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【課程背景】

隨著《中華人民共和國反洗錢法（2024年修訂）》頒布，反洗錢工作開展從監管、要求到管理、實施都有了新的形勢。與此同時，隨著金融科技的快速發展和數字化轉型的深入推進，人工智能（AI）技術正在深刻改變銀行業的風控模式。

本課程以“AI賦能反洗錢”為核心，聚焦銀行反洗錢工作人員在實際工作中面臨的痛點與需求，結合AI技術在反洗錢建模、流程管理等場景，幫助銀行反洗錢業務人員借助AI技術推動模型建立，制度建設和流程設置等工作開展。通過理論與實踐相結合的方式，助力銀行反洗錢工作人員提升反洗錢管理的能力和成效。

【課程收益】

掌握AI在反洗錢監測中的核心應用場景

了解運用Deepseek協助業務人員建立模型的方法

熟練運用DeepSeek構建特征工程與規則引擎

通過Dify實現智能體快速部署與流程自動化

建立AI賦能的團隊協作與風險管理體系

【課程對象】

適合金融機構內部員工，包括反洗錢專崗人員和科技人員

【課程方式】

問題討論+要點解析+經驗總結

【課程特色】

采用“AI雙屏教學模式“”：教師端演示Dify配置，學員端實時同步操作

內置合規檢查點：所有生成內容自動匹配FATF最新建議要求

壓力測試環節：模擬洗錢場景提出對應的反洗錢模型及運用策略

【課程大綱】

第一講：AI技術的運用對于反洗錢的影響

問題思考：AI太火爆，是否會將人類代替？

一、AI時代的反洗錢變革

1.AI技術概覽：

1）國內主要AI工具：Deepseek、kimi、豆包等

2）國外主要AI工具：ChatGPT、Grox等

2.反洗錢開展面臨的挑戰和機遇：

挑戰：

1）中國即將參與第5輪FATF國際互評

2）《新反洗錢法》出臺，治理力度加強

3）AI在洗錢、上游經濟犯罪領域的超前運用

案例1：

“AI換臉”技術在電信詐騙和洗錢環節的運用。

1）“風險為本”的管理策略

2）保持反洗錢風控與客戶營銷、服務之間的平衡

機遇：

1）《新反洗錢》賦予銀行工作人員的權利以及“盡職盡責”的免責策略

2）“非銀金融機構”反洗錢要求帶來的新的崗位

3）AI、大數據技術為銀行風控體系帶來的賦能

3.反洗錢現有的“AI”技術賦能：

1）銀行內部：AML反洗錢系統、名單管理系統、可疑交易監測模型、客戶洗錢風險評級

2）銀行外部：線上查凍扣平臺、聯網核查、工商企業信息平臺等

4.AI在反洗錢工作開展的業務場景

問題思考：deepseek在每個場景的角色是什么？AI是服務人類的工具，避免成為被AI“統治”的“工具人”！

1）客戶洗錢風險評級模型運用：“定性+定量”智能評級模式

2）大額交易報送

3）可疑交易監測、識別及報送

案例2：

運用ChatGPT幫助建模團隊編輯SQLY代碼，10分鐘完成規則搭建。

4）可疑交易報告撰寫

5）反洗錢資料及交易記錄保存

第二講：數字時代轉型下的AI在反洗錢場景中的具體實施（理論開展+沙盤推演）

一、AI反洗錢監測基礎架構（理論鋪墊）

研究方案：為反洗錢的梁山上配置的最強協同衛士——“魯智深”

人工“智”能，“深”度求索，像魯智深一樣、協同銀行反洗錢工作人員開展反洗錢工作，守衛資金安全，保障經濟運行。

1.新一代AML監測體系特征

1）傳統規則引擎的局限性

2）機器學習與規則引擎的融合架構

3）動態風險閾值調整機制

2.AIGC技術賦能路徑

1）自然語言處理在可疑交易報告生成中的應用

2）知識圖譜在資金鏈路分析中的實現

3）動態模式識別技術演進

二、方案1深度實施 - 智能特征工程構建（實戰演練）

1.特征工程開發流程

2.智能體配置

3.工作流設計：

4.關鍵組件配置：

1）特征計算API接入

2）規則版本控制模塊

3）誤報反饋學習回路

產出物：可即時部署的智能監測規則引擎原型

三、 智能排查體系搭建（沙盤推演）

案例3：

某股份制銀行團隊結構：

DeepSeek輸出示例：

Dify實現路徑：

1.搭建智能排班系統：

1）人員技能標簽管理

2）工單智能分配算法

3）響應時效監控看板

2.構建知識沉淀體系：

1）案例處置知識庫

2）最佳實踐推薦引擎

3）合規更新自動同步

周老師

周思聞老師

——反洗錢、反電信詐騙實戰專家

曾任：交通銀行（全國股份制銀行第5大行）綜合柜員、大堂經理、內訓師

曾任：廈門國際銀行（全國排名前12城市商業銀行）柜面主管、反洗錢專員、企業內訓師

現任：浙江邦盛科技股份有限公司（中國大數據平臺私有化部署市場中位列第4）反洗錢業務咨詢專家、項目經理、企業內訓師

‌ACAMS（國際公認反洗錢師協會）國際公認反洗錢師

上海財經大學 公共經濟與管理學院 MPA 碩士

【個人簡介】

周老師憑借近15年豐富的反洗錢及銀行合規內控經驗（周老師在銀行工作12年，其中5年基層崗位，3年合規經理，3年反洗錢風控建模經驗和5年內訓經驗；離開銀行后轉型金融科技咨詢行業，目前已經累積了3年多反洗錢、反詐合規風控咨詢經驗），結合當前的反洗錢、反詐形勢，為十余家銀行提供反洗錢、反詐咨詢項目與培訓工作。在銀行工作期間中，作為企業內訓師，連續3年為銀新進員工工和市場業務條線人培訓培銀合規股及管理知識及反洗錢業務流程，優化了銀行內部流程、提升反洗錢工作效率以及降低客戶投訴。此外，周老師在近3年服務了10余家國有銀行、股份制銀行和省農信聯合的咨詢項目，為銀行機構設計過系統、優化產品、搭建企業級反欺詐風控平臺。累計分析超過3000個真實案例，項目總額超過4000萬，累計培訓人次超過300人，培訓總人數接近10000人。

【實戰經驗】

1、全國性股份制商業銀行G銀行——“模型工廠”項目，搭建100+條專家規則，一年成功識別1000+涉賭涉詐風險賬戶。

在2021年9月～2022年5月期間，擔任G銀行的涉賭涉詐“模型工廠”項目業務咨詢專家，負責對接客戶的實際需求，提供解決方案及有效識別“涉賭涉詐”風險賬戶。在此期間，在沒有有效的“黑樣本”和成熟的風控體系的限制條件下，周老師親自參與風險特征分析、數據探索、指標加工、規則搭建及策略應用等工作，并結合當前形勢式與團隊共同設計了最新的“涉賭涉詐”規則模型，在G銀行評上搭建100+條專家規則，并且總結了一套識別“涉賭涉詐”的建模方法論和防控體系，為G銀行的業務、科技人員提供了多次的模型建立方法論與反賭反詐業務知識培訓。項目金額超1000萬，項目期間有效識別風險賬戶1000+個，開展10+場培訓，首次參與企業級項目便獲得客戶的一認可、好評。

2、全國型股份制商業銀行X銀行——企業級反欺詐平臺搭建項目，項目內容涉及產品、建模、咨詢、培訓綜合性型挑戰。

在2022年6—-12月期間，負責接收X銀行企業級反欺詐平臺管理項目，該項目是一個集成端段開發、數據分析、業務咨詢、風控建模、后端交付等多項任務集一身的綜合性大規模項目，集合了5個條線的精英團隊來實現，項目金額達2000萬+，參與項目人員50+，為X銀行培訓科技人員達50人次+以上。當時，斷卡行動已經開展一年多，周老師之前與團隊開發的反詐模式有明顯成效，但與此同時，涉詐分子也對詐騙的方式、手法進行調整，對風險的對抗提出了更高的要求，為持續加強對于反詐的對抗能力，周老師在項目期間首次在行業中嘗試建立“事中”準實時監測模型，并且為X銀行搭建“事中+事后”兩道防線來防控賬戶欺詐風險。最終在時間緊、任務重的不利環境下，實現涉詐風險賬戶“有效識別率”90%（交付標準為50%）超額完成任務。X銀行在202—-2023年間，反詐風險排名全國性股份制銀行第1下降至第12名，2023年，因反詐成果明顯，X銀行風險合規負責人，陳行長被邀請至人民銀行為來自50+銀行合規行長做培訓分享，周老師負責協助陳行長完成了人行的培訓與分享。

3、J省農信聯合社——反洗錢系統整合項目。

在2023年上旬，擔任了J省農信聯合社反洗錢系統整合的“咨詢+產品”項目，為J行省內50+行社提供反洗錢流程咨詢，并且整合了4個分散的系統至1個平臺，最終實現反洗錢業務功能“一體化”，提升了省內50+行社的反洗錢工作開展效率近10%。農信體系是一個比較特殊的銀行體系，一個省聯合社是由省內幾十家市、區級獨立法人行社組成的一個聯合社，省行負責統一管理和指導，行社則自主盈虧，獨立經營。周老師在經過對J行的前期調研后，發現整個反洗錢工作開展有諸多問題存在：其中包括各行制度不統一、人員配備不合理、系統分散，功能不齊、檢查與管理不到位等問題，周老師在項目期間，憑借其豐富的反洗錢工作經驗，為省行的管理老師以及50+的成員行超過200+人提供培訓，梳理了反洗錢工作開展的流程。

4、國有銀行Y銀行——賬戶分類分級管理，提升洗錢事前預防機制

在2024年下旬擔任Y銀行的咨詢專家，為Y銀行成功搭建賬戶分類分級模型。在目前的“事中+事后”防范體系逐漸成型的前提下，銀行也為合理分配風險防控與業務開展的平衡，需要在賬戶的生命周期中，加上“事前”的預防體系，從而對賬戶實現“分類分級”管理。客戶的洗錢風險評級是《中華人民共和國反洗錢法》規定的七大義務之一，賬戶分類則是當下人民銀行號召去實現的新任務，周老師也是在行業內首次探索賬戶的分類分級。在經過2個月的努力之后，周老師帶領建模團隊完成200+個指標加工，引用了時下最科學的“定性+定量”評級方法，形成了一套“多層嵌套”式的“觸發制+評分制”模型，為G省Y銀行的50000+賬戶進行了分類管理，并提出了配套的應用策略；同時為Y銀行開展了3次關于洗錢風險評估及模型應用的專業培訓，為Y銀行提升賬戶管理效率近10%。

【培訓經驗】

1、銀行企業內訓——3個大專題、10+個不同場景、培訓人次300+

在2015—2021年在X銀行擔任柜面主管和反洗錢專員。2016年起，周老師受邀至分行為當年的校招新行員開展銀行合規基礎知識培訓（點鈔技能、外匯業務、現金收付、賬戶管理）。雖本屆新行員皆是985、211畢業的高才生，但是初入銀行，對于銀行的業務確實不熟悉。分行邀請的老師都是有5年以上工作經驗，雖經驗豐富，但是現場授課效果一般，學員必須通過“死記硬背”后回去再反復復習，當即周老師發現該問題，便在“對公賬戶管理”培訓課上放棄了原有的PPT，用“一塊黑板+一支筆”，利用一部“歷史宮斗劇”的劇情做比喻，迅速激發了學員的學習興趣，用一節課的時間將一個專題充分講述清楚。后學員反饋良好，周老師在之后連續5年都作為分行內訓講師，為學員逐漸開展賬戶管理，反洗錢實務，盡職調查，洗錢風險評級和可疑交易識別等專業課程。培訓員工從每年的新行員至分行合規、市場條線的員工共計300+人，培訓了5項專題課程，其中周老師為“公司賬戶管理”和“可疑交易甄別”2門課開發出了一種全新的講法，利用巧妙的比喻結合電視劇的形式，在“談笑風生”之間，為學員“授業、解惑”。

2、“反洗錢、反電信詐騙”解決方案專題培訓——10+場培訓、5+不同場景、累計培訓300+人、涉及金融機構客戶10+

在2021年至今，作為一名反洗錢業務咨詢專家，參與了10+家金融機構的反洗錢、反電詐項目，（其中包含2家國有銀行、3家全國性股份制銀行、3家省農信銀行、2家支付機構）服務內容包括咨詢建議、風控建模、產品服務、數據服務、交付及員工培訓等。在此期間，周老師為多家機構做過不同的培訓（其中有對技術人員培訓反洗錢業務、對業務人員講解反詐建模的方法論以及對銀行的新員工進行一些合規內控專題培訓），并且結合周老師親自參與分析的3000+真實案例，總結、梳理后開發了一套《背后的真相-反電信詐騙三部曲》系列的全新課程。課程不僅包含電詐的基礎知識，還包含最新的30+個真實案例（案例不斷新增中），手法、場景變化跟蹤以及提供業內前沿的解決方案。覆蓋人員超過10+機構的300+專業人員，項目都已完成達標交付，且取得明顯效果。

【授課風格】

情境體驗：周老師曾自編自導過一部《反假先鋒》短劇，在培訓的課堂上，周老師會編制劇本，邀請學員進行“情景演繹”，充分滲透和理解課程背景。

實戰案例：周老師在銀行工作經驗超過15年，案例分析超過3000+個，在對這些真實案例進行解析后，會在課上通過“案例結合理論教學”的方式使學員充分了解，學以致用。

比喻生動：周老師的授課對象中，有超過60%是銀行、支付類金融機構的新員工或者基層員工。銀行的內部課程相對更為理性、專業并不易理解，周老師會在課上充分通過“生動形象”的比喻。

視角豐富：多年基層崗位工作經驗，培訓不僅限于向上匯報的形式化，更善于從由下至上及理論結合實操的視角教授與工作息息相關的解決方案。

【主講課程】

反洗錢：

《反洗錢系統框架介紹》

《反洗錢客戶盡職調查》

《反洗錢可疑交易監測》

《反洗錢制裁與合規》

《反洗錢名單監控系統及應用》

《洗錢風險等級評估》

《反洗錢黑名單系統及盡調策略》

反電信詐騙：

《背后的真相—反電信詐騙（詐騙、涉案、洗錢）》（原創課程）

《賬戶分類分級及應用實務》

《涉賭涉詐模型建立方法論》

內控合規：

《賬戶管理辦法》

【部分咨詢案例】

序號客戶公司培訓咨詢內容培訓成果

1光大銀行1.建立“模型工廠”

2.搭建“T+1”涉賭涉詐專家規則模型體系

3.模型應用策略1.加工500+條指標，組合200+條專家規則

2.為運管、科技人員培訓涉賭涉詐建模方法理論

2興業銀行1.搭建企業級反欺詐平臺，實現反欺詐識別、預警及管控一體化

2.首次開發“T+0”涉詐風險賬戶實時監測、管控

3.培訓建模人員優化模型，梳理反詐流程1.風險識別率90%（超過交付標準80%完成交付）

2.全國股份制商業銀行涉詐排名第1降至第12。

3江西省農信聯合社1.名單監測系統改造及應用

2.客戶風險評估指標拆解、“個性化”產品服務定制1.反洗錢產品“定制化”應用，借方超過一個團隊（5—10人）生產力

2.培訓反洗錢、反詐等10+部門負責人，梳理系統應用流程。

【服務客戶】

中國銀行、郵儲銀行、興業銀行、光大銀行、招商銀行、江西省農信聯合社、深圳農商銀行、盛付通

【學員評價】

周老師的比喻非常形象生動，銀行賬戶管理辦法居然可以用“甄嬛傳”的內容來比喻，實屬“驚艷”。

我確實在這一堂課的內容中捋清了“對公賬戶管理”的制度，對于我后續的工作開展非常學以致用。

——廈門國際銀行2016屆新員工

《反洗錢可疑交易監測》與《洗錢風險評估》兩次培訓太過生動，第一次遇到生動的劇本來講解理性的課程的老師，來源生活，高于生活，培訓做出了“藝術化”的感覺。

——深圳農商銀行反洗錢部門負責人

周老師的成績遠超我們想象，時間緊急，任務繁重，內部牽制甚至是新冠疫情都沒有組織周老師以接近100%的完美答案交卷。作為一名技術人員，需要長期向周老師學習，致敬。

——興業數金數據服務部建模工程師

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