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 (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 首席执行官 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着加强我们打击洗钱的集体斗争。”
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。
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