《反洗钱“第七感”：deepseek赋能银行反洗钱业务开展》
《反洗钱“第七感”：deepseek赋能银行反洗钱业务开展》详细内容
《反洗钱“第七感”：deepseek赋能银行反洗钱业务开展》
《反洗钱“第七感”：deepseek赋能银行反洗钱业务开展》
主讲：周思闻老师
【课程背景】
随着《中华人民共和国反洗钱法（2024年修订）》颁布，反洗钱工作开展从监管、要求到管理、实施都有了新的形势。与此同时，随着金融科技的快速发展和数字化转型的深入推进，人工智能（AI）技术正在深刻改变银行业的风控模式。
本课程以“AI赋能反洗钱”为核心，聚焦银行反洗钱工作人员在实际工作中面临的痛点与需求，结合AI技术在反洗钱建模、流程管理等场景，帮助银行反洗钱业务人员借助AI技术推动模型建立，制度建设和流程设置等工作开展。通过理论与实践相结合的方式，助力银行反洗钱工作人员提升反洗钱管理的能力和成效。
【课程收益】
掌握AI在反洗钱监测中的核心应用场景
了解运用Deepseek协助业务人员建立模型的方法
熟练运用DeepSeek构建特征工程与规则引擎
通过Dify实现智能体快速部署与流程自动化
建立AI赋能的团队协作与风险管理体系
【课程时长】
1天（6小时/天）
【课程对象】
适合金融机构内部员工，包括反洗钱专岗人员和科技人员
【课程方式】
问题讨论+要点解析+经验总结
【课程特色】
采用“AI双屏教学模式“”：教师端演示Dify配置，学员端实时同步操作
内置合规检查点：所有生成内容自动匹配FATF最新建议要求
压力测试环节：模拟洗钱场景提出对应的反洗钱模型及运用策略
【课程大纲】
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？
AI时代的反洗钱变革
AI技术概览：
国内主要AI工具：Deepseek、kimi、豆包等
国外主要AI工具：ChatGPT、Grox等
反洗钱开展面临的挑战和机遇：
挑战：
中国即将参与第5轮FATF国际互评
《新反洗钱法》出台，治理力度加强
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。
“风险为本”的管理策略
保持反洗钱风控与客户营销、服务之间的平衡
机遇：
《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
“非银金融机构”反洗钱要求带来的新的岗位
AI、大数据技术为银行风控体系带来的赋能
反洗钱现有的“AI”技术赋能：
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
银行外部：线上查冻扣平台、联网核查、工商企业信息平台等
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”！
客户洗钱风险评级模型运用：“定性+定量”智能评级模式
大额交易报送
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。
可疑交易报告撰写
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）
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。
新一代AML监测体系特征
传统规则引擎的局限性
机器学习与规则引擎的融合架构
动态风险阈值调整机制
AIGC技术赋能路径
自然语言处理在可疑交易报告生成中的应用
知识图谱在资金链路分析中的实现
动态模式识别技术演进
方案1深度实施 - 智能特征工程构建（实战演练）
特征工程开发流程
智能体配置
工作流设计：
关键组件配置：
特征计算API接入
规则版本控制模块
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
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：
搭建智能排班系统：
人员技能标签管理
工单智能分配算法
响应时效监控看板
构建知识沉淀体系：
案例处置知识库
最佳实践推荐引擎
合规更新自动同步
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