课程背景
随着《中华人民共和国反洗钱法（2024年修订）》颁布，反洗钱事务开展从监管、要求到管控、施行都有了新的形势。和此同时，随着金融科技的迅速演进和数智化转型的纵深推进，机器智能（AI）技艺正在深刻改变银业界的风控模式。
本课以“AI赋能反洗钱”为核心，锁住银行反洗钱事务人员在实际事务中面临的痛点和诉求，结合AI技艺在反洗钱建模、流程管控等等情境，支援银行反洗钱业务人员借助AI技艺促成模型构筑，制度建设和流程设置等等事务开展。借助理论和实践相结合的方式，助力银行反洗钱事务人员拉升反洗钱管控的本领和成效。
课程收益
• 掌握AI在反洗钱监测中的核心运用情境
• 弄懂运用Deepseek协助业务人员构筑模型的办法
• 熟练运用DeepSeek构筑特征工程和规则引擎
• 借助Dify达成智能体迅速部署和流程自动化
• 构筑AI赋能的队伍协同和隐患管控架构
课程大纲
问题思索
：AI太火爆，是否会将人类代替？
一，
AI时代的反洗钱变革
1. AI技艺概览：
1） 国内主要AI抓手：Deepseek、kimi、豆包等等
2） 国外主要AI抓手：ChatGPT、Grox等等
1. 反洗钱开展面临的挑战和机遇：
1. 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，运行层面，治理力度加强
3）
AI在洗钱，上游经济犯罪领域的超前运用
•
实例1
：
1.
“AI换脸”技艺在电信诈骗和洗钱环节的运用。
1） “隐患为本”的管控打法
2） 保持反洗钱风控和买方营销、服务之间的平衡
1. 机遇：
1） 《新反洗钱》赋予银行事务人员的权利以及“尽职尽责”的免责打法
2） “非银金融机构”反洗钱要求带来的新的岗位
3） AI、海量资料技艺为银行风控架构带来的赋能
1. 反洗钱现有的“AI”技艺赋能：
1） 银行内部：AML反洗钱系统、名单管控系统、可疑交易监测模型、买方洗钱隐患评级
2） 银行外部：线上查冻扣平台、联网核查、工商公司资讯平台等等
1. AI在反洗钱事务开展的业务情境
1.
问题思索：
deepseek在每个情境的定位为何？AI是服务人类的抓手，防止成为被AI“统治”的“抓手人”！
1） 买方洗钱隐患评级模型运用：“定性+定量”智能评级模式
2） 大额交易报送
3） 可疑交易监测、识别以及报送
•
实例2：
1.
运用ChatGPT支援建模队伍编辑SQLY代码，从实践看，10分钟完成规则搭建。
1） 可疑交易报告撰写
2） 反洗钱资料以及交易记录保存
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”
1. 人工“
智”
能，具体来看，
“深”
度求索，像鲁智深一样、协同银行反洗钱事务人员开展反洗钱事务，守卫资金安全，保障经济运行。
1. 新一代AML监测架构特征
1） 传统规则引擎的局限性
2） 机器研习和规则引擎的融合架构
3） 动态隐患阈值调整制度
1. AIGC技艺赋能路径
1） 自然语言处理在可疑交易报告生成中的运用
2） 学识图谱在资金链路拆解中的达成
3） 动态模式识别技艺演进
一、
方案1深度施行 - 智能特征工程构筑（实战上手）
1. 特征工程开发流程
2. 智能体配置
3. 事务流规划：
4. 要害组件配置：
1） 特征计算API接入
2） 规则版本将控模块
3） 误报反馈研习回路
•
产出物
：可即时部署的智能监测规则引擎原型
一、
智能排查架构搭建（沙盘推演）
•
实例3：
1. 某股份制银行队伍结构：
DeepSeek输出示例：
Dify达成路径：
1. 搭建智能排班系统：
1） 人员本领标签管控
2） 工单智能分配算法
3） 响应时效监控看板
1. 构筑学识沉淀架构：
1） 实例处置学识库
2） 最 佳实践推荐引擎
3） 合规更新自动同步
1.
2.
老师简介
Introduction to lecturers
弄懂更多
博闻智咨询|周思闻老师
适合谁听
适合金融机构内部员工、包括反洗钱专岗人员和科技人员。建议同一家企业 3 人以上同来，课堂上直接改造本企业的实际问题——单人参加也能学到方法，但带不走可用的成果。
交付流程
课前：顾问访谈 2 位管理者，收集现状与问题清单，讲师据此调整案例。课中：讲授与演练各占一半，产出可直接用的工具与方案。课后：7 天内提交改进建议，30 天内一次线上答疑。