7 ^0 S4 N6 W2 t) W* Y9 ?3 wKYC 团队负责客户准入,他们的数据存放在 A 系统中;风控团队负责交易监控,他们的数据在 B 系统中;合规团队负责 AML 报告,他们使用的是 C 系统。三个系统分属不同部门,由不同的供应商提供,彼此之间几乎没有实时的数据交互。结果就是,KYT 系统在分析一笔实时交易时,它所依据的客户风险评级可能还是三个月前 KYC 团队录入的静态信息。这个客户可能在这三个月里已经表现出多种高风险行为,但这些信息被困在了风控团队的 B 系统里,KYT 系统对此一无所知。! L6 a& y, E. C. K5 g
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这种「营养不良」的直接后果,就是 KYT 系统无法建立起准确的客户行为基线(Behavioral Baseline)。一个有效的 KYT 系统,其核心能力之一是识别「异常」——即偏离客户正常行为模式的交易。但如果系统连一个客户的「正常」是什么都不知道,又何谈识别「异常」?最终,它只能退化到依赖最原始、最粗暴的静态规则,产出大量毫无价值的「垃圾警报」,离「僵尸」又近了一步。& v# \8 I4 @6 l+ M; H