云计算在改变 AML 和 KYC 操作中的作用

2019 年 COVID-19 大流行的爆发标志着人类历史上的一个关键时刻，带来了前所未有的挑战，这些挑战超出了医疗保健领域，延伸到了心理学、经济学和各个工业领域。高接触性服务，包括教育、零售、餐饮服务，尤其是银行和金融部门，受到了重大影响。

这种人类行为范式的转变，其特点是向远程环境的过渡和远程办公的增加，是无意中造成的金融犯罪的新途径，加大了合规团队的工作量。传统上依赖遗留 IT 基础设施和不同 Web 应用程序的金融机构面临着相当大的运营和监管风险。这些陈旧的系统分散在多个平台上，导致效率低下和客户视图支离破碎，而远程访问安全遗留系统的挑战更是雪上加霜。

然而，疫情也促进了技术创新，加速了云迁移的采用，这一概念此前曾被提上许多首席信息官的议程，但并未得到迫切推行。向云计算的过渡提供了敏捷性、弹性、数据集中化以及从运营支出模型到资本支出模型的转变，迫使企业采用云解决方案。 从运营支出模式向资本支出模式的转变是最吸引人的因素之一企业采用云。这种转变在反洗钱 (AML) 和了解你的客户 (KYC) 操作的背景下尤其重要。

共担责任模型使金融机构能够减轻负担云提供商的存储、计算能力、网络、数据库操作和系统可用性管理等主要任务，同时负责网络加密和数据安全。这减轻了金融机构的沉重负担，使其能够更加精简 IT 成本，并更有效地消除远程工作和网络问题的风险。因此，金融机构可以更多地关注其核心功能（银行、保险和合规检查），而不是受其内部 IT 运营的支配，后者的维护成本本质上比云成本更高。

案例研究：巴克莱银行的云转型

全球金融服务提供商巴克莱银行提供了相关案例研究，说明了云计算在 AML 和 KYC 操作中的变革性影响。面对疫情挑战，巴克莱加速云化进程，将大部分数据和应用迁移至云端。

该银行利用云服务进行数据集中存储，大大增强了其进行全面的 AML 和 KYC 检查的能力。通过利用基于云的分析和机器学习模型，巴克莱提高了检测和预防金融犯罪的能力。这一转变不仅简化了合规流程，而且在处理大量交易和客户数据方面提供了更大的可扩展性和灵活性。

此外，巴克莱银行与云提供商的合作促进了更复杂的反洗钱工具的开发，将实时监控和预测分析集成到其合规框架中。这一战略举措降低了运营成本，并显着提高了 AML 和 KYC 运营的效率。

最大的优势是数据集中。数据不会分散在不同的系统中，这使得合规调查人员能够在一个地方全面了解客户的信息，从而加快调查过程和决策的速度。云平台允许以非常低的成本进行无缝存储，并且还为组织提供更多的查询和分析工具集。这进一步有助于合规调查流程，因为反洗钱调查员可以更快地了解所有交易和趋势分析。

AML 平台提供商也被劝说从典型的本地解决方案转向创建基于云的平台，这些平台可能只是针对金融机构的即插即用 SaaS 解决方案。这些可以实时监控交易，从而几乎立即发出任何可疑活动的警报。云上的统一 AML 平台还允许跨 AML 流程链和整个 FI 生态系统进行协作。之所以发生这种情况，是因为云平台不仅可以在反洗钱解决方案上实现安全数据共享，而且可以在金融机构之间实现安全数据共享，从而促进更快的信息交换。

下一个重大飞跃是利用云服务提供的各种人工智能 (AI) 服务。可以开发标准化的机器学习模型，使用数据进行广泛的训练，并用于产生可重复和可预测的结果。建立模式和行为趋势将变得更加容易，从而更快地监管犯罪金融活动。

软件开发人员如何利用云和人工智能进行 AML 和 KYC？

对于金融领域的开发者来说，云计算与人工智能的融合为创新提供了丰富的前景。主要关注领域包括：

开发基于云的 AML/KYC 解决方案

利用 AWS、Azure 或 Google Cloud 等云平台，开发人员可以构建可扩展且灵活的 AML/KYC 应用程序。这些平台为数据存储、分析和机器学习提供强大的 API、SDK 和服务。

实现机器学习模型

开发人员可以利用基于云的机器学习服务来开发识别的模型表明欺诈活动的模式。这些模型可以在大型数据集上进行训练，不断学习并提高其准确性。

API 集成和微服务架构 

云环境中的微服务架构可以实现模块化开发，轻松集成各种服务，例如身份验证、交易监控、客户风险评估等。

数据安全和隐私合规性 

确保数据安全并遵守 GDPR 等隐私法规 是最重要的。开发人员必须实施加密、访问控制和定期审核，以维护数据完整性和合规性。