银行可以通过技术解决洗钱拼图吗？

尽管在交易时被发现，但在交易时发现巨大的银行被洗涤的巨大资金的启示应该强迫银行开发反洗钱技术，以不仅仅是肆无忌惮的疑似活动。

连接监管机构，执法和银行的数据库，并自动阻止某些交易，通过使他们能够更快地反应，可以是银行捕获-22的方式。但是停止洗钱的复杂性质使得科技挑战了一个大的。

洗钱是目前标题新闻。泄露于Buzzfeed新闻并与国际集团联盟共享的文件透露，在包括汇丰银行，巴克莱和渣打银行的银行尽管发现可疑交易，但仍会移动大量资金。

犯罪分子使用大银行隐藏他们的肮脏钱，这通常与有组织的犯罪与用于支付资产以隐藏金钱的起源的资金相关联。据联合国，每年约2TN非法移动。

大银行允许数十亿美元的数十亿美元的价值被犯罪分子迁移到股价艰难，应该触发行动，但银行往往陷入岩石和一个艰难的地方。他们有责任发现和停止可疑活动并向监管机构报告，但通常他们还必须向执法实施一个首先调查的机会。技术可以是答案吗？

虽然洗钱PS是令人眼花的，但检测率很低，人类密集型方法传统上用于现货潜在的洗钱活动。在全球范围内，检测到低单位的洗涤活动百分比，并且封锁了一小部分。

去年，全国经济犯罪中心表示，洗钱费用每年超过1000万英镑。

潜在的银行可能面临重大罚款，以防止这种活动，已经投资于制度以取代手动方法，以挑选洗钱，因为监管机构夹在犯罪活动上。

例如，今年3月，瑞典的监管机构和爱沙尼亚在瑞典银行为违反洗钱法施加3470万欧元的罚款。

在荷兰，监管银行未能阻止2010年和2016年欧元欧元欧元欧元的洗钱，在2018年被罚款7.75亿欧元。

在2017年，花旗集团同意支付近1000万美元，并录取刑事违规行为，因为它已经解决了违反美国和墨西哥货币转移的反洗钱规则的调查。同年，德意志银行被罚款650米英国和美国当局允许富裕的客户搬出俄罗斯的10亿美元。

在巨额经济处罚的威胁下，银行已经转向技术来检测洗钱活动。如今，机器学习和自然语言处理都用于替换手动工作。机器可以阅读比人类更多的文章，可以自动化反洗钱过程。

例如，采取汇丰银行。2018年，它宣布它正在使用Fintech Startup Quantexa的软件，帮助它在前一年之前的试点后自动打击洗钱。该软件分析数十亿数据记录，包括内部和外部来源，以发现潜在的洗钱活动。这将有助于汇丰符合监管合规性，并降低其业务风险。

2017年2月，汇丰银行透露，金融行为管理局（FCA）正在调查下，洗钱控制下的失败。该银行在2016年的2016年财务业绩中，该银行表示，该银行是“全民协定调查的主题”遵守英国洗钱法规和金融犯罪制度和控制要求“。

但银行面临着捕获的22次阵地，有责任报告活动并帮助执法调查洗钱活动背后的罪犯，但如果他们通过这种活动，罚款风险。

罗恩兰明顿（Citibank）的前全球银行调查前的全球负责人表示，发现可疑交易是最简单的部分，但由于几乎不可能平衡的责任，这是困难的。

莫登顿一直处于许多银行家在发现可疑活动时面临的职位。“你正在等待当局回应，并说'现在停止交易'或”让它走“或者，正如通常情况，他们一无所获，”他说。

莫明顿表示，这将在困难的情况下留下一个困难的情况，因为这是一个刑事犯下你对他们所在的洗衣鱼，你可能会通过阻止或推迟交易来做。

“监管机构希望被拒绝，但他们也说，如果你[无意识]脱掉骗子，他们会在你之后来，因为你可能会威胁着刺痛的操作，”他补充道。“有良好的技术可以点击洗钱，但是当你发现它时，你是如何对其做出反应的？”

莫明顿表示，银行有艰难的决定。“你必须通知当局，但通常他们不会迅速反应。我通常不会对银行家非常同情，但在这一点上，我是。“

根据David Bannister，David Bannister at Aite的David Bannister根据David Bannister的说法，将制定有执法机构和某些交易的自动块的系统有助于解决巨大的洗涤问题。

“某种方式链接执法机构和银行的数据库，”他说。“报告可能会转到监管机构进行整理，但如果他们更积极，它可以告诉他们阻止它。”

但是暖温顿补充说：“一般来说，警察和监管机构可用的技术并不是很好，在军备竞赛中很好地落后。问题是，谁在那里设计了这些东西？你正在以现金谈论认真的投资。“

Fintech供应商CEO Charlie Delingpole CompuridAdvants，它提供反洗钱自动化技术，并与银行合作，包括Sandander，美国银行和挑战者奥克斯奥克斯·奥克斯（Oaknorth）表示：“技术和流程已经从2013年可接受的，从这些启示的许多日期开始迈出。监管机构不能要求银行做出技术上无法实现的事情，但现在也是如此。

“监管机构可以将钢筋设置得远高，洗钱者应该更担心。”