央行反洗錢新規（《互聯網金融從業機構反洗錢和反恐怖融資管理辦法（試行）》）落地已半年，對維護金融體系的穩健運行，維護社會公正和市場競爭，打擊販毒、走私、恐怖活動、貪污腐敗和偷稅漏稅等嚴重刑事犯罪有着重大意義。
一項複雜的工程
新規要求從業機構制定並完善反洗錢和反恐怖融資內部控制制度，覈驗客戶真實身份，並建立健全大額交易和可疑交易監測系統。
反洗錢（Anti-money Laundering，AML），是爲了預防通過各種方式掩飾、隱瞞×××犯罪、黑社會性質的組織犯罪、恐怖活動犯罪、走私犯罪、貪污賄賂犯罪、破壞金融管理秩序犯罪等犯罪所得及其收益的來源和性質的洗錢活動。常見洗錢途徑涉及銀行、保險、證券、房地產等各種領域。
反洗錢是一項龐大的社會系統工程，不僅涉及的部門（通常需要公、檢、法等司法部門和財政、稅務、工商、海關、×××管理等多家政府部門聯手支持）繁多，其相關程序也較爲複雜。
作爲反洗錢的主力軍，銀行等金融機構承擔着反洗錢的基礎工作，並在反洗錢工作中承擔着最重要的作用。
與一般犯罪相比，洗錢犯罪具有特殊性，要想直接發現其發生較爲艱難。如今，洗錢犯罪主體（自然人、法人）利用網上支付等進行非面對面的交易方式，並得到受利益誘惑的專業人士的協助，隱蔽性越來越強，執法機構很難直接通過監控犯罪主體來發現洗錢線索。但由於存在現金流通限制，絕大多數的“黑錢”都要在銀行或者其他金融機構間流轉並留下記錄，因此，可疑支付交易信息進行採集、分析、監測資金交易的異常變動成爲發現洗錢線索的最重要的途徑。
現在，已有越來越多的金融機構開始關注應用機器人流程自動化（RPA）技術，來優化相關流程、改進風險分析，幫助員工解決這個問題。
RPA是一種流程自動化解決方案，通過將手動工作進行自動化，代替人工在用戶界面完成大批量、重複且規則明確的日常事務，從而幫助組織降低成本壓力，獲得更高效率。
RPA應用於反洗錢
金融機構可以應用RPA幫助檢測和報告可疑活動，包括證券欺詐、市場操縱等洗錢的上游犯罪。
RPA機器人在反洗錢工作中可執行的任務包括反洗錢合規、反洗錢監控、反欺詐管理、盡職調查、可疑活動檢測等。通過自動對可疑數據進行檢測和調查，提高警報質量，減少誤報。同時可以高效快速部署數據採集與調整，以幫組織助確保其是否符合風險管理。
據湯森路透集團（Thomas Reuters）的調查顯示，普通金融公司每年在KYC/AML、客戶盡職調查（CDD）和客戶入職方面的花費高達6000萬美元。
RPA在反洗錢以及合規方面的應用，將有助於金融機構提高效率和生產力，並有效降低相關成本。
反洗錢流程應用RPA
●設置客戶數據
RPA可以自動執行在CRM中識別和輸入客戶識別信息的過程。
●收集客戶信息
RPA機器人可以在登錄和定期更新數據時收集客戶數據。此外，其也可以從公共數據庫收集客戶信息。
●驗證現有客戶信息
RPA可以驗證來自不同文檔，社交媒體等的客戶信息。
●編譯客戶信息
RPA可用於跨不同系統編譯客戶數據，以獲取客戶數據的完整歷史記錄。
●客戶篩選
RPA可以針對現有客戶或新客戶針對標準數據庫驗證客戶信息。
●監管監控和數據收集
保持對不斷變化的監管要求的更新是一項耗時且複雜的任務。RPA可用於更有效地獲取更新方式。
●風險評估
要進行客戶評估，需要從不同的網站和內部數據庫收集客戶信息。RPA機器人可以從監管機構、政府等網站上收集數據，並在盡職調查中維護審計跟蹤。
●賬戶關閉處理
針對需要關閉高風險客戶賬戶，RPA可用於完成賬戶關閉的過程。
RPA的應用旨在將金融工作人員從大量、繁瑣的手動任務中釋放出來，提升自身反洗錢業務水平和敏感度，更多地投入到包括可疑交易人工甄別等在內的更爲重要的工作當中，協調各相關部門開展完善的分析工作。
爲了應對日益複雜的反洗錢和反恐怖主義融資監管環境，金融機構的數字化轉型和自動化逐步成爲關鍵。
通過RPA，包括銀行在內的金融機構將會在相對較短的時間內，實現主要業務流程運營的提升，同時降低運營成本，保持質量，提升基層金融機構反洗錢履職效能。