在数字时代，打击洗钱变得更加复杂，因为犯罪者采用越来越复杂的方法来滥用金融系统和洗钱非法收益。异常交易和金融犯罪标记的检测任务变得更加具有挑战性。因此必须开发必要的防御系统和更复杂的工具来检测洗钱活动。
财富管理学院 (WMI) 、新加坡南洋理工大学、
瑞银 (UBS) 和其他金融机构代表， 图片来源：NTU官网
财富管理学院 (WMI) 、新加坡南洋理工大学 (NTU Singapore)、瑞银 (UBS) 和其他领先的金融机构开展了一项合作研究项目，开发利用人工智能 (AI) 和机器学习的新功能，以改进反洗钱技术。
该研究侧重于使用人工智能和机器学习来增强现有系统的能力，确定数据和复杂交易的模式，使金融机构能够更好地检测可能是洗钱迹象的异常资金流动和交易。它还展示了安全隐私保护架构的使用，底层数据保留在各个银行，同时提取数据模型，来实现跨银行反洗钱分析。部署具有强大数据分析能力的安全隐私保护架构，有助于为金融机构的监管团队提供扩大监控范围的技术工具。
WMI 执行长 Foo Mee Har 女士表示：“金融部门在深化反洗钱能力和加强对新兴反洗钱风险和类型的理解方面取得了很大进展。为了领先于犯罪分子，我们的研究项目表明，利用人工智能和机器学习技术，行业参与者和公共部门之间的合作可以显著加强我们打击洗钱的集体斗争。”
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研究项目团队对人工智能和数据分析 (AIDA) 计划提供的支持表示最深切的感谢，该计划为加强新加坡金融领域的 AIDA 生态系统提供资金支持。AIDA 计划是新加坡金融管理局 (MAS) 管理的金融部门发展基金下的金融部门技术和创新 (FSTI) 计划的一部分。研究项目团队也感谢瑞银的贡献和提供种子资金，这些资金为开展研究提供了关键资源，并帮助研究项目团队实现了目标成果。
南大副校长Lam Khin Yong 教授说：“WMI、南大、瑞银与新加坡主要金融机构之间的研究合作伙伴关系，是南大与私营部门紧密联系的另一个例子。凭借其在人工智能、机器学习和数据科学方面享誉全球的实力，南大与 WMI 合作，与业界共同发起了这一重要的反洗钱 (AML) 计划，为公共部门，特别是金融业提供保障。作为南大 2025 战略计划的一部分，此次合作也反映了南大致力于成为开创性研究的中心的决心。”
与 WMI 一起领导这项研究的南大计算机科学与工程学院的 Ng Wee Keong 副教授说：“我们已经为基于人工智能的反洗钱系统构建了模块，该系统具有模块化架构，允许金融机构自定义构建模块以满足其合规性需求。这种模块化方法对于创建未来以客户为中心的智能机器人反洗钱系统至关重要，因为金融机构将对反洗钱合规采取事前方法，而不是当前的事后方法。”
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瑞银金融犯罪预防数据与创新亚太区负责人 Andrew Barker 先生认为，“瑞银很高兴自 2017 年以来通过与 WMI 的密切合作为该项目提供资金，以深化财富管理行业的反洗钱能力，并巩固新加坡的金融中心的地位。该研究项目的成果是通过使用人工智能和机器学习来改善交易监控的好处，对行业做出了非常有用的贡献，我们相信这能有效打击金融犯罪。”
