我们 ComplyCube 网络的许多客户和成员经常会问：“反洗钱 (AML) 中的姓名筛查是什么？” 或“姓名筛查到底是什么意思？” 然而，其他人则对姓名筛查相关的道德挑战、先进技术如何帮助克服这些挑战以及有效姓名筛查的最佳实践感到好奇。本指南将解释反洗钱 (AML) 中的姓名筛查流程、其重要性以及如何将其纳入您的整体风险管理和 KYC 实践。
什么是姓名筛选？
姓名筛查是反洗钱 (AML) 流程的一部分。它涉及根据各种官方政府数据库筛查个人、公司甚至国家/地区的姓名，例如 关注列表、制裁名单以及 政治公众人物（PEP）名单目标是识别与金融犯罪、欺诈、战争罪、腐败或恐怖主义行为相关的潜在风险。因此，企业可以促进更安全的金融生态系统，并避免巨额罚款。 如果您想了解为什么某人会被列入制裁名单，或者想确定与您合作的公司是否受到制裁，请查看下面我们最近的文章。
制裁名单和监视名单是如何创建的？
各国政府、国际组织和监管机构负责制定并维护最新的制裁名单和监视名单。这些名单旨在识别和监控对国家安全和金融系统构成潜在风险的各种实体。，有助于有效遵守反洗钱规定。
为了理解制裁和观察名单的运作方式，我们来看看一个众所周知的例子：弗拉基米尔·普京。各国政府制定制裁名单，是为了限制参与其想要阻止的活动的个人或组织，例如违反国际法或威胁安全的行为。在 普京的案子普京因在乌克兰冲突中扮演的角色而遭到美国和其他国家制裁。这些制裁冻结了他的资产，并禁止美国公司和个人与他进行交易。普京也被视为政治公众人物 (PEP)，这意味着他拥有强大的公共职位。虽然PEP的家人或亲密伙伴可能会因潜在风险而受到更严格的审查，但他们不会被自动列入名单。 制裁名单 只是为了保持联系。
制裁名单和监视名单的实时更新
监管机构，例如 美国财政部外国资产控制办公室 美国财政部外国资产控制办公室 (OFAC)、联合国和欧盟不断审查情报、法律动态和国际法，以将个人、实体或国家从制裁名单中增减。这些更新反映了与金融犯罪、洗钱、恐怖主义融资和政治公众人物 (PEP) 相关的新威胁。
金融机构依赖先进的筛查软件和自动化筛查系统，通过安全的数据馈送和 API 即时集成这些更新。这种无缝流程确保合规团队在进行制裁、客户和支付筛查时始终使用最新信息。通过保持全面且持续的更新流程，金融机构可以快速识别潜在风险，最大限度地减少误报，并调整其反洗钱筛查流程，以降低全球金融体系的风险。
反洗钱中的手动与自动姓名筛查
许多企业可能会坚持手动姓名筛查以节省成本。虽然短期内这可能是个好主意，但它通常需要大量资源，例如导出制裁名单并每天更新。手动反洗钱筛查可能会导致识别潜在犯罪活动的延迟。相比之下， 自动姓名筛选工具 使公司能够快速、准确、透明地处理大量数据。
反洗钱中姓名筛查的常见挑战
在反洗钱流程中使用薄弱的姓名筛查工具可能会带来诸多挑战。以 Starling Bank 为例，该公司曾受到 高达2896万英镑 因其在反洗钱和金融犯罪制裁筛查流程中存在缺陷，该银行已被英国金融行为监管局 (FCA) 列为黑名单。自 2017 年以来，该银行一直依赖过时的系统，仅筛查了全部制裁名单中的一小部分。结果，在 2021 年 9 月至 2023 年 11 月期间，49,000 名高风险客户开设了超过 54,000 个银行账户，使他们能够进行金融交易。正如您所料，此举将产生涓滴效应，并可能无意中对毫无戒心的欺诈受害者造成财务损失。在本节中，我们将探讨反洗钱姓名筛查中最常见的挑战。
管理大型多样化数据集
当每天要招收成千上万的商户和客户时，跟踪这些庞大的数据集可能会非常困难，尤其是在使用手动姓名筛选流程的情况下。此外，如果没有高级定制功能，合规官员可能会将注意力集中在错误的个人身上，而不是高风险人群身上。
解决方案：风险分类以定制合规响应
企业可以通过对风险进行分类并相应地调整应对措施来改进合规流程。例如，风险管理功能（例如根据特定风险偏好调整风险阈值）意味着企业可以对来自高风险国家或行业的客户实施更严格的检查，同时对低风险客户实施更简单的检查。此外，诸如 模糊逻辑 并应用排除规则（例如排除已故或不活跃的客户）有助于将资源集中在最重要的地方。这些策略提高了识别高风险匹配的准确性，同时降低了误报的可能性。
不断变化的制裁和监管要求。
制裁名单和观察名单每年都会发生数百次变更，通常每天更新不止一次。手动处理所有筛查流程需要耗费大量资源来组织信息并确定任务优先级，以使这些复杂的数据集更易于管理。即使我们非常注重细节，这种方法仍然很容易出现人为错误。
解决方案：强大的客户尽职调查 (CDD) 和持续监控
ComplyCube 等先进的一体化合规平台为企业提供强大的 客户尽职调查 在客户入职流程和持续监控过程中，合规流程旨在了解客户身份，并在建立业务关系之前识别任何潜在风险。此外，合规团队可以选择将最新的风险通知直接发送到他们的收件箱，以便随时掌握最新动态。例如，公司可以立即收到紧急风险通知，从而能够迅速采取行动，主动而非被动地进行合规工作。
处理语言和文化名称差异
很多情况下，客户可能会被错误地标记为高风险客户，或者相反，合规软件可能根本不会标记高风险客户。不同文化中，姓名的拼写或结构可能有所不同，许多围绕西方命名惯例设计的合规系统可能难以准确识别来自不同背景的个人。这个问题相当常见，因此 选择合适的 AML/KYC 供应商 能够出色地处理全球名称变体并在预防欺诈方面提供高准确度至关重要。
解决方案：集成高级 AI 和 NLP
解决方案在于将先进的人工智能 (AI) 和自然语言处理 (NLP) 技术融入合规流程。模糊姓名匹配技术和复杂的机器学习模型等工具可以识别并处理不同的拼写、音译和文化命名模式。例如，同一个名字可能因语言或地区的不同而出现多种形式。人工智能平台可以学习将这些变体与同一个人联系起来。这些技术会根据用户反馈和真实数据不断改进，使其随着时间的推移更加有效。
姓名筛查的伦理问题及其对真实人群的影响
姓名筛查的实施可能会对人们的生活产生深远的影响，有时甚至是意想不到的后果。虽然严格的反洗钱流程旨在构建更安全的金融生态系统，但无辜的个人有时可能会毫无理由地被标记。当某人被误认为高风险用户（这种情况被称为误报）时，可能会造成实际后果，例如账户被冻结或声誉受损。
最后，道德名称筛选应优先考虑透明度、问责制以及在满足监管要求的同时真正努力减少伤害。
约书亚·沃尔斯-登特ComplyCube 的业务、战略与合作经理指出：“我们经常听到这样的故事：合法客户因为姓名与制裁名单上的某人相似而无法在银行开设账户或在平台上创建个人资料。这会给客户带来极大的困扰，并影响他们的日常活动。最终，符合道德规范的姓名筛查应该优先考虑透明度、问责制以及在满足监管要求的同时，真正努力减少损害。”
新兴市场和非西方背景下的名称筛选
在新兴市场和非西方环境中，姓名筛查可能颇具挑战性，原因有很多。许多地区使用非拉丁字母，且命名惯例复杂，这在准确匹配姓名时可能会造成混淆。例如，姓名可能包含父名、多个姓氏，或者顺序不同，这使得很难确定正确的个人。音译则进一步增加了复杂性，因为姓名在从一种文字转换为另一种文字时，拼写方式可能多种多样。以“Mohammed”为例，同一个人可能会根据记录被列为“Muhammad”或“Mohamad”。这种不一致无疑会增加筛查过程中出现误报或漏报的风险。
文化差异也起着重要作用。例如，在某些亚洲国家，姓氏在名字之前，而在另一些国家，中间名的使用可能更为突出。此外，在数字基础设施有限的地区，数据通常不完整或不一致，这增加了更多困难。
哈里·瓦拉塔拉桑ComplyCube 首席产品官就此表示：“使用合乎道德且可解释的人工智能的责任在于合规提供商。他们必须确保人工智能系统的设计和实施高度重视道德考量和透明度。这包括定期审核算法是否存在偏见，清晰解释人工智能决策过程，并遵守监管标准。”
反洗钱筛查的最佳实践
有效的反洗钱筛查需要结合先进的技术、流程和专业知识。反洗钱姓名筛查的一些最佳实践包括：实施主动的风险控制方法、进行全面的持续监控，以及定期为风险管理团队提供培训。
实施基于风险的方法
最重要的是，拥抱 主动的基于风险的方法 至关重要。这需要根据客户的风险状况调整姓名筛查流程，并更加关注高风险客户、政治公众人物 (PEP) 和制裁名单上的个人。通过将资源配置到金融欺诈和可疑活动风险较高的领域，合规专业人员可以更有效地降低风险并及早应对。
利用自动化反洗钱筛查工具
自动筛选软件也是现代反洗钱合规的一个特点。手动筛选 能 是 易受影响的 人为错误，不适用于大数据 一系列金融交易。 然而，自动化系统和先进的筛选软件 使机构能够开展 实时姓名筛查、制裁筛查和负面媒体搜索。这些解决方案有助于 最大限度地减少误报，并加强对恐怖主义融资和与全球法律犯罪有关的非法活动等威胁的检测。
进行持续监控
AML 名称筛选是一个持续的过程。 持续监控 客户活动使金融机构能够检测到需要进一步审查的客户身份或行为变化。从新客户入职到现有客户筛查，筛查系统保持最新状态至关重要，这样机构才能跟上新的金融犯罪手段和制裁立法的变化。
遵守严格的规定
反洗钱合规保护 公司的程序 违反所有相关监管规定， 例如，《银行保密法》和全球反洗钱法规。制裁 筛选是一个程序 适当的措施包括根据美国财政部外国资产控制办公室、欧盟和联合国等机构提供的名单进行制裁筛查。机构必须 在 他们的警惕 反洗钱筛查程序的合规性、准确性和时效性， 避免 接触 到 法律 以及声誉受损。
定期检查和培训员工
最后，如果不投资那些 做 筛查。合规官 必须定期接受培训以保持 并排 了解最新的反洗钱指令、筛查软件的使用情况以及机构自身的风险偏好。团队成员 技能培训 和专业知识 为了 识别风险和筛查 精心 有助于建立问责文化。它提高了反洗钱名称筛查程序的整体效率 在整个金融领域。
通过遵循这些最佳实践，金融机构可以确保其反洗钱筛查流程有效识别和减轻洗钱风险，从而保护其业务运营并保持监管合规性。
姓名筛查在确保反洗钱合规方面发挥的关键作用
反洗钱中的姓名筛查是有效合规的基本组成部分，有助于金融机构发现和预防洗钱、恐怖主义融资和金融欺诈等金融犯罪。利用包括人工智能和机器学习在内的先进筛查工具，可以减少误报并管理全球金融交易的复杂性，从而提高流程的准确性。持续的监控和基于风险的方法使合规团队能够持续评估客户风险状况，适应监管变化，并降低与高风险个人或实体相关的潜在风险。
通过在入职过程中进行全面筛查并保持持续的警惕监控，公司可以维护反洗钱合规性，维护金融体系的完整性，并为打击非法活动做出贡献。有效的制裁筛查流程可确保遵守法规，并在金融行业内建立信任和公平，使其成为全面反洗钱战略的重要组成部分。 与团队成员交谈 今天就开始吧。
