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美国银行和金融机构的金融犯罪合规工作正处在一个转折点。数十年来，金融机构一直受困于不可持续运营模式：劳动密集的手工审查、警报积压、无止境的误报以及螺旋式上升的成本。即使交易量增加、风险日趋复杂，金融犯罪合规职能，如强化尽职调查和交易监控，仍然严重依赖人力劳动。然而，势头正在转变。像OCC和FinCEN这样的监管机构正大力鼓励采用AI驱动的解决方案，各机构也认识到，必须借助现代技术来解决存在数十年的老问题。九月中旬在拉斯维加斯举行的公认反洗钱师协会大会上，财政部负责恐怖主义和金融情报的副部长约翰·K·赫尔利阐述了财政部对现代化《银行保密法》及其支撑的反洗钱/打击资助恐怖主义合规体系的愿景。副部长指出了即将到来的范式转变，即从关注信息量转向关注技术赋能的结果：“……如果我们根据您客观地交付客户所需的能力来衡量您，而不是根据您与审查员主观意见的贴合程度，这将允许您运用您的经验和创造才能，发明出新的、更好的解决方案。”在银行业（包括摩根大通、汇丰银行、美联银行和里格斯银行）构建反洗钱和制裁项目超过25年，主导重大腐败调查，并创立咨询和监管科技公司之后，大约一年前我加入了WorkFusion，因为我意识到AI的承诺已不再是理论。如今，AI智能体已投入生产，正在改变银行调查和报告可疑活动、识别和管理高风险客户的方式。趋势一：AI如何重塑制裁筛查与交易监控制裁筛查和交易监控长期以来一直受效率低下的困扰。误报消耗了大量资源，迫使银行进行外包或增加人员编制。AI智能体改变了这种方法。它们不仅仅是标记警报——它们会像训练有素的分析师一样对警报进行裁决，并为每个决策记录文档，形成可供监管机构审查的审计线索。智能体AI像分析师一样清除误报，即时审查警报，并仅升级那些真正重要的警报。这种转变消除了积压，使合规团队能够在无需增加人员的情况下实现规模扩展。对于中小型银行而言，数字工作者提供了一种经济高效的方式来满足日益增长的监管要求，同时保持运营韧性。除了效率，智能体AI还使传统方法现代化。老式的机器人流程自动化或机器学习带来了渐进式的改进，但数字工作者实现了实时监控和复杂合规流程的即时执行。例如，AI智能体与制裁筛查工具集成，裁决负面媒体警报，并在几秒钟内升级高风险案例。新兴的发展包括持续监控，即AI持续评估客户风险状况、负面新闻以及所有权变更等事件。通过可解释的AI加强了治理，确保每个决策都是透明的、可供监管机构审查的。所有这些都将合规团队从被动反应转向主动预防。趋势二：平衡效率与监管期望仅有效率是不够的；监管机构要求治理。OCC、FinCEN、FDIC和美联储的指导强调透明度、可审计性和监督。机构必须证明不仅警报得到快速解决，而且决策是可解释和一致的。AI智能体可以同时实现这两点。效率提升是显著的——客户报告吞吐量翻倍并消除了警报积压。同时，每一次裁决都附有详细的叙述记录，为监管机构提供了对流程的信心。这种双重能力解决了许多银行面临的资源限制问题。机构无需雇佣大量分析师，而是可以部署能够即时扩展并保持合规严谨性的数字工作者。合规内部的角色正在转变。分析师不再埋头于海量审查；相反，他们监督例外情况、验证升级案例并专注于战略风险。这种演变符合监管期望：人工监督仍然是核心，但AI处理重复性工作。平衡是清晰的：智能体AI使机构能够满足监管要求，同时实现曾经难以想象的效率提升。趋势三：AI如何改变传统的人员配置模式金融犯罪合规的人员配置模式正在被颠覆。历史上，银行通过扩大合规团队来管理警报激增，通常在交易量激增时依赖承包商或离岸劳动力。这种模式成本高昂、不一致且不可持续。AI正在改变这一等式。通过在制裁、负面媒体和交易监控方面自动化一级审查，AI智能体释放了人类分析师，使其能够专注于调查、监管互动和战略计划。其人力影响是深远的。传统的一级和二级团队之间的交接正在消失。AI智能体正在压缩层级、简化决策并重塑组织结构图。结果呢？一个更扁平、更快速、更专注的合规职能——人类在其中运用判断力，而非处理文书工作。以一家试点数字工作者的美国大型银行为例：该银行没有雇佣50名新分析师来管理制裁警报，而是部署了AI智能体，即时审查每一个警报，仅升级真正的风险。人类员工转向监督和案件管理，提高了士气并减少了人员流动。混合团队——人类分析师与数字工作者并肩工作——目前正在美国各机构中兴起。这种模式融合了效率与专业知识：AI处理规模，人类处理判断。其结果是一个更具韧性的合规职能，能够适应监管审查和运营需求。金融犯罪合规的未来智能体AI正在改变美国金融犯罪合规，它使误报变得无关紧要，平衡了效率与治理，并重塑了人员配置模式。拥抱这些数字工作者的机构不仅获得了运营效率，也获得了监管信心。合规的未来是混合的——人类与AI智能体协作，以前所未有的有效性打击金融犯罪。
