证券营业部反洗钱管理的智能化转型观察---经济导报网_经济导报电子版_山东财经新闻

　　董晓宁

　　随着新《反洗钱法》的深化实施及中证协《证券公司反洗钱可疑交易报告数字化运用示范实践》的持续落地,证券营业部作为客户触达、交易监测与风险处置的一线节点,正面临违规成本攀升与洗钱手法隐蔽化等挑战。如何在基层网点有限的人力与资源约束下,实现反洗钱管理的精准化、高效化与可追溯化,已成为全行业亟待破解的命题。在此背景下,部分券商已率先展开智能化探索,其中兴业证券集团依托“数智兴证”整体战略及新一代AI反洗钱系统,为基层网点提供了可参考的实践样本。
基层反洗钱的传统挑战
　　从行业普遍情况看,证券营业部长期以来依赖“固定规则阈值预警＋人工单点核查”模式,加之各地客户结构差异、线下业务场景多样、跨区域资金流动频繁等因素,反洗钱工作普遍存在多重结构性挑战。
　　挑战一:静态规则与真实风险的错配。传统监测系统对高频交易、大额划转等行为较为敏感,特定交易行情下容易触发大量预警,占用了合规人员的大量精力。而真正具有隐蔽性的、可能涉嫌洗钱的行为,如多账户分仓、关联对倒、利用非交易过户转移资金等可能淹没在其中。这种规则与风险的错配,不仅推高了运营成本,也削弱了风险防控的核心效能。中政协《示范实践》收录案例中,A券商早期便遭遇该困境:传统规则体系下风险识别能力不足,近三年年均仅出具4份可疑交易报告,大量隐蔽风险线索未能被有效捕捉。
　　挑战二:数据割裂下的全局视图缺失。证券营业部业务范围横跨代理委托买卖、融资融券、代销金融产品等多元场景,客户身份、交易流水、设备信息、关联账户、企业股权等信息因各种原因分散于多套系统,基层合规人员难以一键获取完整风险画像。传统核查以人工排查为主要手段,无法自动串联设备登录轨迹、资金闭环流转以及关联交易等信息,缺乏全局视图的构建。
　　挑战三:人工甄别的效率瓶颈。一份完整的可疑交易报告,往往需要合规人员通过系统调取交易流水,还需要通过电话问询、现场核查等方式与客户核实如资金来源等多种信息,同时基于系统数据对关联信息进行交叉验证,以此为基础进行综合分析、研判,单份报告从信息收集、整理、分析研判到最终撰写需要耗费大量时间,甄别效率较低。
AI赋能的方向探索
　　针对证券营业部面临的多重挑战,部分券商开始尝试将人工智能引入合规反洗钱链条。在由中国软件行业协会信息主管(CI0)分会主办的“2026年度中国企业AI+场景创新典范案例及解决方案”征集活动中,兴业证券申报的“AI兴证哨兵”——基于人工智能的合规风控创新案例,成功获评“创新典范案例”。综合行业动态以及中政协《示范实践》中的落地案例,AI赋能方向主要体现在以下三个层面:
　　一是融合规则引擎与机器学习,提升预警精准度。将监管规则内嵌于业务系统,实现自动触发预警,同时引入客户画像、交易时序等动态指标,构建动态风险预测模型。兴业证券的做法是将“监测—预警—处置—反馈”形成闭环,使机器学习持续根据人工处置结果优化模型参数,逐步降低误报率。
　　二是构建知识图谱,穿透关联风险网络。破解团伙化洗钱的关键在于打通账户、设备、资金、股权等多源异构数据,形成可视化关联网络。兴业证券在其AI反洗钱系统中部署了知识图谱模块,能够将同一MAC地址、共用联系方式、资金往来对手方、委托操作关联人等深层关系自动串联。当某一账户触发风险信号时,系统可根据关联强度向周边账户传导“涟漪预警”,从而提前布控潜在风险网络。
　　三是引入大语言模型(LLM)作为合规助理,压缩报告撰写周期。AI并非替代合规人员,而是承担信息聚合与初稿生成等重复性工作。当预警产生后,LLM可自动调取关联交易数据、客户画像及历史记录,生成包含事件概述、关键数据与初步风险判断的报告框架,合规人员在此基础上进行核实、补充与研判。整个“监测—分析—报告—决策—行动”的闭环运行效率因LLM的赋能而大幅提升,人工也可将更多精力放在专业分析与线下尽调环节。
不可逾越的红线
　　证券营业部在智能化转型的同时,也必须正视AI在金融合规领域带来的次生风险。从行业观察来看,任何负责任的AI反洗钱实践都须严守以下三条底线:
　　一是客户隐私保护优先于数据挖掘。反洗钱涉及大量个人敏感信息,AI应用必须严格遵循《个人信息保护法》与《数据安全法》。行业共识是“数据可用不可见”,即在挖掘关联特征的同时,不得将原始数据外传或投喂至公有模型。
　　二是算法可解释性不可妥协。金融监管要求每一笔预警均可追溯、可解释。证券营业部所采用的AI工具应输出明确的预警依据,如“因账户A与账户B在30日内共用同一设备登录3次,且资金呈闭环流转”等可验证逻辑,杜绝“黑箱”判断。
　　三是人工终审权不容让渡。无论AI提示的风险置信度多高,最终的可疑交易报送、风险等级调整、账户限制等处置决策,必须由人工终审。行业已有教训表明,过度依赖算法结论可能导致“自动化偏见”,弱化人工履职的独立性。
从试点到常态,
基层反洗钱的新范式
　　综合来看,AI赋能证券营业部反洗钱管理,绝非简单的“AI换人”,而是借助数字化技术补齐基层网点人力不足、信息分散、穿透能力弱等短板。当AI工具与人工专业判断形成有效互补时,基层网点完全有可能从“被动应对预警”转向“主动预判风险”。部分券商实践证明:数字化不是追求技术噱头,而是实实在在解决证券营业部一线痛点——既解决传统规则漏判隐蔽风险的问题,也缓解多系统切换、手工整理材料带来的效率压力,最终落脚于可疑交易报告质量提升,落实风险为本的反洗钱理念。
　　展望未来,随着大模型、知识图谱等技术的持续成熟,以及监管层对数字化运用实践的进一步明确,预计更多证券公司将加速推进智能化的实践应用。但无论技术如何演进,数据安全、算法透明与人工终审这三大基石不可动摇。唯有在技术创新与合规伦理之间找到平衡点,证券营业部才能真正实现从“破茧”到“重生”的跨越,为资本市场一线反洗钱工作注入高质量发展的韧性。
　　(作者单位:兴业证券济南泺源大街证券营业部)