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适合金融机构内部员工,包括反洗钱专岗人员和科技人员
【培训收益】
1. 掌握AI在反洗钱监测中的核心应用场景 2. 了解运用Deepseek协助业务人员建立模型的方法 3. 熟练运用DeepSeek构建特征工程与规则引擎 4. 通过Dify实现智能体快速部署与流程自动化 5. 建立AI赋能的团队协作与风险管理体系
第一讲:AI技术的运用对于反洗钱的影响
问题思考:AI太火爆,是否会将人类代替?
一、AI时代的反洗钱变革
1. AI技术概览:
1)国内主要AI工具:Deepseek、kimi、豆包等
2)国外主要AI工具:ChatGPT、Grox等
2. 反洗钱开展面临的挑战和机遇:
挑战:
1)中国即将参与第5轮FATF国际互评
2)《新反洗钱法》出台,治理力度加强
3)AI在洗钱、上游经济犯罪领域的超前运用
案例1:
“AI换脸”技术在电信诈骗和洗钱环节的运用。
1)“风险为本”的管理策略
2)保持反洗钱风控与客户营销、服务之间的平衡
机遇:
1)《新反洗钱》赋予银行工作人员的权利以及“尽职尽责”的免责策略
2)“非银金融机构”反洗钱要求带来的新的岗位
3)AI、大数据技术为银行风控体系带来的赋能
3. 反洗钱现有的“AI”技术赋能:
1)银行内部:AML反洗钱系统、名单管理系统、可疑交易监测模型、客户洗钱风险评级
2)银行外部:线上查冻扣平台、联网核查、工商企业信息平台等
4. AI在反洗钱工作开展的业务场景
问题思考:deepseek在每个场景的角色是什么?AI是服务人类的工具,避免成为被AI“统治”的“工具人”!
1)客户洗钱风险评级模型运用:“定性+定量”智能评级模式
2)大额交易报送
3)可疑交易监测、识别及报送
案例2:
运用ChatGPT帮助建模团队编辑SQLY代码,10分钟完成规则搭建。
4)可疑交易报告撰写
5)反洗钱资料及交易记录保存
第二讲:数字时代转型下的AI在反洗钱场景中的具体实施(理论开展+沙盘推演)
一、AI反洗钱监测基础架构(理论铺垫)
研究方案:为反洗钱的梁山上配置的最强协同卫士——“鲁智深”
人工“智”能,“深”度求索,像鲁智深一样、协同银行反洗钱工作人员开展反洗钱工作,守卫资金安全,保障经济运行。
1. 新一代AML监测体系特征
1)传统规则引擎的局限性
2)机器学习与规则引擎的融合架构
3)动态风险阈值调整机制
2. AIGC技术赋能路径
1)自然语言处理在可疑交易报告生成中的应用
2)知识图谱在资金链路分析中的实现
3)动态模式识别技术演进
二、方案1深度实施 - 智能特征工程构建(实战演练)
1. 特征工程开发流程
2. 智能体配置
3. 工作流设计:
4. 关键组件配置:
1)特征计算API接入
2)规则版本控制模块
3)误报反馈学习回路
产出物:可即时部署的智能监测规则引擎原型
三、 智能排查体系搭建(沙盘推演)
案例3:
某股份制银行团队结构:
DeepSeek输出示例:
Dify实现路径:
1. 搭建智能排班系统:
1)人员技能标签管理
2)工单智能分配算法
3)响应时效监控看板
2. 构建知识沉淀体系:
1)案例处置知识库
2)最佳实践推荐引擎
3)合规更新自动同步
——反洗钱、反电信诈骗实战专家
曾任:交通银行(全国股份制银行第5大行)综合柜员、大堂经理、内训师
曾任:厦门国际银行(全国排名前12城市商业银行)柜面主管、反洗钱专员、企业内训师
现任:浙江邦盛科技股份有限公司(中国大数据平台私有化部署市场中位列第4)反洗钱业务咨询专家、项目经理、企业内训师
ACAMS(国际公认反洗钱师协会)国际公认反洗钱师
上海财经大学 公共经济与管理学院 MPA 硕士
【个人简介】
周老师凭借近15年丰富的反洗钱及银行合规内控经验(周老师在银行工作12年,其中5年基层岗位,3年合规经理,3年反洗钱风控建模经验和5年内训经验;离开银行后转型金融科技咨询行业,目前已经累积了3年多反洗钱、反诈合规风控咨询经验),结合当前的反洗钱、反诈形势,为十余家银行提供反洗钱、反诈咨询项目与培训工作。在银行工作期间中,作为企业内训师,连续3年为银新进员工工和市场业务条线人培训培银合规股及管理知识及反洗钱业务流程,优化了银行内部流程、提升反洗钱工作效率以及降低客户投诉。此外,周老师在近3年服务了10余家国有银行、股份制银行和省农信联合的咨询项目,为银行机构设计过系统、优化产品、搭建企业级反欺诈风控平台。累计分析超过3000个真实案例,项目总额超过4000万,累计培训人次超过300人,培训总人数接近10000人。
【实战经验】
1、全国性股份制商业银行G银行——“模型工厂”项目,搭建100+条专家规则,一年成功识别1000+涉赌涉诈风险账户。
在2021年9月~2022年5月期间,担任G银行的涉赌涉诈“模型工厂”项目业务咨询专家,负责对接客户的实际需求,提供解决方案及有效识别“涉赌涉诈”风险账户。在此期间,在没有有效的“黑样本”和成熟的风控体系的限制条件下,周老师亲自参与风险特征分析、数据探索、指标加工、规则搭建及策略应用等工作,并结合当前形势式与团队共同设计了最新的“涉赌涉诈”规则模型,在G银行评上搭建100+条专家规则,并且总结了一套识别“涉赌涉诈”的建模方法论和防控体系,为G银行的业务、科技人员提供了多次的模型建立方法论与反赌反诈业务知识培训。项目金额超1000万,项目期间有效识别风险账户1000+个,开展10+场培训,首次参与企业级项目便获得客户的一认可、好评。
2、全国型股份制商业银行X银行——企业级反欺诈平台搭建项目,项目内容涉及产品、建模、咨询、培训综合性型挑战。
在2022年6—-12月期间,负责接收X银行企业级反欺诈平台管理项目,该项目是一个集成端段开发、数据分析、业务咨询、风控建模、后端交付等多项任务集一身的综合性大规模项目,集合了5个条线的精英团队来实现,项目金额达2000万+,参与项目人员50+,为X银行培训科技人员达50人次+以上。当时,断卡行动已经开展一年多,周老师之前与团队开发的反诈模式有明显成效,但与此同时,涉诈分子也对诈骗的方式、手法进行调整,对风险的对抗提出了更高的要求,为持续加强对于反诈的对抗能力,周老师在项目期间首次在行业中尝试建立“事中”准实时监测模型,并且为X银行搭建“事中+事后”两道防线来防控账户欺诈风险。最终在时间紧、任务重的不利环境下,实现涉诈风险账户“有效识别率”90%(交付标准为50%)超额完成任务。X银行在202—-2023年间,反诈风险排名全国性股份制银行第1下降至第12名,2023年,因反诈成果明显,X银行风险合规负责人,陈行长被邀请至人民银行为来自50+银行合规行长做培训分享,周老师负责协助陈行长完成了人行的培训与分享。
3、J省农信联合社——反洗钱系统整合项目。
在2023年上旬,担任了J省农信联合社反洗钱系统整合的“咨询+产品”项目,为J行省内50+行社提供反洗钱流程咨询,并且整合了4个分散的系统至1个平台,最终实现反洗钱业务功能“一体化”,提升了省内50+行社的反洗钱工作开展效率近10%。农信体系是一个比较特殊的银行体系,一个省联合社是由省内几十家市、区级独立法人行社组成的一个联合社,省行负责统一管理和指导,行社则自主盈亏,独立经营。周老师在经过对J行的前期调研后,发现整个反洗钱工作开展有诸多问题存在:其中包括各行制度不统一、人员配备不合理、系统分散,功能不齐、检查与管理不到位等问题,周老师在项目期间,凭借其丰富的反洗钱工作经验,为省行的管理老师以及50+的成员行超过200+人提供培训,梳理了反洗钱工作开展的流程。
4、国有银行Y银行——账户分类分级管理,提升洗钱事前预防机制
在2024年下旬担任Y银行的咨询专家,为Y银行成功搭建账户分类分级模型。在目前的“事中+事后”防范体系逐渐成型的前提下,银行也为合理分配风险防控与业务开展的平衡,需要在账户的生命周期中,加上“事前”的预防体系,从而对账户实现“分类分级”管理。客户的洗钱风险评级是《中华人民共和国反洗钱法》规定的七大义务之一,账户分类则是当下人民银行号召去实现的新任务,周老师也是在行业内首次探索账户的分类分级。在经过2个月的努力之后,周老师带领建模团队完成200+个指标加工,引用了时下最科学的“定性+定量”评级方法,形成了一套“多层嵌套”式的“触发制+评分制”模型,为G省Y银行的50000+账户进行了分类管理,并提出了配套的应用策略;同时为Y银行开展了3次关于洗钱风险评估及模型应用的专业培训,为Y银行提升账户管理效率近10%。
【培训经验】
1、银行企业内训——3个大专题、10+个不同场景、培训人次300+
在2015—2021年在X银行担任柜面主管和反洗钱专员。2016年起,周老师受邀至分行为当年的校招新行员开展银行合规基础知识培训(点钞技能、外汇业务、现金收付、账户管理)。虽本届新行员皆是985、211毕业的高才生,但是初入银行,对于银行的业务确实不熟悉。分行邀请的老师都是有5年以上工作经验,虽经验丰富,但是现场授课效果一般,学员必须通过“死记硬背”后回去再反复复习,当即周老师发现该问题,便在“对公账户管理”培训课上放弃了原有的PPT,用“一块黑板+一支笔”,利用一部“历史宫斗剧”的剧情做比喻,迅速激发了学员的学习兴趣,用一节课的时间将一个专题充分讲述清楚。后学员反馈良好,周老师在之后连续5年都作为分行内训讲师,为学员逐渐开展账户管理,反洗钱实务,尽职调查,洗钱风险评级和可疑交易识别等专业课程。培训员工从每年的新行员至分行合规、市场条线的员工共计300+人,培训了5项专题课程,其中周老师为“公司账户管理”和“可疑交易甄别”2门课开发出了一种全新的讲法,利用巧妙的比喻结合电视剧的形式,在“谈笑风生”之间,为学员“授业、解惑”。
2、“反洗钱、反电信诈骗”解决方案专题培训——10+场培训、5+不同场景、累计培训300+人、涉及金融机构客户10+
在2021年至今,作为一名反洗钱业务咨询专家,参与了10+家金融机构的反洗钱、反电诈项目,(其中包含2家国有银行、3家全国性股份制银行、3家省农信银行、2家支付机构)服务内容包括咨询建议、风控建模、产品服务、数据服务、交付及员工培训等。在此期间,周老师为多家机构做过不同的培训(其中有对技术人员培训反洗钱业务、对业务人员讲解反诈建模的方法论以及对银行的新员工进行一些合规内控专题培训),并且结合周老师亲自参与分析的3000+真实案例,总结、梳理后开发了一套《背后的真相-反电信诈骗三部曲》系列的全新课程。课程不仅包含电诈的基础知识,还包含最新的30+个真实案例(案例不断新增中),手法、场景变化跟踪以及提供业内前沿的解决方案。覆盖人员超过10+机构的300+专业人员,项目都已完成达标交付,且取得明显效果。
【授课风格】
情境体验:周老师曾自编自导过一部《反假先锋》短剧,在培训的课堂上,周老师会编制剧本,邀请学员进行“情景演绎”,充分渗透和理解课程背景。
实战案例:周老师在银行工作经验超过15年,案例分析超过3000+个,在对这些真实案例进行解析后,会在课上通过“案例结合理论教学”的方式使学员充分了解,学以致用。
比喻生动:周老师的授课对象中,有超过60%是银行、支付类金融机构的新员工或者基层员工。银行的内部课程相对更为理性、专业并不易理解,周老师会在课上充分通过“生动形象”的比喻。
视角丰富:多年基层岗位工作经验,培训不仅限于向上汇报的形式化,更善于从由下至上及理论结合实操的视角教授与工作息息相关的解决方案。
【主讲课程】
反洗钱:
《反洗钱系统框架介绍》
《反洗钱客户尽职调查》
《反洗钱可疑交易监测》
《反洗钱制裁与合规》
《反洗钱名单监控系统及应用》
《洗钱风险等级评估》
《反洗钱黑名单系统及尽调策略》
反电信诈骗:
《背后的真相—反电信诈骗(诈骗、涉案、洗钱)》(原创课程)
《账户分类分级及应用实务》
《涉赌涉诈模型建立方法论》
内控合规:
《账户管理办法》
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第一讲:了解反洗钱——提高反洗钱的合规意识一、解读反洗钱最新监管要求二、金融机构面临的反洗钱形势三、反洗钱的目标1. 打击上游犯罪2. 打击和预防洗钱活动3. 打击恐怖主义4. 维护金融稳定四、正确理解反洗钱法律法规相关规定及要求1. 客户身份识别要求2. 客户资料及交易记录的保存要求3..
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第一讲:近二年反洗钱罚单及趋势简说1. 2018-2019人民银行处罚情况简介2. 那些业务成为被处罚的“重灾区”3. 70%的罚单来源于反洗钱,反洗钱2018-2019处罚的主要原因有那些4. 反洗钱工作发展趋势与关注点偏移5. 相关反洗钱罚单是柜面上实际产生的,相关典型案例分析6. 银保监会近期关于..
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第一讲:国际与国内当前反洗钱工作面临的形势和金融机构努力方向一、美国史上最高罚款诞生案例:某外资银行洗钱案支付巨额美元罚款—— 引出反洗钱合规文化的重要性二、各国调整反洗钱监管的法令和监管力度1. 美国纽约州合规官负责制2. 反洗钱过失追究刑事责任3. 腐败、诈骗罪和洗钱罪被判死刑4. 美国监管当局..