SAS 被Forrester評選為反洗錢領域的領導者

著名分析機構Forrester在《Forrester Wave™：2025年第二季反洗錢(AML)解決方案》評估市場上15種卓越的反洗錢(AML)解決方案後發現，針對企業實現高效率反洗錢(AML)流程，SAS的反洗錢解決方案具備「最頂尖的人工智慧(AI)/機器學習(ML)的風險評分策略，為企業最佳選擇。」

在此次對市場上15家主要反洗錢(AML)技術供應商的最新評估中，Forrester 在18項評估標準中授予SAS 10項最高評分，包括以下關鍵能力：

• 資料整合能力 (Data integration)
• 管理者管理功能 (Administrator management)
• 規則導向的風險評分與警示機制 (Rules-based risk scoring and alerting)
• AI 與機器學習驅動的風險評分 (AI- and machine learning-based risk scoring)
• 案件管理功能 (Case management)
• 第三方系統整合能力 (Third-party integrations)
• 報表功能 (Reporting)

SAS反洗錢解決方案的「現有產品」在滿分5分下的整體得分為4.40分，是所有受評估供應商中的第二高分。值得一提的是，SAS是唯一同時被認可為人工智慧(AI)與機器學習(ML)平台領導者的反洗錢(AML)供應商。

SAS風險、詐欺與合規解決方案資深副總裁Stu Bradley表示：「這項獎項與其他近期的分析師肯定，再次證明了SAS Viya解決方案組合的廣度和深度。我們的可擴展性是一項關鍵的差異化因素，使金融企業能在一個由人工智慧(AI)驅動、與語言無關的平台上部署涵蓋風險、詐欺與合規範圍內的雲端原生SAS解決方案。

「透過我們的人工智慧(AI)驅動方法，我們幫助客戶降低了高達90%的誤報率。現在，我們也在協助他們簡化IT基礎架構，從而提升效能、效率與決策敏捷性。」

產品化風險評分模型、案件管理與報告功能至關重要

儘管犯罪分子利用加密貨幣、點對點支付等先進技術，以及全球金融體系的複雜性來掩蓋其不法行為，銀行、保險公司與其他金融機構仍面臨越來越嚴格的法規要求，以及更高額的反洗錢違規罰款。

Forrester指出，在評估反洗錢(AML)解決方案時，產品化的風險評分模型、案件管理與報告功能非常重要，而這正是SAS反洗錢解決方案的強項。

Forrester Wave報告中寫道：「SAS規則的風險評分和警示功能非常全面：客戶可以定義閾值、假設情境與細分策略。」「SAS名稱辨識模組內建文化語境人工智慧(AI)模型。其報告功能強大，提供相較其他供應商更多類型的內建報告。」

報告中續指：「對常見的支付交易類型，如點對點、自動清算所(ACH)、電匯等的內建產品化支援也處於同等水準，且SAS『為潛在及現有客戶提供了一個強大的框架，能夠量化其反洗錢(AML)解決方案的投資報酬率(ROI)』

關於策略方面，Forrester Wave報告指出：「SAS的願景包括交易監控，其中包含分段邏輯、異常偵測和基於機器學習(ML)的檢測機制，以及將生成式AI(GenAI)整合至產品化輔助工具中。而產品藍圖則包含模型驅動的客戶風險評級、更深入的現金活動風險評估，以及更完善的情境調整與流程優化。」

該報告還特別提到SAS在2024年11月收購了合成數據技術先驅Hazy的核心軟體資產，這有助於SAS擴展其合成數據生成能力。報告指出：「Forrester預期這項收購將加速SAS金融犯罪合規產品組合中，大型數據模型與其他生成式AI技術的應用

反洗錢(AML)技術的未來

根據SAS近期針對全球850名公認反洗錢師協會(ACAMS)會員的調查研究，人工智慧(AI)與機器學習(ML)技術的採用進展緩慢，威脅到金融機構的金融犯罪防禦能力。

雖然人工智慧(AI)技術不是解決所有反洗錢(AML)挑戰的靈丹妙藥，但在處理龐大數據方面，如自動化交易監控警示與可疑活動報告的表現非常出色有效。實際上，受訪的反洗錢(AML)專業人士表示，減少誤報與更快速、更有效的調查是部署人工智慧(AI)/機器學習(ML)技術的最大好處之一。

欲了解更多請下載由KPMG聯合贊助的SAS與ACAMS最新反洗錢技術研究報告：《邁向整合之路：反洗錢(AML)合規中人工智慧(AI)與機器學習(ML)的採用現況》。