高风险行业如何利用反洗钱工具防范网络威胁

金融犯罪正日益增长和演变。犯罪分子不再躲在虚假发票或晦涩的离岸账户后面。

他们通过实时支付、去中心化金融、在线市场和网络博彩平台转移数十亿美元资金。其速度之快，传统系统难以标记。而且，欺诈、网络犯罪和洗钱之间的界限日益模糊。

好消息是？一些公司已经在适应。他们将反洗钱（AML）视为一个动态的、跨职能的安全层面，并使用更智能的技术来超越当今最先进的威胁。以下是具体方法。

为什么传统反洗钱无法跟上当今的威胁

传统反洗钱系统是为一个更慢、更简单的世界设计的。在那个世界里，你可以用清单和电子表格监控可疑交易。而如今？你需要更多支持才能跟上步伐。

为什么这么多企业落后了？主要原因有以下几点：

网络犯罪手段的演变速度快于防御措施。我们谈论的已不再仅仅是假身份。犯罪分子正在使用机器人、人工智能、深度伪造和合成身份。这是一场数字军备竞赛，而坏人的升级速度更快。
监管日益严格，风险也越来越高。全球监管机构不再处于追赶状态。他们正在实施更严格的控制、更重的罚款和更短的周转时间。稍有不足就可能导致企业陷入困境。
犯罪分子正在团队之间的缝隙中钻空子。安全、欺诈、合规……这些团队往往各自为战。而网络犯罪分子深知这一点。他们利用交接点、数据缺口以及某个团队认为另一团队已覆盖相关工作的时刻进行攻击。

情况并非全是厄运和灾难。许多团队通过现代化打击金融犯罪的方式，正在适应并蓬勃发展。关键转变是什么？他们正摆脱僵化的、基于规则的系统，转而采用能够学习、适应并随其扩展的智能系统。

长期以来，误报一直是反洗钱（AML）团队的“阿喀琉斯之踵”。机器学习通过识别传统系统会遗漏的细微模式，正在解决这一问题。

查看SEON网站上这份博彩行业反洗钱解决方案清单。它重点介绍了结合实时欺诈检测和反洗钱功能的工具，帮助平台在不影响用户体验的情况下及早发现可疑活动。

他们说要“追踪资金流向”。但当资金在匿名钱包间快速流转时，说起来容易做起来难。

于是区块链分析应运而生。这些工具跨链追踪交易、去匿名化模式，并识别与诈骗、混币器或受制裁实体相关的钱包。突然间，区块链不再是黑洞，而是情报的金矿。

一旦恶意行为者侵入系统，阻止他们是一回事。但如果能将他们完全拒之门外呢？全新的了解你的客户（KYC）工具正在实现这一点，它们利用生物识别、设备指纹识别和行为信号，在合成身份和虚假用户完成注册流程之前就将其识别出来。

每个人都面临着同样的风暴，但所处的境况却不尽相同。不同行业正根据自身独特的风险和工作流程，创造性地制定反洗钱（AML）策略。

以下是各行业在实际应用中的具体做法：

银行正将反洗钱（AML）与欺诈防范整合在一起。他们不再让两个团队沿着不同的路径追查同一个嫌疑人，而是统一行动并共享数据，以更快地发现威胁。
加密货币平台正在投资实时交易监控。由于资金以互联网速度流动，被动监控已无法满足需求。这些平台正在使用实时系统在可疑转账发生时进行标记和冻结。
金融科技公司（Fintechs）将问责制直接构建到产品中。从自动化入职到应用内风险评分，合规性已融入用户体验（UX）。
数字企业正在加强支付流程中的控制。他们仔细审查每个合作伙伴，锁定应用程序编程接口（API），并限制来自匿名或预付支付方式的风险敞口。这是将安全性作为一种设计原则。

那么，如何从混乱的电子表格过渡到一个简洁、可扩展的反洗钱（AML）设置呢？这并非只是花钱购买最新工具，而是要重新思考组织应对风险的方式——通过协作、智能和主动的方式。

打破安全团队与合规团队之间的壁垒。不要让重要信号淹没在Slack对话线程中或隐藏在孤立的仪表盘中。拥有共享可见性的跨职能团队行动更快、洞察力更强，且更难被欺骗。
采用基于风险的模型，专注于关键领域。你无法对所有内容进行同等监控。按地域、产品、客户类型和交易行为分配风险评分，然后将精力集中在风险最高的领域。
将威胁情报融入日常工具。像Recorded Future这样的平台提供实时威胁源，可帮助你的系统随着风险变化自动调整，超越静态报告的局限。