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新聞與活動
2018/12/3
新加坡銀行業將增加數據分析人才以更準確偵查金融犯罪案件
  • 新加坡反洗錢和反恐融資合作計畫(Anti-Money Laundering and Countering the Financing of Terrorism Industry Partnership, ACIP)本(2018)年11月29日發表報告指出,數據分析用途越來越廣泛,可用於偵查銀行可疑客戶和交易,嚴防洗錢和恐怖主義融資等金融罪案發生。通過機器學習(machine learning)方式,可減少四成錯誤檢測,亦可增加正確檢測5%。
  • 依據報告,隨著新加坡銀行業更積極採用數位技術打擊洗錢和恐怖主義融資,具備相關技能之數據分析師將呈現不足現象,爰新加坡除須大幅增加國內人才庫,亦可透過引進外來人才,以滿足相關需求。
  • 新加坡作為全球金融樞紐之一,正逐步加強反洗錢和反恐融資措施。近來新加坡三大銀行亦設立數據分析部門,利用人工智慧和數據分析追蹤非法資金流動。例如,新加坡大華銀行(UOB)日前宣布與英特爾(Intel)合作,利用數據分析技術,加強跨境反洗錢工作。
  • 報告亦指出,目前偵查系統造成太多誤報情況,同時亦容易出現人為錯誤。透過數位分析,銀行業者可在避免為客戶帶來不便下,提高偵查效率和準確度。政府和銀行業者間緊密合作,亦可帶來顯著效益,例如,為偵查金融犯罪之數位分析人才制定特別專業制度,以及改善偵查方法和治理架構等。
  • 為拓展金融業數據人才庫,上述報告建議銀行和新加坡金融學院(IBF)增加相關技能培訓課程,以及支持金融從業人員重新培訓,提升技能成為數據分析師。金融服務業者亦須與大專院校合作,建立和推廣數位分析人才管道。
  • 上述ACIP之小組成員包括大型銀行、專業服務機構(如法律事務所和政府單位),由新加坡商業事務局(CAD)和新加坡金融管理局(MAS)聯合擔任主席。MAS資料顯示,該局採用數據分析技術偵查可疑交易,每年數量逾2萬5,000件。

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