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AML
AML（Anti-Money Laundering，反洗钱）是指为防止把犯罪所得清洗成看似正常的资金，金融机构核实客户身份、发现可疑交易并向监管机构报告的制度和技术。
关于这个术语
- 难度
- 基础 · AI 新闻中常见的技术术语
- 分类
- 行业 AI
- 领域
- 经典机器学习、推荐与搜索, 数据工程
- 行业
- 金融与保险
- 加入时间
- 2026-10-10
通俗解释 这类似于机场安检，从众多旅客（交易）中挑出可疑行李进行仔细检查。不过与安检不同，洗钱往往不是一笔交易就能看出来的，而需要观察跨越多个账户、多个环节的资金流向才会暴露。
工作原理
首先，在开户时核实客户身份（KYC）并评定风险等级。之后持续监控交易，一旦发现可疑模式，例如在短时间内把金额拆成小笔存入，或资金快速经过多个账户转移，就会发出警报。负责人员调查警报，若判断确实可疑，就作为可疑交易向金融监管机构报告。同时还会把客户和交易对手与制裁名单进行比对。
从交易到可疑交易报告
全部交易监控
规则·模型警报可疑模式
人员调查按风险从高到低
可疑交易报告报告给金融监管机构
AI 的作用
现有的 AML 系统大多依赖人工制定的规则，因此误报非常多，即正常交易也会触发警报。使用机器学习后，可以为警报评定风险等级以确定调查顺序，也可以通过异常检测发现规则难以捕捉的新模式。把账户之间的资金流动看作图来分析，有助于发现串联多个账户的有组织洗钱。最近，LLM 也被用于汇总调查资料或撰写报告初稿。
注意事项
AML 是法律规定的义务，金融机构如有疏忽，可能受到严厉处罚。因此，AI 做出的判断也必须能够向审计和监管机构解释其依据。真实的洗钱案例在全部交易中极为罕见，类别不平衡问题严重，而且很难获得正确标签。犯罪分子也会改变手法以躲避检测，因此模型需要持续更新。
示例
银行的交易监控系统会从每天累积的交易中寻找可疑模式并生成警报，合规人员则从 AI 评定风险分数较高的警报开始调查。这样可以减少花在误报上的时间，集中处理真正危险的案件。