英特尔借助人工智能检测金融犯罪

　　据联合国估计，全球每年的洗钱规模相当于全球GDP的2%-5%，也就是8000千亿到2万亿美元。此外，仅在2016年一年中，大约有1540万消费者因为身份被盗或受到欺诈，造成了160亿美元的损失。

　　近日，英特尔推出了英特尔 Saffron Anti-Money Laundering (AML) Advisor，旨在通过利用具备高透明度的关联记忆人工智能解决方案来检测金融犯罪。这是第一个专为金融服务机构开发的关联记忆人工智能解决方案，并且在英特尔至强可扩展处理器上进行了优化。

　　英特尔Saffron Anti-Money Laundering (AML) Advisor采用可解说的人工智能技术去提升调查者与分析师的决策判断能力。关联记忆人工智能中的多维度模式可以帮助调查者和分析师在银行或保险公司的数据中了解和探索新兴趋势。通过无监督学习方法，AML Advisor能够整合来自企业系统、电子邮件、网络和其它数据源的结构化和非结构化数据，解释数据之间的关联并提供洞察能力。此外，AML Advisor的运行模式具备高透明度，可以符合日益严格的监管标准，率先开启了“白盒式人工智能”在企业中的应用。

　　英特尔Saffron的使命，就是尽可能的降低做出准确决策所需要的时间和工作量。可以让人通过高速、精确地发现和解释数据中的模式来加快决策速度。如今银行和保险公司收集的数据量正在以每两年翻一番的速度大规模增加，除了数据量以外，数据类型和数据源也在不断增长，传统工具已经无法访问和处理如此海量的数据，这就意味着目前还有很多数据并未得到充分的利用。调查者和分析师迫切需要通过这种具备高透明度的人工智能解决方案，从业务、监管与合规的角度来满足越来越高的统一性与高效率要求。

　　英特尔还推出了英特尔Saffron早期采用者计划(EAP)。该计划适用于那些希望通过利用关联记忆人工智能领域最新技术来引领金融服务创新的机构。参加该计划的机构将获得先发优势，并在金融服务领域开启关联记忆人工智能未来的大门。新西兰银行(BNZ)已经加入了英特尔Saffron早期采用者计划，并且扩大了与英特尔的合作范围。

　　在银行与金融机构中，超过50%的应用需要使用同样的个人金融数据。因此银行希望能够更高效地管理数据，无需来回移动和复制数据，因为移动与复制数据的成本很高且增加了很多金融风险。金融机构还希望可以了解多个数据源中一致的信息与知识来更好地服务客户。英特尔的人工智能解决方案，为不断扩展的金融业务带来了新的洞察能力，同时能满足合规与监管的要求，最终打击金融犯罪。