本文作者是一家资本市场解决方案提供商的首席执行官BrandonRussel，他在KYC和AML方面发表了自己的见解。

在现代全球化世界中，洗钱和其他犯罪分子拥有大量方式来掩盖犯罪行迹。在这些集团中，使用银行、信用机构和其他金融服务提供商等合法机构来洗白非法所得，这已经成为普遍做法。另一方面，为了应对此类行为，金融机构大多数依赖于一个规则和流程系统，旨在对客户进行充分了解，即所谓的“了解你的客户（KYC）”

然而，业内专家通常指出的主要问题之一是，被用于洗钱的合法实体可能会被证明是不符合反洗钱监管规定的，因为后者过于多样化。另外，因为“被洗”资金可能被用于资助毒品、恐怖主义以及其他犯罪活动，反洗钱合规的议题已经被列入国家安全政策议程。

另外，以某种方式促进洗钱活动（即使是无意的）的银行和其他金融机构通常会遭受严厉惩罚。

因此，对于金融机构来说，创建一个可靠的控制系统，使其能够识别异常资金流动和交易，即使犯罪分子竭尽全力规避监管规定。为了为银行和其他非银行金融机构提供支持，全球监管当局提供风险合规模式指引。通过使用后者，金融机构能够对其常规市场、交易和流程进行审查和评估，从而确定洗钱风险水平。

在使用银行和其他金融服务提供商洗钱方面，犯罪分子越来越熟练，因此，全球监管当局对了解你的客户框架一直非常重视。

客户识别程序通常是了解你的客户流程的第一步。在这一阶段，金融机构必须收集并记录每个客户的姓名、地址、出生日期和身份。

客户尽职调查是流程的第二阶段，需要获取更多信息，目的是进行客户身份验证和风险评估。为此，银行和其他金融机构收集以下相关数据：

客户业务的性质

开立账户的目的

资金的来源和去向

预期账户活动，或交易的规模和性质

账户的名义所有人和受益所有人

客户的客户群

业务证明文件

声誉和推荐

与银行/金融机构相关业务运营的地点等

如果标准客户尽职调查认为某一客户具备高风险迹象，金融机构有义务实施加强尽职调查。这是一个更彻底、更准确的流程，特别是在私人银行和离岸银行使用，需要记录在案，以便于监管机构能够对其进行审查。这样的流程需要满足所谓的SMART要求，必须具体、可测量、可实现，具备相关性和时限性，还必须拓展、与资源和风险相称、并且以相关不利信息为基础（信息从任何来源收集，直接或间接表明涉及资助恐怖主义、洗钱或上游犯罪）。

下一阶段，银行和其他金融机构使用收集所得数据，从而创建客户侧写模型，以监测其账户活动。通过这种方式，可以使用反洗钱软件模型识别可疑交易。数据通常被用于与涉及特定犯罪活动、贪污、以及政治敏感人员名单进行比照。

然而，不可否认的事实是，很多金融机构仍基于过时的规则和情况使用反洗钱系统，这每年都带来大量“误报”（或通知，与看似完全合规的交易相关）。这样庞大的信号数量需要庞大的合规部门进行调查。

反洗钱技术公司Fortytwo Data最近的一项调查显示，银行业每年花费270万英镑调查因为过时反洗钱系统产生的误报。同时，人们预期，2017年，在其他反洗钱合规监管行业运营的金融机构和公司的全球规模将增长到64亿英镑，2020年左右将达到峰值，因为沉重的监管义务，他们都在寻求升级反洗钱系统。同时，人们预期，到2025年，采用现代机器学习技术的公司的合规部门人员至少减少75%。

机器学习技术能够评估洗钱风险，而无需人工干预。此类平台能够快速区分高风险交易和误报，因其模仿人类行为，分析数据间的联系。

诸如此类的举措显示了一种明显的旨在改变合规环境的全球趋势。

为了跟上金融科技领域的快速动态，同时满足全球一系列复杂的合规监管规定，我们采取进一步举措，与全球风险管理解决方案领导者合作。借此，我们能够为客户提供解决方案，而且还使客户能够创建和维护合规文化，确保运营产生最佳业绩。

通过使用我们的解决方案，经纪公司能够在了解你的客户和反洗钱合规流程方面，克服独特的语言和监管辖区挑战，识别和发现具有政治风险的人员。

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