美银行AI：反洗钱6小时变5分钟，效率狂飙！

在全球金融科技浪潮席卷而来的当下，人工智能（AI）正成为驱动银行转型升级的关键力量。尤其对于致力于在全球市场中拓展业务的中国跨境行业参与者而言，了解国际金融机构如何应用AI技术，不仅有助于洞察行业前沿，更能为自身业务发展提供宝贵借鉴。当前，越来越多的海外银行正积极探索AI在风险管理、效率提升等方面的潜力。美国海洋第一银行（OceanFirst Bank）在AI领域的实践，便是一个值得关注的案例。

美国海洋第一银行的首席信息官布赖恩·谢弗表示，AI已经深度融入该行的日常运营之中，他将其形容为“对人工智能的毕生追求”。该银行通过引入微软Copilot等工具，不仅显著提升了员工的工作效率，更在反洗钱调查、债券投资组合分析等核心业务领域实现了质的飞跃。

AI融入日常运营：效率革新与业务赋能

在全球银行业，AI的渗透已无处不在。谢弗指出，几乎所有银行使用的应用程序都已集成了AI元素，这要求金融机构必须负责任地、有效地利用这些技术。美国海洋第一银行，这家管理着133亿美元资产、总部位于美国新泽西州汤姆斯河市的银行，自2023年起便启动了一系列AI部署项目。

该行的AI之旅始于大规模的数据清理工作。随后，约150名员工陆续开始使用微软Copilot。目前，该行正着手部署来自Databricks的数据基础设施层，以期进一步提升现有AI模型的运行效能。

海洋第一银行在AI领域的投入，正是全球银行业发展的一个缩影。根据2025年4月一项外媒调查显示，29%的受访者认为数据孤岛或数据难以访问是实施AI面临的主要挑战。行业专家指出，高质量的数据是成功部署AI的关键。尽管数据清理工作漫长且充满挑战，但大多数银行都在努力寻求平衡，即在不断提升数据质量的同时，积极推进AI项目，而非坐等数据完美无瑕。

第一步：夯实数据基础

“一切都始于数据。”谢弗强调，“数据是万物之源，如果数据质量不佳，任何AI应用都将寸步难行。”

自2023年下半年以来，谢弗的团队投入了大量精力进行数据清理与组织工作。这项看似枯燥但至关重要的任务，涉及逐一审视各业务线的关键应用程序，详细记录字段信息，并为数据元素建立映射和规范。每年，所有部门都会对其数据质量进行审计和评级，确保数据源的纯净与可靠。

在完成数据清洗后，谢弗的团队开始将这些高质量数据导入Databricks的数据基础设施和分析层。Databricks平台能够整合来自电子表格、SQL服务器等多种来源的数据，并实现自动化比较分析。值得一提的是，Databricks支持模型上下文协议，允许用户利用ChatGPT等大型语言模型对数据进行查询。例如，银行员工可以通过自然语言提问，获取特定地域或类型的贷款数据，系统随即能输出一份详细的电子表格。

此外，为了确保数据安全，海洋第一银行还采用了MagicMirror工具。该工具能够在运行ChatGPT或Anthropic等AI模型时，有效过滤掉所有敏感数据，为AI应用提供了坚实的安全保障。

AI赋能反洗钱调查：效率与精准度双提升

在打击金融犯罪，特别是反洗钱（AML）方面，美国海洋第一银行的调查人员正利用微软Copilot进行强化尽职调查（EDD）。这种深度的、基于风险的调查，旨在通过仔细审查所有权结构、资金来源和交易模式，揭露潜在的金融犯罪活动，从而有效预防洗钱、恐怖融资和制裁规避。

过去，银行每天需要处理100至200起强化尽职调查案例。对于涉及复杂公司结构的交易，要确定其背后实体的真实性质，往往需要6小时甚至更长的时间。而现在，借助Copilot的强大能力，这一耗时的工作被缩短至短短5分钟。

调查人员将来自银行核心系统（如Fiserv）的涉嫌可疑交易数据，以及来自外部数据源（如Verafin，该系统整合了消费者信息以构建风险图谱）的信息复制到微软Copilot中。Copilot随后协助他们判断交易的真实风险等级。

谢弗表示，Copilot在反洗钱调查中的主要优势在于其显著的时间节省。目前，他的团队正在开发一套流程，旨在将交易数据自动导入Databricks，进而通过大型语言模型进行查询，预计未来效率还将进一步提升。谢弗展望，AI最终或能根据风险等级自动对交易进行排序，并向调查人员推荐需要重点关注的案例。

他指出，银行目前正致力于优化内部工作流程，利用现有工具进行定制化开发，以实现更智能、更高效的反洗钱操作，而非仅仅依赖无法完全满足特定需求的预包装反洗钱软件。

不过，值得一提的是，许多银行也会采用ACI、ComplyAdvantage、Thetaray和Quantexa等公司的专业反洗钱软件。这些专业解决方案的开发者认为，它们在实体解析（即识别和关联不同数据源中指向同一实体——如个人、公司或产品——的记录）方面表现更为出色。Quantexa公司北美地区反洗钱解决方案负责人安德烈亚·沃尔泽强调，通过图谱技术和图谱分析，他们能更准确地识别风险，因为他们关注的并非单一的异常行为，而是结合客户网络中的风险属性，分析行为模式。这样，即使是大额资金往来等常见情况，也能更有效地为调查人员提供有价值的线索。

同时，专家也提醒，大型语言模型在应用中需谨慎。正如埃森哲金融风险合规业务部门欺诈与金融犯罪负责人戴维·德莱昂所言，大型语言模型常依赖于管理不那么严格的数据集，存在“幻觉”风险，可能导致输出结果不可靠。缺乏系统级防护措施的通用型大型语言模型，其输出可能会出现偏差和不一致，反而适得其反。

债券投资组合分析：从数小时到数分钟

除了反洗钱，美国海洋第一银行的员工也积极运用微软Copilot监测银行的债券投资组合，尤其关注利率等变化。他们将来自穆迪等外部机构的数据整合进来，实现了近乎实时的数据对比。谢弗表示，现在每五分钟就能完成一次全面的比较分析。

目前，该行正在测试将Databricks应用于这一流程。谢弗指出，他们已在数据层，特别是Databricks上投入了大量精力，Databricks将为更深层次的分析提供关键的接口。这项创新项目目前仍在测试阶段，未来有望带来更大突破。

未来的展望：AI的更多可能

谢弗及其团队对AI的未来应用充满遐想。他们设想了一个能自动向企业客户发送有用数据的项目。例如，银行目前通过安全文件传输协议向客户发送文件，以协助他们进行会计核算。如果这些文件能每月自动发送，将极大地简化客户的工作。

作为银行前首席信息安全官，谢弗还着眼于将AI应用于网络安全领域。AI可以通过分析数据，对照执法部门提供的威胁信息，并与客户端的观察结果进行比对，从而向客户发送诸如“您的交易模式与某个可疑实体匹配，建议您修改密码或检查余额”之类的提醒信息。

在所有这些项目中，一个共同的目标是实现AI的普及化，让员工能够在无需大量IT部门介入的情况下，自主使用AI工具。谢弗强调：“最终，我真正想要的是数据和流程的民主化。”这意味着让更多人能够便捷地获取和利用数据，发挥AI的潜力。

对中国跨境行业从业者的启示

美国海洋第一银行在AI应用上的探索，为中国跨境行业的从业者提供了有益的参考。无论是提升金融交易的安全性与合规性，还是优化复杂的金融产品分析流程，AI都展现出巨大的潜力。面对日益复杂的国际市场环境和不断变化的监管要求，中国跨境企业和金融机构应积极关注并学习国际先进经验，加强在数据治理、AI技术部署和人才培养方面的投入。只有这样，才能在全球竞争中占据有利地位，实现高质量发展。

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本文来源：新媒网 https://nmedialink.com/posts/us-bank-ai-aml-6hr-to-5min-boost.html