隨著反洗錢、反恐怖融資、反逃稅形勢的日趨嚴峻，相關風險出現外溢。在新的監管形勢下，如何更好地做好反洗錢等工作？
昨日，在國際反洗錢/反恐融資網絡研究院（歐亞）與復旦大學中國反洗錢研究中心聯合主辦的“2018首屆歐亞反洗錢與反恐融資高峰論壇”上，與會人士認為，人工智能（AI）、大數據、區塊鏈等新興技術已在國內外反洗錢工作中得到大量應用，并改變了監管部門工作模式，效果遠超過往。
騰訊財付通反洗錢高級總監周治明透露，目前反洗錢工作遇到了更多挑戰。比如，自助金融快速發展，加大身份識別難度，而網絡支付的普及，增加了追蹤交易難度。此外，多重賬戶交易的復雜性也掩蓋了交易的真實目的。
在新的監管形勢下，反洗錢等工作不斷加碼升級，央行首次明確將第三方支付機構納入重點范圍，推動其積極履行反洗錢義務。今年1月，央行下發相關通知，自3月1日起，人民銀行及分支機構將對非銀行支付機構啟動反洗錢現場檢查工作，被查非銀支付機構應按接口規范提供相關數據。
事實上，監管部門加碼反洗錢等工作，從兩年前就已開始。2016年央行下發《金融機構大額交易和可疑交易報告管理辦法》，不僅新增4類適用范圍，還將大額現金交易的人民幣報告標準由20萬元調整為5萬元。
復旦大學中國反洗錢研究中心主任嚴立新說，防止發生系統性金融風險是金融工作的根本性任務，未來在反洗錢等監管體制的頂層設計上，還可加上“反大規模殺傷性武器擴散融資和反欺詐”。
反洗錢等工作亟須新興技術手段助力。據悉，目前人工智能、大數據、區塊鏈等技術應用于反洗錢等工作已成趨勢。
周治明說，當前反洗錢主要解決幾個關鍵問題：自然人身份識別、自然人來自哪里等。目前財付通的做法是通過大數據方式建立了一套自然人系統。正是通過這些技術手段，騰訊財付通已在海量交易中識別出非法匯兌地下錢莊團伙、非法傳銷組織等。
北斗未來大數據集團首席科學家李立中認為，人工智能把相關可疑數據通過機器化處理集中在一起，能夠解決手工分析的問題，但解決不了識別精準問題和跨機構數據斷流問題。大數據本身也有痛點，不能保證數據的真實性。而區塊鏈的特性正好可以解決以上痛點。
據悉，該公司目前申請了區塊鏈技術解決數字貨幣反洗錢問題的創新底層專利，通過頂層設計為未來數字貨幣添加識別基因，如果未來可以形成國際標準，會大大降低反洗錢的成本、提升反洗錢的效率。
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