为进一步做实做细“防风险护民生”相关工作要求，有效履行金融机构反洗钱义务，近年来，交通银行江苏省分行深耕反洗钱风控领域，建设“基于大模型的反洗钱智能监测服务”项目，成功入选江苏省金融科技创新监管工具创新应用之一。
该项目解决在传统反洗钱资金监测中依赖反洗钱人员的经验和专业程度人工开展落差分析，耗时长、易遗漏隐秘规则，且后续建立监测模型整体效率不高的痛点难点问题。
项目运用多模态大模型、光学字符识别（OCR）、自然语言处理等技术，聚焦反洗钱业务领域，自动提取并分析风险提示和案例中的有效信息，综合行内数据，建设优化可疑交易监测模型，打造从非结构化文档到可执行规则的自动化流水线，为交通银行江苏省分行的反洗钱数据筛查提供支持。在业务效率和数据准确度方面实现了创新突破：
一是在业务效率方面，通过流程自动化替代传统业务人员人工提炼风险点、技术人员手动将文字描述转化为SQL语句的操作，由大模型自动提炼生成最新的规则描述和SQL语句，有效提高反洗钱监测效率。
二是在数据准确度方面，通过最新技术手段，实现风险提示文件中数据识别、提取、分析的自动化处理，结合历史模型及案例情况，生成当前模型建议，提升反洗钱筛查的全面性、精准性。目前该项目已在交通银行AI应用平台中实现"反洗钱风险提示智能提取工具"的智能体搭建，后续将根据使用情况不断迭代创新，持续增强全行洗钱风险防控能力，切实维护金融秩序与人民群众财产安全。