在一个全球化和相互合作的时代在互联世界中，金融犯罪对企业构成了严重威胁，对银行、金融服务和保险(BFSI)行业的企业更是如此。数据显示，2002年，公司因未能阻止这些非法活动而被罚款50亿美元，比一年前惊人地增加了50%。在全球范围内，由于金融犯罪和合规问题，公司的营业额减少了3%，从2020年的2140亿美元上升到2022年的惊人的2740亿美元。

　　在打击金融犯罪(FinCrimes)时，银行面临着几个关键挑战。不同的系统和客户入职、客户尽职调查(CDD)和风险评估的冗余过程构成了重大障碍。人工移交等过时做法的持续存在，加剧了反金融犯罪工作的低效。操作孤岛进一步使这一问题复杂化，导致金融功能的分散和部分覆盖，最终增加了金融犯罪攻击的风险。

　　此外，缺乏有效的变更管理导致银行无法跟上不断变化的金融犯罪法规。在当前的市场中，跟上变化和保持更新是必须的。

　　人工智能的进步总是导致骗子利用这项技术进行规模空前的金融犯罪。深度造假和人工智能将推动1万亿美元的金融欺诈和犯罪，因为这项技术使诈骗者能够降低成本，并扩大对广大消费者的影响。人工智能尤其被用于“加速”欺诈，尽管在欺诈检测方面投入了大量资金，但仅在美国，消费者去年就因金融犯罪损失了80亿美元以上。因此，对于监管机构和更大的银行界来说，至关重要的是要团结起来，合作并更新流程，以建立新的系统，以应对未来几年由人工智能引发的犯罪。

　　尽管障碍似乎很大，但银行可以考虑采取一些策略来应对这些问题。在第一和第二道防线上采用人工智能和数据分析为主导的方法，可能是非常宝贵的。拥有支持人工智能的第一道防线将有助于预测分析、模式识别、假设验证和新模型创建。采用360度集中式平台方法，充分整合内部和外部系统，帮助跟踪内部和外部的金融犯罪企图。

　　集中化的平台方法可导致:(i)消除目前孤立的方法和业务冗余，以防止至少50%的金融犯罪。(ii)降低合规成本，以预防金融犯罪。将预防金融犯罪的各个方面置于统一的职能之下，以便有效监测、预防和补救。这包括反洗钱/KYC、制裁管理、现代奴役和人口贩运(MSHT)、打击恐怖主义融资(CFT)、与政治人物交易(PEP)、欺诈分析、账户接管、泵和转储交易、内幕交易、循环交易等。

　　由人工智能模型库、规则引擎、案例管理工作流程以及情报和知识库组成的中央金融犯罪预防系统将实现对可疑活动的实时检测，为银行创建最佳的第一道防线。它使用人工智能、规则引擎、传统数据技术和智能存储库增强了第二道防线。它让团队随时了解新的金融犯罪法规和来自外部来源的威胁。

　　在实现全面的金融弹性方面，采取前瞻性的方法意味着要特别注意加强金融机构内部的第一道防线。这一战略的重要组成部分是加强和丰富负责防范金融犯罪的初级层的能力。

　　第一道防线不仅仅是一个守门人;这是一支拥有先进工具和方法的积极力量。通过使用预测分析，机构可以使第一道防线成为积极主动的守护者，时刻关注新的威胁并准备迅速做出反应。这种转变不仅仅是技术上的;这是关于赋予第一道防线预测、发现和应对不断变化的挑战的能力。

　　在加强的第一道防线内，重点还包括有效地识别模式。通过使用智能人工智能算法，它可以熟练地发现细微的违规行为，发现隐藏的联系，并确认怀疑。这种分析能力不仅提高了其发现非法活动的能力，而且有助于创建适应性强的模型，以跟上不断变化的金融犯罪策略。

　　此外，具有前瞻性的第一道防线需要采取全面的风险管理方法。它超越了传统的限制，从各个角度了解风险，从反洗钱(AML)和了解客户(KYC)流程到打击恐怖主义融资(CFT)和遵守制裁。这种广泛的视角使其能够主动解决潜在的漏洞，并确保严格遵守不断发展的法规。

　　总而言之，一种前瞻性的金融弹性方法非常重视第一道防线。它赋予系统的这一关键部分预测能力、出色的分析技能和对风险的透彻理解。这种转变不仅仅与技术有关;它是关于建立一个积极主动、有能力和适应性强的第一道防线，以抵御不断变化的金融威胁世界。(本文作者为Experion Technologies BFSI全球主管)