随着金融犯罪环境的复杂化，监管机构正日益重视将先进的技术解决方案应用于反洗钱实践。近年来，RPA 和机器学习等新兴技术在金融机构提升工作效率方面取得明显进展。利用流程自动化工具收集并整理可疑客户、交易数据，再结合基于机器学习的风险引擎产生风险警报，可减少手工操作工作量，缩短信息筛选时间，让反洗钱团队将更多时间聚焦在高价值的分析和调查工作上。
RPA是一种基于人工智能和自动化技术的流程自动化解决方案，通过软件机器人模拟人工操作，实现大批量、重复且规则明确的日常事务的自动化处理。在反洗钱领域，RPA技术可以应用于客户信息管理、交易监测、可疑活动报告等多个环节，显著提高工作效率和准确性。
在反洗钱工作流程中，可疑交易预警分析是关键环节，金融机构要用大数据分析、人工智能等技术实时监测客户交易行为，发现异常模式和线索，如用大数据分析海量交易数据挖掘洗钱行为，设合理预警指标，交易触发条件时系统自动预警，且要深入分析调查可疑交易。同时，客户身份识别也很重要，开户环节要按标准核实手机号实名、开卡用途、工作地及证明等信息，存量客户管理要做好尽职调查和排查，管控账户，防风险扩大。
达观RPA深度集成了其自研的自然语言处理（NLP）、光学字符识别（OCR）、知识图谱、大模型等先进AI技术，具备强大的智能分析和核对功能，并且达观RPA技术在反洗钱工作中的应用已经取得了显著成效。例如，达观RPA可以自动执行客户识别信息输入、数据收集与验证、跨系统数据编译等任务，有效减轻人工操作负担，提高数据处理的效率和准确性。此外，达观RPA还可以帮助金融机构实时监测可疑交易，提高警报质量，减少误报率。
- 核心信息比对：针对企业名称、统一社会信用代码等核心识别数据，达观 RPA 会进行严格的比对，确保这些信息在不同系统之间的一致性。如果发现核心信息不一致，可能意味着存在潜在的风险或异常情况，需要进一步深入分析。
- 辅助信息分析：对于经营范围、注册资本等辅助分析数据，RPA 会采用语义分析和相似度计算等方法来判断差异程度。例如，如果两个企业的经营范围描述相似度较低，但又属于同一行业或相关领域，RPA 会进一步分析这种差异是否合理，是否存在洗钱等违法违规行为的嫌疑。
- 历史数据对比：RPA 还可以结合企业的历史工商信息和交易数据进行对比分析，了解企业的经营状况和业务变化趋势。通过对历史数据的分析，可以发现企业是否存在突然的业务转型、异常的交易行为等情况，为反洗钱监测提供更多的线索和依据。
某大型商业银行拥有海量客户，需要定期对客户身份信息进行核查与更新，包括企业客户的工商信息。人工方式面临效率低下、信息更新不及时以及容易出错的问题。
- 数据采集自动化：达观RPA 机器人自动登录企业信用信息公示系统和银行内部客户管理系统。每天定时批量获取企业客户的最新工商登记信息，如企业名称变更、法定代表人更换、经营范围调整等内容，以及银行内部存储的客户身份信息。
- 信息比对与更新：对获取的内外部数据进行自动化比对。对于关键信息（如企业名称、统一社会信用代码）不一致的情况，机器人会标记并生成详细的差异报告。对于需要更新的客户信息，RPA 自动在银行内部系统中更新记录，确保客户身份信息的准确性和时效性。
- 风险预警：在信息比对过程中，如果发现客户工商信息频繁变更或者关键信息变更后存在潜在风险（如涉及高风险行业的变更），达观RPA 会及时向反洗钱部门发送预警信息。反洗钱团队根据预警可以迅速开展调查，评估客户是否存在洗钱风险。
通过达观 RPA 的应用，该银行客户身份信息核查与更新的效率提高了约 80%。以前需要人工花费数周时间完成的大规模客户信息更新工作，现在可以在数天内完成。同时，信息更新的准确性大幅提升，减少了因信息误差导致的反洗钱监测漏洞。
反洗钱 RPA 的应用是金融机构数字化转型的重要组成部分，将促进金融机构在业务流程、风险管理等方面的创新和优化。通过高效的反洗钱措施，金融机构能够更好地维护金融市场的稳定和安全，增强公众对金融机构的信任，从而提升自身的竞争力。未来，达观RPA将继续在这一领域深耕细作，不断推动技术创新与升级，为金融机构的数字化转型和风险管理提供更加坚实的支持。
