香港金管局-反洗钱合规科技：网络分析（英）-38页_14mb

网络分析技术在AML中的应用（香港案例）

背景：金融犯罪持续增长，香港金管局（HKMA）推动网络分析技术的应用，应对日益复杂的金融犯罪。

一、核心观点

1. 事实数据表明：香港金融犯罪案件数量在2022年上升45%，涉及电信诈骗等非法活动；网络分析技术可有效提升反洗钱（AML）能力。
2. 初步成果显著：60%的香港零售银行已部署网络分析，且在检测洗钱网络、协助资产追回等方面取得成效。

二、关键实施步骤

1. 问题定义优先：通过“单一用例”“小规模启动”策略；
2. 勾勒使用情景：明确目标（如识别可疑关系网络）；
3. 数据准备策略：优先处理高价值数据，逐步将计划扩展。

三、成功要素

1. 合作与人才：跨团队协作（合规、技术、数据分析），强调创新精神和沟通能力；
2. 技术方案选择：早期采用者多为内建平台，但逐渐倾向图形数据库等更先进技术；
3. 数据治理：确保数据一致性，识别关键数据源绑定关键人员与系统所有权。

四、实践示例

1. 案例：Bank A：通过外部警报整合内部数据，识别数百个可疑网络，提交超级可疑交易报告。
2. 案例：Bank C：将数十年积累的数据与外部情报相结合，开发动态风险指数模型。

五、未来展望

1. 跨机构合作：由HKMA牵头，计划进行多银行共同网络分析试点；
2. 数据融合与共享平台：推动建立信息共享框架，整合合规数据，以期识别并打击金融犯罪。
3. 重点行动：统一生成“单一客户视图”，并引入人工智能等技术，提升响应速度与精准度。