借由金融机构建置反洗钱合规系统，向执法机构报送可疑活动的机制，金融机构俨然成为社会侦测潜在金融犯罪活动的第一道防线。

反洗钱合规系统在金融机构与客户建立业务关系过程中，担负起对客户尽职调查，及对客户账户持续监控与搜集必要信息的责任，因为这样，金融机构不得不投注大量资源，想方设法建构出一套有用且有效率的反洗钱合规系统。

有别于传统高度人力与数据密集的反洗钱合规工作形态，人工智能(AI)的进步，大大提升了金融机构应对潜在犯罪威胁的能力，也因为AI应用在反洗钱合规系统，使金融机构有能力分析出各种潜在犯罪威胁背后的复杂数据，因此，AI在反洗钱合规程序的效果与效率更加受到关注，在满足对金融犯罪风险监管要求的前提下，加大AI科技与反洗钱合规系统的结合，将是金融机构必然的选项。

虽然AI对反洗钱合规系统的效果与效率提升不容置疑，但所有的反洗钱合规计划，仍须经合理设计才能达到监管机关的要求，因此，在规划如何将AI科技加入反洗钱合规系统的运作时，金融机构至少在政策与程序上要符合以下要点：

1.对于AI的设计与开发，须给予强而有力的治理结构与控制措施，特别是加入AI后的新治理政策，须包含定期检测与评估自动化系统等程序，同时要将这些改变予以书面化，才能有利于金融机构进行检测、评估结果后，回头对AI相关软件进行优化，持续测试到符合金融机构使用反洗钱合规系统的最适合状态。

2.AI的算法必须足够透明，使金融机构内部稽核单位与外部监管机构，都可以检视该算法的来龙去脉，并思考如何让该算法发挥更全面的功能，借此评估引入该AI科技的结果是否符合当初设定的目标。

3.数据管理是反洗钱合规系统运用AI最核心的议题，数据的输入也必须符合数据质量控制措施，与数据保护政策两方面的要求，同时还要避免发生偏差，并在网络安全层面上包含有效安全控制的措施。

4.包含科技与AI算法在内，金融机构要考虑到反洗钱合规系统的许多层面，都有可能引入第三方供货商资源，所以须严格落实供货商管理的尽职调查程序。

5.金融机构须对将AI导入反洗钱合规系统的计划，设定定期测试与独立模型验证的具体步骤，使金融机构能评估引入AI科技的有效性，并与现有系统进行比较。

6.对于导入AI后的新反洗钱合规系统，使用层面上的有关人员皆须适当培训，从一开始就不断地检讨反洗钱架构的运作，找出问题持续改善。

7.金融机构核心管理层，特别是负责风控合规的管理人员，本来对于任何新方案就要完全掌握，并定期更新最新信息，也不只是单独针对反洗钱合规系统而已；此外，金融机构内部稽核人员与监管机构，都要参与反洗钱风控合规系统更新的相关信息。

有鉴于AI过去的发展轨迹与未来发展前景，其对反洗钱合规系统在效果与效率上提升的展望，促使金融机构在维持人工监督与强力治理前提下，考虑将AI科技引入反洗钱合规系统；对那些尚未运用AI的金融机构来说，应该积极考虑开启试点，比如利用AI辨识制裁名单或洗钱黑名单，在客户交易活动中利用AI及机器学习系统，区别与辨识典型金融活动与潜在可疑活动，但要提醒的是，在制定这些AI试点计划时，金融机构还是应审慎执行上述各种强力治理的控制措施。

对金融机构来说，坏消息是仍未有任何AI系统，发展到足以消弭所有误判信息的情形，因为机器的确不太可能产出监管机构接受的调查性判断，换句话说，由人工进行判断并监督反洗钱合规系统运作，似乎是永远不会改变的事。

但好消息是，不断推陈出新的各种新式软件及AI科技，将大幅加快信息搜集与分析的速度，而机器学习技术的更新速度，也会不断为金融机构的反洗钱合规系统带来帮助。