【凯捷研究院】反洗钱交易监控现代化的战略价值

近日，凯捷研究院发布了一份名为《反洗钱交易监控现代化的战略价值》的行业研究报告。这份报告深入探讨了金融机构如何现代化其反洗钱（AML）交易监控（TM）系统，以应对当今复杂金融环境中的需求。报告基于对全球50家一级银行的2025年调查，提出了从传统基于规则的系统向由人工智能（AI）和机器学习（ML）驱动的、适应性强的监控框架转变的清晰路径。报告中详细介绍了AML TM现代化的四个成熟度阶段，并强调了AI、机器学习、机器人流程自动化和图分析等先进技术的作用。这份报告不仅揭示了金融机构在扩展这些创新技术时必须克服的操作、数据和监管挑战，还提供了一个实用的指南，帮助机构现代化其合规操作，同时与监管预期保持一致，其中包含了许多有价值的见解和策略。

随着金融犯罪的规模和复杂性不断增长，传统的基于规则的反洗钱（AML）交易监控（TM）程序已不再足够。金融机构面临着高误报率、运营效率低下和监管风险等问题。根据联合国毒品和犯罪问题办公室的数据，全球洗钱规模占全球GDP的2-5%，预计到2025年将达到2.4-6万亿美元。金融机构预计将每年在金融犯罪合规（FCC）操作上花费2000-2500亿美元，特别是在AML TM上。合规技术系统的投资预计将达到全球800-1200亿美元。

金融机构必须从被动反应转向主动策略，采用更动态、适应性强的解决方案来保护业务和维持合规。这份报告探讨了金融机构如何现代化其AML TM系统以满足当今复杂金融环境的需求。基于2025年对全球50家一级银行的调查，报告概述了从遗留系统到由人工智能（AI）/机器学习（ML）驱动的、适应性强的监控框架的明确路径。

报告提出了一个四阶段的AML TM现代化成熟度模型，并强调了AI、机器学习、机器人流程自动化和图分析等先进技术的作用。它还解决了机构在有效扩展这些创新时必须克服的操作、数据和监管挑战。我们认为，AML的未来在于智能、集成和可解释的系统，这些系统不仅能检测金融犯罪，还能实时适应新出现的威胁。有了正确的战略、技术和合作伙伴关系，金融机构可以构建既高效又面向未来的弹性合规框架。

金融机构打击金融犯罪的斗争正在进入一个新时期——一个需要敏捷性、智能和协作的时期。这份报告概述了基于规则的AML TM程序已不足以检测和阻止日益复杂的洗钱计划。金融机构必须采取分阶段、战略性的转变，向AI/ML驱动的系统转型，这些系统是适应性强、可解释和可扩展的。

报告确定了塑造这种转型的关键挑战和机遇——从数据碎片化和运营效率低下到代理AI、图分析和实时监控的前景。报告中提出的六步路线图为机构提供了一个实用的指南，以现代化其合规操作，同时符合监管预期。

我们认为，AML的未来在于智能编排——技术、数据和人类专业知识汇聚，创造出弹性、主动的合规生态系统。今天大胆行动的机构——投资创新、打破壁垒、与值得信赖的顾问合作——不仅能降低风险，还能在不断演变的金融格局中获得竞争优势。

让我们共同现代化AML——智能、道德和有效。

金融机构的AML TM系统现代化

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内容
03
04 TM系统的起源和挑战
05 隐藏的合规成本：从碎片化到挫败感
10 可扩展AI/ML在AML TM中的障碍及其解决方案
15 结论和前进的道路
引言

全球金融服务业在打击洗钱和金融犯罪方面面临越来越多的挑战。尽管在合规框架上投入了大量资金，金融犯罪仍在上升，威胁金融机构的完整性，侵蚀客户信任，破坏全球经济。根据联合国毒品和犯罪问题办公室的数据，洗钱规模惊人，占全球GDP的2-5%，预计到2025年将达到2.4-6万亿美元。作为回应，金融机构预计将每年在金融犯罪合规（FCC）操作上花费2000-2500亿美元，特别是在反洗钱（AML）交易监控（TM）上。合规技术系统的投资预计将达到全球800-1200亿美元。

近期的高调处罚，如对北美一家银行因AML失败而被处以30亿美元罚款，突显了有效TM的重要性。这些事件揭示了当前AML系统的漏洞，这些系统依赖于过时的基于规则的方法，无法跟上日益复杂的犯罪手段。因此，金融机构必须从反应性转向主动性策略，并采用更动态、适应性强的解决方案来保护业务和维持合规。

这份观点检查了AML TM系统的持续转型，重点关注AI和ML在现代化合规过程中的作用。
这项研究基于2025年对北美、欧洲、英国、亚太地区和澳大利亚的50家一级银行和金融机构的调查。参与机构代表了全球投资、商业银行和零售银行的平衡组合。北美和欧洲的参与者主要以其强大的投资和商业银行业务为特征，而亚太地区和澳大利亚的机构往往以更重的零售和商业银行业务组合运作。这种多样性提供了一个全面的视角，展示了不同业务模式和市场优先级的机构是如何推进AML现代化的。调查探讨了金融机构在增强AML TM能力的优先事项、挑战和战略。

报告为金融机构从传统的基于规则的系统向先进的AI-/ML驱动的合规模型转型提供了全面的路线图。报告中探讨的关键问题包括：
 2025年AML TM的战略优先事项
 运营合规成本的上升
 机构为增强其AML功能而采用的技术

这份报告将为金融机构、合规团队和技术提供商提供洞察，以导航金融犯罪预防的不断演变的格局。

TM系统的起源和挑战

TM起源于2000年代初，作为对全面AML法律（如美国爱国者法案）的监管要求。金融机构实施基于规则的系统作为直接响应以满足监管要求。这些系统依赖于预定义的场景和阈值来识别潜在的可疑活动。它们的简单性和监管一致性使它们成为金融机构在应对严格的AML任务时的首选。

导致基于规则的场景迅速采用的因素：
简化的监督 易于 透明和 审计 实施 标准化的输出开始

尽管它们最初有优势，但基于规则的系统难以跟上现代金融犯罪的步伐。它们造成运营效率低下、合规缺口和客户不满，使它们不适用于当今复杂的金融环境。

与基于规则的系统相关的其他挑战包括：
 高误报率：这些系统用不可操作的警报淹没合规团队，转移了解决真正风险的资源
 缺乏适应性：原始的检测方法未能提供对不断演变的洗钱技术的细微洞察，如加密货币分层和基于贸易的洗钱
 客户档案碎片化：零售、机构银行和支付系统提供商（PSP）之间的数据不连续性在监控中造成盲点
 复杂的规则管理：多个嵌入式规则使系统难以维护、微调和优化，导致运营效率低下
 瓶颈调查：积压的工作流程延迟案件解决，而合法交易经常被标记，使客户感到沮丧
 监管风险：反应性、基于阈值的监控使银行容易受到新兴金融犯罪威胁的影响，而不是主动减轻新出现的风险

银行必须超越基于规则的反应性合规，采用AI-/ML驱动的交易监控解决方案，以提高效率、准确性和监管韧性。

隐藏的合规成本：从碎片化到挫败感

TM是银行合规框架中最关键的组成部分之一，也是抵御金融犯罪的第一道防线。然而，一些银行难以构建有效、可扩展和适应性强的TM系统。尽管每年在劳动力、技术和运营流程上投入数十亿美元，但仍存在重大差距。高误报率、数据碎片化、遗留技术和低效的工作流程阻碍了TM系统跟上不断演变的金融犯罪的步伐。我们的分析显示，银行对其基于规则的TM系统的效率评为3.5分（满分5分），凸显了期望和性能之间的明显差距。

AML TM中的劳动力分配

AML TM中的劳动力分配在不同国家和机构之间差异显著。银行根据地理位置、风险承受能力和监管预期不同地优先考虑合规运营。

现在，我们讨论美国、英国和欧洲银行的AML TM劳动力分配。

图1显示了美国、英国、欧洲和亚太地区顶级银行的AML TM劳动力分配。它显示了包括与制裁相关的全职员工（FTE）分布在内的AML TM顶级银行的劳动力分配。

图1：顶级银行在AML TM中的劳动力分配
一级银行 一级银行 一级银行 一级银行 一级银行 一级银行 一级银行 一级银行
来源：Everest Group（2025年）

总部 FTEs AML FTE 百分比
美国 193,021 9,408 4.76 美国 220,960 3,945 1.78 英国 172,475 6,815 3.95 英国 72,874 2,207 3.03
亚太地区 44,000 2,900 6.59
亚太地区 52,000 931 1.79 欧洲 74,877 3,428 4.58 欧洲 164,921 3,656 2.22
制裁百分比
1590 0.82 631 0.28 1,453 0.84 450 0.62 704 1.60 416 0.80 887 1.18 1,122 0.68
TM百分比
1,002 0.51 305 0.25 1,196 0.69 482 0.66 920 2.09
258 0.5 662 0.88 649 0.39
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银行的AML TM支出分配

AML TM支出范围强调了数据和技术现代化的日益转变，同时突出了持续的劳动力和基础设施成本。战略性支出对齐

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