【DataRobot@金融業應用】用Auto ML 提高既有AML Program的執行效率

解決金融業界的兩難 — 怎麼讓客戶有好的體驗、同時又能精準做好風險識別?

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KYC、CDD、AML、洗錢防制、風險辨識、名單檢核、擴編法遵人力…應該是金融圈近幾年的熱門關鍵字,也是一旦輕忽則代價會很高的關鍵字。

從2012、2014、2016到今年幾個大型的歷史案例可以知道,不符合國際標準的代價通常是上百億、甚至千億的新台幣罰款或和解金,也極可能直接衝擊到一家金融機構的正常營運。

  • 「 2016年兆豐銀行紐約分行因風險管理及防制洗錢制度未達監理機關標準,遭美國紐約州金融署(DFS)裁罰1.8億美元…2018年因沒有完全改善缺失,再罰2千9百萬美元」
  • 「金管會公告,XX產險在辦理保險業務時沒有做好洗錢及資恐風險的評估,依保險法核處三項糾正。」
  • 「據 XX銀行表示,為提升法遵及洗錢防制機制,已投入新臺幣逾10億元。

大家都知道防洗錢很重要、做不好的代價很大,也願意投入上千萬資金建立所謂的AML洗錢防制系統、安排風控/法遵教育培訓、鼓勵員工報考國際反洗錢師證照(CAMS)、擴大招聘專業人才等實際行動,最終目的都是要能夠回答一個關鍵問題:「知不知道風險在哪」,也就是希望在不磨損客戶體驗的情況下,自家的「風險識別能力」越精準越好。

但問題來了!投入了那麼多,為什麼還是會有「改善不佳」或「沒有做好」的控訴發生?實際執行起來到底難在哪?哪些環節才是最關鍵的?

以銀行業最常見的業務情境來說,風險識別從客戶臨櫃開戶、申辦貸款、大量匯款就開始了,第一線人員需要從客戶端蒐集到各種資訊,根據客戶的回答決定哪些客戶需要進一步加強審查,如果前面的方向錯了,後面跟進的審查時間、人力也就浪費了。

一、實際執行KYC (Know your Customer),難的是過濾問題的設計與即時調整:

  1. 在金管會只給大原則、大方向的情況下,各金融機構針對不同類型的客戶、產品、不同複雜度的業務情境,分別要問哪些對的問題?
  2. 怎麼證明或解釋這些問題面向是關鍵的
  3. 這些問題要依據什麼持續做調整?多久調整一次?

從客戶體驗至上的角度來說,怎麼樣不讓客戶感到煩瑣的情況下,蒐集到最有關聯的指標資訊?

二、針對日常交易活動的監控,AML系統的異常情境參數設定該怎麼設才精準?怎樣才能降低系統誤預警的次數?

可以想像,金融機構每日營運活動交易量那麼龐大,是不可能完全透過人工來進行日常交易活動的監控,

即便導入AML系統,目前系統只能針對觸發設定好的疑似洗錢交易條件發出警示,後續依然需要大量人力去做審查。

所以,異常情境參數怎麼設是控制人力/時間成本的關鍵,攸關後續是否會浪費大量人力去審查其實不需要去查的案件。

讓ML機器學習,成為AML洗錢防制流程的一部分,精簡流程省下一半以上的法遵人力

現在,各金融機構除了導入必要系統外,也開始找尋更有效率的技術去加強既有的AML系統。

例如今年6月的新聞:永豐銀與成大團隊合作,以機器學習(Machine Learning)技術,開發信用風險評估模型,並優先導入法人金融的中小企業,作為信用風險評級及預警使用,加強風險辨識、量化與管理產品業務風險

示意圖:ML機器學習 在AML Transaction Monitoring(交易監控)執行流程 可扮演的角色

而DataRobot 的自動化機器學習平台 (Auto ML Platform),不只能加速找出最適模型,更重要的是「能夠解釋為什麼」

訓練 Model是一件事,能夠 理解並解釋 訓練好的 Model又是另一回事。

到目前為止,大多數人對演算法最頭痛地方就是「Black Box」的特性,很難直觀的解釋為什麼是這樣那樣的結果,特別是深度學習的學習模型。

有能力解釋某個訓練好的 Model 是最適合用來做預測的,對有嚴謹內部稽核與外部法規的金融業又特別重要。

DataRobot Platform 有幾個地方能幫助你理解並向他人解釋

  1. Model Blueprint 是DataRobot 的精華所在,因為每個blueprint都是DataRobot內全球頂尖的資料科學家(Kaggle-Top-Ranked)調教過的,透過 Model Blueprints 可以一目瞭然的知道:你的數據做了哪些預處理?做了哪些特徵工程?總共用了哪些演算法來模擬資料?
An example of a model blueprint generated automatically by DataRobot for training a Regularized Logistic Regression algorithm

2. 在每一個跑過的Model 底下,可展開細節,例如 Feature Fit chart 可以幫助你衡量每個欄位特徵的重要性(Feature importance),以及每個欄位特徵在某個Model下的合適度是如何的。

也就是說,透過歷史交易資料與實際發生的結果紀錄Suspicious Activity Reports (SARs),除了找出最適模型外,還可以進一步知道哪些客戶資訊才是最必要的,跟潛在的洗錢行為是最有關係的。

有了這個資訊,就可以反饋到KYC、CDD的流程設計上,調整KYC的問題設計、調整審查規則,剔除一些不重要的問題,取得客戶體驗跟精準風險識別之間的平衡。

Feature Fit chart 可以幫助你衡量每個欄位特徵的重要性,以及每個欄位特徵在某個Model下的合適度是如何的。

3. Partial dependence 會告訴你,當某個重要變量或是預測變量改變時,會如何影響Model預測的精準度 (程度方面)

也就是說,假設有5位客戶都符合的 Top 10 Feature importance,而 Partial dependence則可以作為進一步分類的參考,去區分哪些客戶需要進行高強度盡職調查(Enhanced Due Diligence,EDD)、哪些只需要做較低需求程度的客戶盡職調查(Simplified DD,SDD)即可,有效分配法遵人力的使用。

Partial Dependence visualizations help banks determine thresholds for risk.

企業透過機器學習來加速問題解決的效率、優化決策,早已是趨勢潮流。

而金融圈、甚至是影響整個國家未來發展跨境金融業務、金流順暢度的防洗錢議題也不會只是一兩次的短期考試,將是長期的企業流程改造與文化建立。

效率=People 人力(質與量)*Process 流程(工作流與資訊流設計)*Platform 平台(技術與夥伴)

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