一点一点解决制裁筛查难题

长期以来，制裁筛查一直是一个动态演进、日趋复杂的多维度治理难题。更重要的是，考虑到潜在违规行为可能引发严重的财务与声誉损害后果，加之监管要求日趋严格，确保制裁筛查与合规机制有效运行已成为银行和金融机构 (FI) 必须履行的重要职责。因此，要成功实施制裁合规计划，仍面临多重挑战。

制裁措施历来是外交政策的一个重要部分 — 既是地缘政治工具，也是威慑手段。因此，主要经济体的外交政策一旦调整，其制裁措施往往会随之迅速变化，甚至可能在一夜之间发生剧变。这就要求相关机构必须能够灵活响应，敏捷应对变化。银行和金融机构 (FI) 必须严格遵守全球多个数据来源的监管要求，包括监视名单、制裁名单、特别指定国民 (SDN) 名单、政治公众人物 (PEP) 名单、负面舆情、内部名单以及"核准名单"等。此外，他们还必须掌握上述所有数据源的变化情况。这项任务异常繁重，常导致机构难以及时跟进，无法持续保持合规状态。

业务挑战同样会影响制裁计划的有效性。例如，远程金融活动和在线交易量呈现指数级增长。要在整个客户生命周期中对客户本人、关联方、交易相关方、资金往来及其实际受益人进行严密可靠的筛查，本就是项艰巨的任务，而不断变化的制裁形式更令这项工作复杂程度倍增。此外，传统系统存在数据不一致性问题，会引发匹配与筛查异常，导致误报率攀升，最终致使调查工作变得冗长而无效。因此，虽然制裁合规已被银行和金融机构列为重中之重，但症结在于：究竟该从何处切入？

挑战解析

确保制裁筛查机制有效运作，是银行和金融机构建立可靠的反洗钱/反恐融资 (AML/CFT) 合规计划的首要任务。然而，在实施有效、稳健的制裁筛查与控制措施时，这些机构往往面临多重障碍。下面我们来看看几大关键挑战：

• 交易量呈指数级增长：一方面，全球化进程与地域限制的弱化促使跨境交易规模持续扩大；另一方面，客户需求的演变倒逼银行和金融机构改革业务流程，迈向数字化产品与服务的新常态。其结果就是金融服务业的交易量呈指数级增长。2020 年新冠疫情的爆发更是加剧了这一数字化趋势，交易规模进一步激增。然而，在远程访问、线上客户准入和传统技术架构的多重制约下，银行对海量交易的处理与监控已显得力不从心。
• 制裁范围持续扩大：当前制裁体系及其范围本身具有高度复杂性。国际制裁名单由多个全球机构发布，且发布机构常根据管辖区变化、地缘格局、政治形势及政策调整进行更新，导致这些名单存在解读差异且结构缺乏一致性。此外，制裁对象不仅包括指定的个人或实体，还涉及其关联方、关系网络及交易相关方，这使得筛查与管控的范围和复杂度进一步增加。
• 孤立的双轨制：大多数金融机构通常采用双轨并行模式进行客户筛查与交易筛查。客户筛查旨在识别整个客户生命周期（从准入到存续关系期间）的目标个人或实体，交易筛查则用于监控其资金活动。然而，这种孤立机制不仅需要人工干预调整，还会降低匹配准确率，造成运营冗余和流程低效，同时导致成本攀升。
• 筛查与匹配不够精确导致的运营挑战：数据不一致，匹配和筛查不准确，往往不可避免地会导致棘手的高误报率问题。根据匹配标准和预设阈值，在生成警报后必须展开相应调查和处理。如果筛查不够彻底，可能增加"漏报"风险，即制裁对象可能出现漏网之鱼；反之，过度筛查则会产生大量"误报"，错误地标记非制裁实体。因此，匹配与筛查不够精确将在警报处置和调查过程中造成时间、人力和资源的巨大浪费。
• 将先进技术安全、负责任地融入制裁计划的复杂性：如今大多数银行和金融机构已认识到，技术是打击金融犯罪的核心手段。他们正在评估现有反洗钱与制裁计划的漏洞，利用高级分析、人工智能 (AI) 及机器学习 (ML) 等技术提升运营效率，同时确保合规。然而，制裁在本质上保守、不透明且存在解读模糊性，要在此类领域负责任地应用 AI/机器学习技术，其转型难度远超理论预期。银行和金融机构必须全面考量以下要素：技术选择及最终影响、适用使用场景、成本评估，其中最为关键的是，如何以无偏见且安全的方式，将相关技术负责任地融入到制裁计划中。
• 在整个客户生命周期的接触点均存在摩擦：尽管大多数银行和金融机构仍秉持以客户为中心的理念，但无效的筛查机制却在客户接触点增加了诸多摩擦。银行不仅需要查明受制裁和指定的实体及相关资金往来，还必须避免影响合规客户的正常业务体验。

分步解决制裁难题

如果能有效应对上述挑战，便有望克服因制裁筛查与管控不足所导致的高风险隐患。下面，我们将分步解析如何构建完善的制裁筛查机制。

• 全面性是关键：制裁筛查是银行和金融机构开展风险评估（含评估后阶段）、客户准入及持续监控流程中的首要要务。有效的筛查解决方案须全面覆盖制裁名单、监视名单、PEP 名单、负面舆情、执法记录及内部名单等全球数据源，同时兼具实时的批量筛查能力，能根据机构风险、风险敞口及内部政策，定制化调整筛查规则。
• 集成式筛查方法：有效的筛查控制须采用集成式方法进行客户筛查与交易筛选。此举有助于构建统一的用户界面与操作体验，提供共享功能，减少文档冗余，优化资源配置，并减轻资源培训负担。
• 专注于提升筛选和匹配精度：基于风险敞口和筛查规则进行精度调校，是构建有效的筛查解决方案的必要条件。此外，该解决方案还需具备数据标准化处理能力，能够有效应对各类数据不准确情况，例如拼写错误、昵称、标题、前缀、后缀、限定词、级联、音译限制和文化特异性等问题，从而实现精准识别。
• 优化调查流程的用户体验/用户界面设计：降低误报率固然重要，但同样关键的是打造能够自动化和优化调查流程的用户体验/用户界面，使整个处理过程更快速、更高效且更具成效。构建支持进行快速、高质量调查的用户体验/用户界面，是优化制裁计划中警报处置流程的核心要素。
• 利用高级分析功能提高运营效率和调查质量：在完成客户记录与交易筛查后，系统将根据威胁级别优先级对所有潜在匹配项展开调查。基于人工智能 (AI)、机器学习 (ML) 和图形分析技术的高级分析功能不仅能够提升运营效率、提高匹配精度、降低误报率并加速警报处置，还可通过队列管理和优先级排序，改善调查工作成效。
• 改善客户体验：有效的筛查机制不仅能够帮助银行和金融机构满足制裁合规要求，更能通过简化各接触点的操作流程来优化客户体验，从而为整个客户生命周期奠定良好的服务基调。

构建高效的制裁筛查机制，优化合规成本

尽管制裁筛查是银行及金融机构反洗钱/反恐融资合规计划的重要环节，但仍难以应对复杂的制裁环境。因此，银行需要通过需求缺口分析选择可扩展的筛查解决方案，以获得技术优势并确保监管合规。

理想的解决方案应当满足以下关键要求：精确匹配功能、消除冗余流程、提升运营效率、提高全生命周期筛查精度、缩短调查时间，优化调查质量、降低合规成本并提供无缝客户体验 — 同时确保监管合规。虽然全部满足这些要求看似理想化，但选择合适的创新和技术合作伙伴仍可帮助银行和金融机构在优化合规成本的同时，建立稳健的制裁筛查机制。