华东、华中重点农商行响应反洗钱监管要求，推进反洗钱系统升级

在新《反洗钱法》正式实施及金融行动特别工作组（FATF）对我国开展第五轮互评估的大背景下，金融机构正面临日益严格的监管要求。为应对这一趋势，监管部门密集出台了一系列关键政策，例如即将在12月1日施行，中国人民银行令〔2025〕第10号（中国人民银行关于修改和废止部分规章的决定）提出：“金融机构在人工分析、识别可疑交易过程中，必要时通过客户尽职调查进一步了解相关客户及交易的风险状况，确保可疑交易判断与客户尽职调查内容相互验证。发现客户洗钱或恐怖融资风险状况发生变化的，应当合理划分、动态调整客户洗钱风险等级。对存在洗钱或恐怖融资高风险情形的，必要时可以依法采取相应的洗钱风险管理措施，以降低洗钱或恐怖融资风险。”且“金融机构应当建立健全大额交易和可疑交易监测系统，以客户为基本单位开展资金交易的监测分析，全面、完整、准确地采集各业务系统的客户身份信息和交易信息，保障大额交易和可疑交易监测分析的数据需求，确保交易监测工作覆盖所有客户及各项金融业务”等要求。

监管核心在于贯彻“基于风险”的原则，推动金融机构加强反洗钱系统建设、提升数据与报送质量、实现精细化管理。在此背景下，领雁科技连续中标华东、华中重点农商行的反洗钱监测系统建设优化工作，恰逢其时地回应了市场对专业化合规解决方案的迫切需求。

满足监管要求

根据最新的反洗钱法律法规和监管政策要求，建立系统并持续对其开展优化和完善，确保系统能够准确、完整地采集和报送反洗钱相关数据和信息，避免因合规性问题所带来的监管处罚。

提升反洗钱监测准确性

通过引入先进的数据分析技术和优化算法，持续提升可疑交易监测模型的精准度与场景适应性，重点增强模型对复杂、隐蔽洗钱行为的识别能力，显著提升系统预警质量，为后续人工开展高效、精准的可疑交易甄别与处置工作提供坚实可靠的数据与决策支持。

具体而言，对反洗钱可疑监测模型进行风险特征标签、样本数据、风险排查模型、模型定期调优、模型有效性偏离统计等进行优化；并根据银行数据特征实现预计模型个性化设计，基于机器学习、反欺诈平台数据、图谱模型数据及各渠道风险数据，进行可疑案例甄别。

通过优化可疑交易监测模型，并结合行业经验与行内数据特征进行个性化设计，提升系统对复杂洗钱行为的识别能力，旨在降低误报与低价值预警，极大减轻人工复核负担。

报送接口升级与数据自检

通过对报送接口的改造升级，确保行方接口符合人行银行最新的技术规范和数据格式要求的同时，识别行内数据缺失情况，减少人工干预或补录现象，实现报送过程的稳定、高效，从而提升系统自动化处理效率；另外，通过模型调优，有效降低反洗钱系统产生的“误报 ”和“低价值预警 ”，减少人工甄别、分析和处理无效预警案例的工作量，最终降低基层网点的系统任务处理量。

对行内数据进行自检，利用反洗钱数据检查工具对反洗钱相关数据进行持续监测、统计、核验，及时发现问题，为督办整改提供依据，建立数据质量标准定义、数据质量检查、数据问题跟踪和整改等数据质量全周期管理。辅助银行建立从问题发现到整改的数据质量闭环管理，提升数据报送的自动化与准确性。

完善AI大模型应用

基于行内大模型底座，针对现存反洗钱可疑报告等材料进行训练，形成AI可疑报告生成，实现反洗钱可疑案例上报AI工作流，为未来更广泛智能应用奠定基础。

完善客户风险评估管理

提供行业内成熟的客户洗钱风险评估体系，包括个人客户、对公客户、商户三个维度的新开户、存量客户评级。并对新开客户、存量客户实现持续关注、定期审查，采取与之风险相匹配的调查措施。

完善客户尽职调查管理体系

响应客户尽职调查监管要求及特别预防控制措施，以客户为中心形成客户统一视图，基于风险，针对新开客户、存量客户、自然人客户、非自然人客户，采取相适应的管理措施，有序推进准入型尽职调查、标准型尽职调查或强化型尽职调查及管理措施。

完善数字人民币业务反洗钱管理

对数字人民币业务进行反洗钱和反恐怖融资评估，并根据风险状况采取适应的风险控制措施，完善其客户尽职调查与资料保存、客户风险评估、大额交易和可疑交易报告管理流程及制度规范。

在新规迭出、监管趋严的背景下，领雁科技继续专注于以清晰、可靠的技术路径，助力金融机构将合规要求转化为扎实的内在风控能力，为金融机构的高效反洗钱提供可复制的成功范式。