疫情助長詐欺犯罪 AI即時偵測阻斷交易
這份《在逆境中加速發展：運用AI 和機器學習技術於反洗錢合規機制的現況分析》(Acceleration Through Adversity: The State of AI and Machine Learning Adoption in Anti-Money Laundering Compliance )研究報告中，ACAMS 調查了旗下每個會員所屬組織運用相關技術偵測洗錢活動的成本，估計每年佔全球 GDP 2% 到 5%，每年花費高達 8,000 億美元到 2 兆美元。

調查顯示為有效因應 COVID-19 帶來的影響，目前有三分之一的金融機構正加速將 AI 與機器學習 (ML) 應用到反洗錢 (AML) 技術上。同時，另外 39% 的合規專業機構表示，即使受到疫情的干擾，也會持續推動內部採用AI/ML來防制洗錢 。

ACAMS 首席分析師暨編輯部門總監 Kieran Beer 表示：「全球越來越多的監管機關將依據金融機構呈報給執法單位的智慧技術成效來衡量其合規工作，近年來，包括美國、英國、新加坡等監管機構大力鼓勵反洗錢合規方面的技術創新。因此有 66% 的受訪者認為監管機關是希望金融機構等能適時利用 AI 和機器學習技術。儘管有許多致力打擊金融犯罪的監管機關和金融機構才剛接觸這些先進的分析技術，但不難看出所有人都期盼這類工具能帶來真正有益處的金融智能，協助他們讓不法分子落網。」

在這波趨勢下，率先採納相關技術的不只是大型金融機構。除了 28% 的大型金融機構 (即資產超過 10 億美元者) 認為自己是最快採用 AI 技術的創新者，亦有 16% 的小型金融機構 (即資產價值低於 10 億美元者) 將自己視為率先採用 AI 技術的業者。

美國 KPMG 金融犯罪與美國鑑識技術服務部首席解決方案主管 Tom Keegan 表示：「有很高比例的小型金融組織認為自己是業界領導者，打破了小型金融組織無法實施先進技術解決方案的迷思。目前所有規模的組織都必須接受相同程度的監管審查，整體趨勢讓採用AI技術數據攀升。」

此外，無論機構規模大小，銀行業務皆受到 COVID-19 干擾而備感壓力，期間還要設法提高準確度和生產力，也促成業界加快採用進階分析技術處理反洗錢。根據受訪者調查，促使他們採用 AI 和 ML 的兩個主要因素是：
1) 改善調查和法規申報文件的品質 (40%)。
2) 降低誤報率並減少相關的營運成本 (38%)。

SAS 金融犯罪與法規遵循部門主管 David Stewart 表示：「疫情導致消費者行為徹底改變，許多金融機構也意識到，靜態規則導向監控策略的準確度和因應能力之不足。動態技術的AI 和 ML，能夠根據市場變化和風險進行調整，且在最低干擾下迅速與現有的合規計畫整合。早期採用者不只在效率方面有顯著成長，也能協助所屬機構輕鬆遵循更加嚴格的法規要求。」

歐洲銀行聯合會攜手SAS推廣AML創新技術 近260萬銀行員工受惠
SAS® 反洗錢解決方案持續榮獲包含《亞洲風險科技大獎2020》（Asia Risk Technology Awards 2020）「年度最佳反洗錢解決方案 (AML Solution of the Year)等獎項肯定，同時被Aite Group評比為全球頂尖反詐欺和反洗錢頂尖公司。歐洲銀行聯合會(European Banking Federation)日前更宣布2022年將與SAS合作推動聯合虛擬AML大師班系列，以解決反洗錢傳統技術效率低下的問題。屆時預計有歐洲 32 個國家銀行協會、 5,981 家銀行、約 260 萬名員工共同實踐以創新性方法打擊金融犯罪。

關於SAS
SAS 於 1976 年於美國創立，是全球首屈一指的分析領域領導者，提供創新的數據分析、人工智慧及資料管理軟體與服務，以協助世界將數據轉換為智能。SAS連續多年獲各大權威調查機構，於資料科學與機器學習相關評比中，列為領導者地位。目前在全球 56 個國家擁有據點，協助超過 82,000 家企業進行最佳商業決策，《財星》雜誌全球 500 強企業中，包含金融、製藥、電信與航太製造等產業，皆 100% 仰賴SAS。
SAS 台灣分公司於 1989 年成立，目前國內超過五百家產業客戶。
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- 新聞稿有效日期，至2021/11/20為止

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