隨著生成式人工智能（LLM）與檢索增強生成（RAG）技術的快速演進，傳統的金融反洗錢（AML）交易監測系統正面臨前所未有的範式重構。傳統基於硬性規則（Rule-based）的系統雖然具備極高的可解釋性，但在面對複雜跨國交易網路時，往往產生高達 90% 以上的誤報率（False Positive），極大消耗了合規團隊的審查精力。
一、 傳統 AML 規則引擎的瓶頸
在傳統的合規風控架構中，交易監測主要依賴固定的閾值與模式匹配。例如：單一帳戶在 24 小時內頻繁發生接近 50,000 澳門幣/港元的劃轉。然而，這種硬編碼邏輯存在兩個核心痛點：
1. 靜態規則對新型洗錢手法缺乏靈敏度： 犯罪分子可以透過分散拆單（Smurfing）或利用新型 DeFi 協議輕鬆繞過固定閾值。
2. 上下文缺失： 傳統引擎無法結合客戶的日常行為畫像、行業背景以及非結構化新聞報道進行綜合研判。
二、 人機協同的解法
將大語言模型引入合規研判，並非讓 AI 直接做出拒絕交易的決策，而是將其作為「合規官助手」。在實際應用場景中，可以構建包含資料感知層、推理分析層與人工複核層的三層架構。透過這種協同範式，合規團隊可將單筆警報的排查時間顯著縮短，提升機構的合規運營效率。