讓ISIS如此頑強的一個原因是恐怖分子的活動網絡很分散，遍布世界各地，且都是在小范圍之內運作。這不僅讓執法部門難以預測該組織接下來會有何行動，還使得追蹤其活動網變得異常復雜，比如其銀行交易。小額資金從境外恐怖分子那里流向境內恐怖分子，但銀行很難在系統中識別出這些資金。

長期以來，銀行一直在使用反洗錢系統來標記可疑活動，而在9月11日之后，它們仍使用這個老辦法偵測與恐怖活動相關的交易。

但這些傳統工具并不能勝任這項新工作，雖然銀行開始依賴于硬編碼的“if-then”規則來預測可疑行為。例如，如果該軟件發現了從邁阿密到波哥大的七位數資金轉移，它就會識別出來并標記這筆轉賬。但是，像ISIS這樣的恐怖組織在國際上招募人員，進行規模較小、具有針對性的攻擊時，這些工具的效果就差了很多了。有太多的規則和可能性需要考慮。

在反金融犯罪行業工作了20年，并有美國毒品執法機構和美國進出口銀行工作經歷的DanStitt說：“（資金）在等待被轉移的時候，可以很容易地在比利時的某家青年旅社里安度一段時間。”

一個藏匿著的恐怖分子進行的小額交易可能不會被常規的反洗錢系統檢測到。除非這些系統使用人工智能技術。銀行正越來越多地轉向機器學習，通過挖掘大量銀行數據來監測賬戶和交易中的異常現象，不然這些異常可能會被忽視。

Stitt說：“這是一種海底撈針一樣的外科手術式方法。”他現在是一家總部位于賓夕法尼亞州韋恩市的公司QuantaVerse的金融犯罪分析主任，該公司開發了一些世界上最大的銀行用來偵測洗錢、恐怖主義資金和其他金融犯罪的AI技術。

該技術已經幫助找到了一個被美國緝毒局稱為“世界最大的毒品洗錢人之一”的巴拿馬人。在這個行業中，機器學習的使用還處于早期階段，即使是QuantaVerse也不確定他們掌握的線索中有多少已經變成了實實在在的威脅。但金融監管專家對此類工具的潛力抱有很高的期望。

“機器能夠接收更多的數據點，并以一種人類無法達到的方式來分析這些數據點，”KevinPetrasic說，他是律師事務所的合伙人，專門從事金融監管。

銀行必須幫助找到罪犯

自1970年銀行保密法以來，銀行一直被要求協助政府機構偵查洗錢活動。軟件在某種程度上幫助了這一過程的自動化。然而，這個過程被具有誤導性的正常活動所困擾：在這一過程中，系統常常會標記出實際上并非屬于犯罪的行為。

道瓊斯最近對800多名反洗錢專業人士進行的調查發現，近一半的反洗錢人士表示，錯誤的警報損傷了他們對篩查過程準確性的信心。然而，為了滿足政府的要求，銀行每年在這些系統上投資數十億美元。“

這是價值數十億美元的投資——很多調查人員聚焦于調查舊系統發現的“案件”，但其中的絕大多數都不是真正的金融犯罪，”在2014年創立QuantaVerse的大衛麥克勞林說。

“與此同時，真正的金融犯罪卻無人注意。”

對于那些希望阻止資金流向外國作戰人員的銀行而言，其面臨的重要挑戰之一是目前存在著無限可能的交易組合，而銀行須將這些組合手動編碼進入基于規則的系統中。想要加入ISIS的人可能需要在布魯塞爾的ATM機上取80美元，在阿爾及利亞收電匯款，在黎巴嫩使用信用卡。他可能會取出發薪日貸款或把錢轉移給家人。就活動本身而言，其數量的增加可能并不會招致懷疑，但它們積累起來產生了一種可能會被機器標記為可疑的活動模式。

Stitt說：“任何調查人員都會關注于最引人注意的線索。”

“如果有一個數額為100萬美元的墨西哥電匯警報，另一個是比利時數額為80美元的一系列交易，我將關注哪一個？”

這就是該系統在調查層面上失敗的地方。

模式識別

與傳統系統不同，QuantaVerse軟件可以自行學習這些預測器。

該公司的數據科學家團隊用來自于一家全球Top5銀行數年積累的數據進行數據分析，該公司的名字被嚴格禁止對外公布。

在Stitt的投入下，團隊訓練系統了解如何區分好、壞行為，這樣系統就可以在不需要人類監督的情況下學習和識別各種行為了。

Stitt說，系統的判斷基于各種因素的綜合作用，包括資金的流動速度、轉移方向和轉賬數量等。

但他們也會尋找諸如發票號碼序列中的異常情況這類線索。如果一個犯罪集團想要洗錢，它可能會偽造發票，使其看起來像是合法交易，但實際上，這些錢來自于毒品交易或出售假冒商品。這些發票都有自己的身份號碼，Stitt說，“通常人們不記得這些序列號。”

QuantaVerse的技術可以發現系統中的重復和錯誤。其工具還會檢查賬戶歷史，分析它與其他賬戶之間存在的關系。Stitt解釋說，這個系統可能會對一家化肥公司和消防部門之間的突然交易產生質疑，如果它觀察到過很多類似的交易。

傳統的反洗錢系統大約會檢查90天內的數據。QuantaVerse的系統可以分析兩到三年的數據。

“這不正常”

所有這一切都是破獲被稱為“GrupoWisa”的巴拿馬販毒團伙的關鍵因素，這家控股公司在拉丁美洲的機場運營免稅商店。QuantaVerse通過一系列發票發現了大量在所有者相同的公司間進行的往返交易，涉案金額巨大。

Stitt說：“數百萬資金在由同一所有者擁有的公司之間被來回轉移是不正常的現象。”這看起來就像一個簡單的洗錢案，但Stitt說根據他的經驗，這里面涉及了很多真主黨參與的洗錢行動。QuantaVerse向其客戶報告了這個問題。一年后，美國緝毒局宣布，NidalWaked，GrupoWisa的老板之一，在波哥大機場被逮捕，罪名是洗錢。（該公司拒絕接受這些指控）。

QuantaVerse的技術在捕捉GrupoWisa時發揮了多大的作用尚不清楚。但即使是一個小的領先，也是這個新興產業的一個勝利，Petrasic說，由于2008年金融危機后美國和國外不斷增加的監管壓力，這一領域產業在不斷發展。

當然，就像任何一個可以自我學習的計算機系統一樣，其結果的品質還是由輸入的數據，人為監督和控制所決定的。

隨著人類慢慢適應了生活中無處不在的恐怖威脅，機器將需要更快地適應這些威脅，以幫助將其快速扼殺于搖籃之中。