《反洗钱“第七感”：deepseek赋能银行反洗钱业务开展》

《反洗钱“第七感”：deepseek赋能银行反洗钱业务开展》

主讲：周思闻老师

【课程背景】

随着《中华人民共和国反洗钱法（2024年修订）》颁布，反洗钱工作开展从监管、要求到管理、实施都有了新的形势。与此同时，随着金融科技的快速发展和数字化转型的深入推进，人工智能（AI）技术正在深刻改变银行业的风控模式。

本课程以“AI赋能反洗钱”为核心，聚焦银行反洗钱工作人员在实际工作中面临的痛点与需求，结合AI技术在反洗钱建模、流程管理等场景，帮助银行反洗钱业务人员借助AI技术推动模型建立，制度建设和流程设置等工作开展。通过理论与实践相结合的方式，助力银行反洗钱工作人员提升反洗钱管理的能力和成效。

【课程收益】

掌握AI在反洗钱监测中的核心应用场景

了解运用Deepseek协助业务人员建立模型的方法

熟练运用DeepSeek构建特征工程与规则引擎

通过Dify实现智能体快速部署与流程自动化

建立AI赋能的团队协作与风险管理体系

【课程时长】

1天（6小时/天）

【课程对象】

适合金融机构内部员工，包括反洗钱专岗人员和科技人员

【课程方式】

问题讨论+要点解析+经验总结

【课程特色】

采用“AI双屏教学模式“”：教师端演示Dify配置，学员端实时同步操作

内置合规检查点：所有生成内容自动匹配FATF最新建议要求

压力测试环节：模拟洗钱场景提出对应的反洗钱模型及运用策略

【课程大纲】

第一讲：AI技术的运用对于反洗钱的影响

问题思考：AI太火爆，是否会将人类代替？

AI时代的反洗钱变革

AI技术概览：

国内主要AI工具：Deepseek、kimi、豆包等

国外主要AI工具：ChatGPT、Grox等

反洗钱开展面临的挑战和机遇：

挑战：

中国即将参与第5轮FATF国际互评

《新反洗钱法》出台，治理力度加强

AI在洗钱、上游经济犯罪领域的超前运用

案例1：

“AI换脸”技术在电信诈骗和洗钱环节的运用。

“风险为本”的管理策略

保持反洗钱风控与客户营销、服务之间的平衡

机遇：

《新反洗钱》赋予银行工作人员的权利以及“尽职尽责”的免责策略

“非银金融机构”反洗钱要求带来的新的岗位

AI、大数据技术为银行风控体系带来的赋能

反洗钱现有的“AI”技术赋能：

银行内部：AML反洗钱系统、名单管理系统、可疑交易监测模型、客户洗钱风险评级

银行外部：线上查冻扣平台、联网核查、工商企业信息平台等

AI在反洗钱工作开展的业务场景

问题思考：deepseek在每个场景的角色是什么？AI是服务人类的工具，避免成为被AI“统治”的“工具人”！

客户洗钱风险评级模型运用：“定性+定量”智能评级模式

大额交易报送

可疑交易监测、识别及报送

案例2：

运用ChatGPT帮助建模团队编辑SQLY代码，10分钟完成规则搭建。

可疑交易报告撰写

反洗钱资料及交易记录保存

第二讲：数字时代转型下的AI在反洗钱场景中的具体实施（理论开展+沙盘推演）

AI反洗钱监测基础架构（理论铺垫）

研究方案：为反洗钱的梁山上配置的最强协同卫士——“鲁智深”

人工“智”能，“深”度求索，像鲁智深一样、协同银行反洗钱工作人员开展反洗钱工作，守卫资金安全，保障经济运行。

新一代AML监测体系特征

传统规则引擎的局限性

机器学习与规则引擎的融合架构

动态风险阈值调整机制

AIGC技术赋能路径

自然语言处理在可疑交易报告生成中的应用

知识图谱在资金链路分析中的实现

动态模式识别技术演进

方案1深度实施 - 智能特征工程构建（实战演练）

特征工程开发流程

智能体配置

工作流设计：

关键组件配置：

特征计算API接入

规则版本控制模块

误报反馈学习回路

产出物：可即时部署的智能监测规则引擎原型

智能排查体系搭建（沙盘推演）

案例3：

某股份制银行团队结构：

DeepSeek输出示例：

Dify实现路径：

搭建智能排班系统：

人员技能标签管理

工单智能分配算法

响应时效监控看板

构建知识沉淀体系：

案例处置知识库

最佳实践推荐引擎

合规更新自动同步