银行业与合规中的人工智能
人工智能的应用领域
瑞士银行首次大规模使用机器学习是在合规领域。瑞士金融市场监管局（FINMA）的《反洗钱条例》（AMLO-FINMA）要求银行和证券公司有效监控其业务关系和交易，并为此运行一套基于计算机的系统，按照机构自行设定的标准识别风险较高的交易。1传统监控系统采用固定规则，例如现金存款或向高风险国家转账的阈值。这类系统会产生大量警报，其中大多数经合规官审查后被证明并无根据。机器学习模型有望通过从既往案例中学习哪些特征组合表明真实风险，从而减少这类误报，并发现规则无法捕捉的模式，例如相互关联的账户网络。对于客户群集中在意大利的卢加诺私人银行而言，值得关注的模式包括资金经由意大利和瑞士账户的往返流动、住所公司的使用，以及第G.I章和第G.III章所述的基于贸易的洗钱。
第二个领域是客户识别和“了解你的客户”流程。自然语言处理系统读取多种语言的身份证件、商业登记摘录和公司文件，检查其一致性并填写客户档案。筛查系统将客户和交易对手的姓名与制裁名单及政治公众人物名单进行比对；对于存在多种音译变体的意大利、俄罗斯和阿拉伯姓名，这项任务尤其繁难。负面新闻筛查利用语言模型阅读多种语言的新闻，识别有关调查或定罪的报道。第G.II章所述的制裁制度要求瑞士机构适用国家经济事务秘书处（SECO）依据《禁运法》（EmbA）公布的名单，对此，自动化筛查如今已是标准做法。2第三个领域是投资业务：投资组合构建、研究分析、适当性评估的准备以及客户报告。最新的领域是员工普遍使用生成式人工智能进行起草、摘要和翻译，这使该技术进入了银行几乎每一项职能。
FINMA 2024年和2025年的调查
FINMA于2024年11月下旬至2025年1月中旬期间，就人工智能的使用情况对约400家受监管机构进行了调查。约50%的机构已在使用人工智能或有初步应用正在开发，另有25%计划在三年内引入。使用人工智能的机构平均约有5项应用投入运行、9项正在开发。其中91%的机构还使用聊天机器人等生成式人工智能，FINMA将此解读为高度依赖少数大型技术供应商的迹象。约半数机构已将人工智能的使用纳入明确的战略。机构最常提及的风险涉及数据质量、数据保护和可解释性，其次是信息安全、准确性和外包。较大机构使用的应用明显多于较小机构，后者通常完全依赖外部供应商。3
最后一项发现对卢加诺尤为重要，因为那里的银行大多为中小型银行，独立资产管理人和受托服务机构也都是小型企业。这类机构很少会自行开发模型。它们从供应商处购买合规软件、投资组合管理系统和生成式人工智能工具，其中许多供应商位于瑞士境外，而人工智能则嵌入在产品之中。对它们而言，人工智能的法律问题在很大程度上是采购、外包和数据保护的问题。
注释
- 2015年6月3日FINMA《反洗钱条例》（AMLO-FINMA），SR 955.033.0，第20条第1款（有效监控业务关系和交易）及第2款（“Banken und Wertpapierhäuser betreiben für die Transaktionsüberwachung ein informatikgestütztes System”），第4款对业务关系或交易较少的机构规定了例外，条文见https://www.droit-bilingue.ch/de-fr/9/95/955.033.0-20-24.html。 ↩
- 2002年3月22日《联邦实施国际制裁法》（《禁运法》，EmbA），SR 946.231，第1条（限制支付和资本转移等的强制措施），条文见https://www.droit-bilingue.ch/de-en/9/94/946.231-1-4.html；参见第G.II章。 ↩
- FINMA, “FINMA survey: artificial intelligence gaining traction at Swiss financial institutions”（2025年4月），https://www.finma.ch/en/news/2025/04/20250424-mm-umfrage-ki/（2025年4月24日）。 ↩
仅供一般参考。本文不构成法律或税务意见，不能替代针对个案的咨询，亦不建立律师与客户之间的委托关系。本文反映截至 十月 2026 的法律状况。