｃ较银行Ｂ更进一步，使用带有机器学习功能的程序对各种信息进行检索和完成分析，并自动发出提示信息的无人值守自动化方案。当前有超过65%的香港银行采用类似的RPA技术。

　　在该方案中，系统会使用到的手段和数据包括：

　　·　从核心银行系统检索客户信息

　　（例如：人口学参数资料，账户和产品信息）。

　　·　交易数据检索和基本例行分析

　　（例如：交易量最大的交易对手）。

　　·　外部数据库搜索

　　（例如：识别任何不利/负面来自新闻媒体数据库的信息）。

　　技术：机器人过程自动化（RPA）

　　机器学习

　　自然语言处理/生成（NLP/NLG）

　　案例　银行D

　　数据库和主动反洗钱/反恐融资数据分析审查

　　银行Ｄ的操作模式与银行Ｃ类似，但其从战略的角度提出一个整合了上下游数据系统的中间数据储存库概念，对海量的数据进行标准化规范。

　　该系统注重与反洗钱反恐融资相关的数据是如何捕获、存储和访问。它在上游和下游系统之 间建立了一个中间数据储存库，汇集了80 多亿个数据点，涵盖KYC、交易和贸易数据等全面信息。这个中间数据存储库允许专家直接从存储库中提取数据并执行积极的数据分析评审。

　　它与之前银行C采用系统的最大不同在于，前者趋向于对可疑点的实时筛选锁定反馈，而后者可以通过已查明的可疑客户团体的数据，通过数据库进行“全面比对调查”，确定该模式是否存在于其他客户群体中，以找出更多的可疑团体。

　　技术：机器人过程自动化（RPA）

　　机器学习

　　云计算

　　各位客户朋友，通过以上的报告分析，我们可以发现香港各大银行正在积极的探讨如何应对反洗钱反恐融资带来的风控合规问题，技术的应用和整合已经进入到较深的层次，这是一件好事，只有成熟稳定的规则出台，香港银行的无序关户问题方能得以解决。

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