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銀行反洗錢課程

【課程背景】
隨著《中華人民共和國反洗錢法（2024年修訂）》頒布，反洗錢工作開展從監管、要求到管理、實施都有了新的形勢。與此同時，隨著金融科技的快速發展和數字化轉型的深入推進，人工智能（AI）技術正在深刻改變銀行業的風控模式。
本(ben)課程以“AI賦能反(fan)洗(xi)(xi)錢(qian)”為核(he)心，聚(ju)焦銀行反(fan)洗(xi)(xi)錢(qian)工作(zuo)人員在實際工作(zuo)中面臨的(de)痛點與需求，結合AI技(ji)術(shu)在反(fan)洗(xi)(xi)錢(qian)建(jian)模(mo)、流(liu)程管理(li)等場景(jing)，幫助銀行反(fan)洗(xi)(xi)錢(qian)業(ye)務人員借助AI技(ji)術(shu)推動模(mo)型建(jian)立，制(zhi)度建(jian)設(she)和流(liu)程設(she)置等工作(zuo)開展。通過(guo)理(li)論與實踐(jian)相結合的(de)方式，助力銀行反(fan)洗(xi)(xi)錢(qian)工作(zuo)人員提升反(fan)洗(xi)(xi)錢(qian)管理(li)的(de)能力和成效。

【課程收益】
掌握AI在反洗錢監測中的核心應用場景
了解運用Deepseek協助業務人員建立模型的方法
熟練運用DeepSeek構建特征工程與規則引擎
通過Dify實現智能體快速部署與流程自動化
建立AI賦能(neng)的(de)團隊協作與風險管理(li)體系(xi)

【課程對象】
適合(he)金融機構內(nei)部員工，包括(kuo)反洗(xi)錢專崗(gang)人(ren)員和科技人(ren)員

【課程大綱】
第一講：AI技術的運用對于反洗錢的影響
問題思考：AI太火爆，是否會將人類代替？
一、AI時代的反洗錢變革
1、AI技術概覽：
1）國內主要AI工具：Deepseek、kimi、豆包等
2）國外主要AI工具：ChatGPT、Grox等
2、反洗錢開展面臨的挑戰和機遇：
挑戰：
1）中國即將參與第5輪FATF國際互評
2）《新反洗錢法》出臺，治理力度加強
3）AI在洗錢、上游經濟犯罪領域的超前運用
案例1：
“AI換臉”技術在電信詐騙和洗錢環節的運用。
1）“風險為本”的管理策略
2）保持反洗錢風控與客戶營銷、服務之間的平衡
機遇：
1）《新反洗錢》賦予銀行工作人員的權利以及“盡職盡責”的免責策略
2）“非銀金融機構”反洗錢要求帶來的新的崗位
3）AI、大數據技術為銀行風控體系帶來的賦能
3、反洗錢現有的“AI”技術賦能：
1）銀行內部：AML反洗錢系統、名單管理系統、可疑交易監測模型、客戶洗錢風險評級
2）銀行外部：線上查凍扣平臺、聯網核查、工商企業信息平臺等
4、AI在反洗錢工作開展的業務場景
問題思考：deepseek在每個場景的角色是什么？AI是服務人類的工具，避免成為被AI“統治”的“工具人”！
1）客戶洗錢風險評級模型運用：“定性+定量”智能評級模式
2）大額交易報送
3）可疑交易監測、識別及報送
案例2：
運用ChatGPT幫助建模團隊編輯SQLY代碼，10分鐘完成規則搭建。
4）可疑交易報告撰寫
5）反洗錢(qian)資料及(ji)交易(yi)記錄(lu)保存

第二講：數字時代轉型下的AI在反洗錢場景中的具體實施（理論開展+沙盤推演）
一、AI反洗錢監測基礎架構（理論鋪墊）
研究方案：為反洗錢的梁山上配置的最強協同衛士——“魯智深”
人工“智”能，“深”度求索，像魯智深一樣、協同銀行反洗錢工作人員開展反洗錢工作，守衛資金安全，保障經濟運行。
1、新一代AML監測體系特征
1）傳統規則引擎的局限性
2）機器學習與規則引擎的融合架構
3）動態風險閾值調整機制
2、AIGC技術賦能路徑
1）自然語言處理在可疑交易報告生成中的應用
2）知識圖譜在資金鏈路分析中的實現
3）動態模式識別技術演進
二、方案1深度實施 - 智能特征工程構建（實戰演練）
1、特征工程開發流程
2、智能體配置
3、工作流設計： 
4、關鍵組件配置：
1）特征計算API接入
2）規則版本控制模塊
3）誤報反饋學習回路
產出物：可即時部署的智能監測規則引擎原型
三、 智能排查體系搭建（沙盤推演）
案例3：
某股份制銀行團隊結構：
 DeepSeek輸出示例：
 Dify實現路徑：
1、搭建智能排班系統：
1）人員技能標簽管理
2）工單智能分配算法
3）響應時效監控看板
2、構建知識沉淀體系：
1）案例處置知識庫
2）*實踐推薦引擎
3）合(he)規更(geng)新自(zi)動同步

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