盛付通AI反洗钱:开启智能研判新时代

当前,人工智能正在加速渗透至金融基础设施的核心环节。对于支付机构而言,反洗钱工作正面临交易链路复杂化、账户关系隐蔽化、资金流转快速化等新挑战。传统规则引擎与人工审核的模式,在预警量大、虚警率高、研判周期长等现实问题面前,亟需技术手段的辅助升级。盛付通在既有支付服务与合规管理体系基础上,正积极探索大模型、知识图谱与智能体技术在反洗钱场景中的应用,逐步形成一套以“辅助研判、提升效率、合规留痕”为目标的AI反洗钱能力体系。一、行业痛点:规则引擎的边界与人工审核的瓶颈在反洗钱实务中,传统规则引擎能够有效拦

当前,人工智能正在加速渗透至金融基础设施的核心环节。对于支付机构而言,反洗钱工作正面临交易链路复杂化、账户关系隐蔽化、资金流转快速化等新挑战。传统规则引擎与人工审核的模式,在预警量大、虚警率高、研判周期长等现实问题面前,亟需技术手段的辅助升级。

盛付通在既有支付服务与合规管理体系基础上,正积极探索大模型、知识图谱与智能体技术在反洗钱场景中的应用,逐步形成一套以“辅助研判、提升效率、合规留痕”为目标的AI反洗钱能力体系。

一、行业痛点:规则引擎的边界与人工审核的瓶颈

在反洗钱实务中,传统规则引擎能够有效拦截标准化、高确定性的风险交易,但面对以下情形时,其局限性日益凸显:

1、账户关系复杂化:同一控制人通过多个账户分散交易,资金链路在传统关系型数据库中难以快速追溯;

2、交易行为隐蔽化:结构化分拆、夜间集中转账、快进快出等手法规避了固定阈值规则;

3、研判信息分散化:交易流水、工商信息、法院公告、历史记录分散在不同系统,分析员需在多个窗口间切换,效率受限。

上述问题导致的结果是:大量人力消耗在低风险预警的排除确认上,真正复杂的案件反而缺乏足够的时间与工具进行深度挖掘。

二、技术路径:大模型与知识图谱的协同应用

盛付通在AI反洗钱能力建设中,重点围绕三个技术方向展开应用:

基于大模型的智能交互与辅助分析

将系统入口从传统的复杂查询表单,转变为对话式交互界面。分析员可通过自然语言直接提问,如“查询该账户近30天的夜间大额转账记录”或“分析这笔交易的资金归集路径”。系统能够理解上下文,支持多轮追问与文件上传解析(如Excel流水、PDF合同),并给出带有行号定位或引用来源的回复。

对于复杂研判场景,系统可开启深度推理模式,先检索相关案例与监管规定,再分步推理,最终输出带有依据链的结论,而非单一判断结果。

基于知识图谱的关系网络构建

传统系统将账户、交易、主体作为独立数据表存储,多跳查询效率随链路延长显著下降。盛付通采用图数据库技术,将账户、商户、人员、设备、交易等要素统一建模为节点与边,实现三跳、五跳关联的快速查询。

在关系图谱中,系统不仅记录“A转账给B”这类直接交易关系,还支持以下维度的关联分析:

主体控制链:同一自然人或机构关联多个商户账号的隐性控制关系;

设备与登录关联:通过设备指纹与IP地址识别受控账户群;

资金归集落点:追踪资金最终流向的收款主体。

   3、基于多角色协作的自动判机制

  在后台自动研判流程中,系统设计了三个协作角色:

宏观探知角色:负责从图数据库中提取全网资金拓扑特征、高度数枢纽节点、夜间交易占比等统计指标,形成事实底座后开展推理判断;

微观核实角色:对宏观发现的异常特征进行逐笔验证,既寻找支持证据,也排查反证;

结案归档角色:综合前序调查记录,输出风险定性与结构化结论,与可疑交易报告字段对齐。

三个角色之间可回溯、可修正,每一步推理过程均有完整记录,便于人工复盘与审计。

三、应用场景:从预警分层到报告生成的全链路辅助

盛付通AI反洗钱能力可围绕以下场景展开应用:

第一,辅助预警分层。 系统结合交易特征、账户行为、商户画像与历史规则命中情况,对预警线索进行风险分层,帮助人工审核人员优先处理高风险案例。

第二,增强线索判。 通过对话式交互与关联关系查询,风控人员可围绕特定账户、商户、交易对手进行连续追问,提升分析效率。

第三,支持关系图谱分析。 系统将账户、商户、人员、设备、交易等要素进行关联展示,辅助发现分散转入集中转出、快进快出、多账户协同等异常模式。

第四,完善合留痕。 AI辅助研判过程形成结构化记录,包括分析路径、关键证据、规则命中情况与处理结果,便于后续审计与内部管理。

第五,辅助报告生成。 在合规人员确认后,系统可基于交易信息与研判记录,辅助生成可疑交易分析报告草稿,减少格式整理与重复录入工作。最终判断、复核与报送仍由具备相应权限的专业人员完成。

四、合与安全原则

盛付通在推进AI反洗钱能力应用过程中,始终坚持以下原则:

优先:所有功能遵循适用法律法规与监管规则;

人工复核:AI用于辅助分析,风险结论、可疑交易判断等关键环节保留人工复核机制;

数据安全:在权限管理、数据脱敏、日志审计、加密存储等方面落实金融级安全要求;

可解释与可追溯:AI输出保留依据、路径与上下文记录,避免形成黑箱决策;

稳步迭代:能力优先在可控场景中试用验证,满足要求后逐步扩大应用范围。

结语

反洗钱不是一个“上了系统就万事大吉”的领域。黑产手法在变,监管要求在变,机构自身的业务也在变。盛付通AI反洗钱能力的探索,核心目标并非以技术替代合规责任,而是通过大模型、知识图谱与智能体技术的务实应用,辅助风控人员更高效地识别风险、沉淀证据、形成留痕、优化流程。

未来,盛付通将继续围绕支付服务主业,稳步推进AI能力在真实业务场景中的应用,以更可靠的风险识别与更完善的合规管理,服务企业数字化转型与数字经济高质量发展。

盛付通——数字支付助企腾飞,AI赋能智领未来

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