随着金融犯罪威胁日益复杂化，简单地增加资源投入已无法有效应对
为维护其国际金融中心地位和声誉，香港在金融犯罪合规（FCC）领域肩负重任。香港银行不仅应遵守法规，还必须能够预测和化解越来越复杂的威胁，这使其面临着持续的压力。
以往，金融犯罪合规依赖大型团队和手动流程，这种方法的成效在许多情况下已达极限。为此，银行应寻求利用人工智能和先进数据分析技术来增强自身的金融犯罪合规能力。在未来18个月内，此类技术的应用预计将在以下三个领域出现提速：
1. 交易监控
基于人工智能的交易监控是反洗钱合规的标准手段，与传统的基于规则的系统相比，可大幅提高检测精度，并最大限度减少误报。而随着技术的不断进步和机器学习的融入，它将使银行能够实时掌握不断变化的犯罪策略，以更有效地发现可疑活动。
2. 客户生命周期管理
虽然人工智能在数字身份验证中已是标配，但银行还应将人工智能重点用于持续开展尽职调查，以确保风险评估不仅在业务关系建立之初，还能贯穿整个业务过程。
3. 欺诈识别
以往，银行只能采取事后追踪的方式识别欺诈。未来，欺诈识别将朝着实时检测甚至预测的方向发展。
人工智能在金融犯罪合规中的日益普及，不仅是金融机构自身意愿所致，也有赖于主要技术提供商和解决方案供应商的推动。许多银行正逐渐弃用单一系统，转而采用多种更为灵活的尖端工具，以抵御不断变化的威胁并满足监管预期。
与此同时，香港监管机构也正努力打造更具协作性的方法以打击金融犯罪。金管局准备推出新的监管技术平台，使香港银行能够实时共享可疑交易数据。此举进展顺利，香港的数据隐私法例也拟作相应更新。
后续，公私部门之间还需更加深入地开展此类合作。香港警务处已推出“五大支柱”策略，以帮助金融业加强跨行业合作，其他新的合作联盟也正在形成。例如，金管局和保监局正探索开展联合行动，以应对跨行业风险，而香港警务处则正在深化与技术提供商的合作，以便能够预见犯罪策略的演变。
虽然此类合作前景广阔，但即便投入大量资源，许多银行在金融犯罪合规效率和效果方面可能仍面临持续的挑战。银行必须确保其在合规、技术和人才方面的投资能够切实带来价值，才能抵御不断演变的威胁。这就要求他们对现有框架进行持续评估，依据最佳实践制定基准，并为持续改进制定明确的路线图。
