科技如何保障反洗钱？
1、分析客户及其关系网，可以协助识别交易中有无可疑之处； 2、通过关联分析技术，找出资金流和其他相关数据之间的潜在联系并进行分析； 3、根据客户交易情况，建立和优化预测模型，对单笔可疑交易进行风险评估； 4、结合风险控制策略，制定合理的审查决策规则，支持业务人员准确判断交易的合法性，减少误报和漏报； 5、通过对大额交易和可疑交易的跟踪和分析，及时发现犯罪信号和证据，提供案件线索和支持。
目前大多数的反洗钱系统都是依托于现有的银行核心系统或会计核算系统之上搭建的，通过接入现有系统的业务数据和交易流，借助数据挖掘与分析的工具来达到反洗钱的目的。这类系统通常都具有以下基本功能： 数据采集：实现对业务和数据的全量、高频自动采集，保证数据来源的准确性和及时性。 大额报告：满足监管机构关于大额交易报告的要求，高效完整地报送大额交易记录。
可疑报告：对可疑交易行为进行描述和分析，满足监管机构和内部内控合规的要求。 报告查询：以表格或者图形的方式展现查询结果，方便用户快速定位问题交易。 策略管理：用于定义各类反洗钱的业务策略，以及各策略所包含的判断条件及对应的处理逻辑。
为了应对监管机构对于可疑交易报告的全面性和准确认知的要求，大部分系统都提供了对单套业务场景下的一整套可疑交易报告模型的支持，包括： 当然，一套好的反洗钱系统应当能够针对不同业务条线的特点，灵活配置不同的分析策略，以满足个性化分析的需求。
随着大数据与人工智能技术的快速发展，部分厂商也顺势推出了基于这些新技术平台的反洗钱产品。此类产品一般具备以下特点： 采用机器学习、神经网络等算法 model，训练数据集中包含有各类型金融交易特征，如账户、交易、客户、市场等数据。 能够从海量级别的历史数据中，实时挖掘出新的特征，进而完成对新交易的分析评估。
在新特征被添加到模型中后，可以对新的交易记录重新进行评估，并反馈给业务人员进行复核。 在提升反洗钱效率的同时，降低反洗钱风险。