韓國發展銀行於 20 日推出反洗錢（AML）系統升級，並進行涵蓋約 200 萬筆客戶紀錄的隱私衝擊評估。該舉措包含建置一套基於 AI 的電子文件工作流程系統，藉此從以紙本為主的作業流程轉型。面對日益嚴格的監管要求，以及去年國會審計期間提出的政策資金監管疑慮，該銀行正在全面重整其數位金融基礎設施。
KDB 為 200 萬筆客戶紀錄進行隱私評估
根據 20 日的金融業界消息人士指出，韓國發展銀行近期已啟動其反洗錢（AML）系統升級計畫，以及無紙化文件轉換與推動專案，並著手啟動所需的隱私衝擊評估程序。隱私衝擊評估是依《個人資料保護法》對公共機構在建置或修改資訊系統、處理大量個人資料時所必須的程序。
銀行將檢視個人資料處理程序，並針對兩項同樣涉及個人資料與個人信用資料、約涵蓋 200 萬名客戶的專案，辨識潛在的隱私違規風險。評估目標包含如客戶姓名與出生日期等個人資料，以及包含帳號等個人信用資料。
服務提供商將分析個人資料的整體蒐集、使用、提供與銷毀流程，檢視資訊流向與系統結構以辨識風險因子，研擬改善措施，並確認改善是否確實反映在系統中。
金融業界強化反洗錢（AML）監控能力
金融產業中反洗錢系統的角色正在擴大。隨著虛擬資產交易與跨境資金流動增加，而透過網路釣魚通話詐騙與投資詐欺來以金融系統洗錢犯罪所得的方法變得更為精密，金融公司的交易監控能力逐漸成為核心競爭力。
金融行動任務組織（FATF）建議，金融公司應採取風險本位（Risk-Based Approach）來更精準評估與客戶及交易相關的風險。基於此，國內銀行正持續升級反洗錢（AML）系統，運用 AI 與數據分析技術提升可疑交易偵測準確性，並能即時分析客戶識別（KYC）與制裁名單篩查。
在明顯南堂事件後，政策資金監管趨嚴
韓國發展銀行決定升級其反洗錢（AML）系統，源於對強化政策性金融資金流後續管理以及加強內部控管的需求日益增加。去年國會審計期間所謂「明顯南堂事件」引發爭議：由包含韓國發展銀行在內的機構所投放的政策資金，透過特定關係放貸公司導入，並用於高利貸款。
該事件引發要求，需更徹底監控政策資金遭濫用、特定關係方交易，以及貸後資金流向。
KDB 規劃整合式交易分析系統
透過此次升級，韓國發展銀行計畫更全面分析與客戶及交易相關的資訊，並精煉可疑交易偵測與通報系統。銀行將改善偵測準則與分析功能，降低誤將正常交易歸類為可疑的「誤判」，並同時使其能及早辨識真正的高風險交易。
銀行部署 AI-OCR 技術進行文件數位化
韓國發展銀行正與反洗錢（AML）系統升級同步推進無紙化文件轉換計畫。核心目的不僅在於數位化紙本文件，還包括建置以電子文件為基礎的工作流程系統，並將累積資料轉換為 AI 可加以利用的資產。
電子文件轉換計畫將對信用、外匯與存款業務文件進行數位化，並建置一套利用 AI-OCR（光學字元辨識）技術自動分類文件並擷取資訊的系統。該銀行計畫標準化作業流程，將非結構化資料累積為資料資產，並擴展至基於 AI 的業務自動化，以用於內部控管、監督與稽核。
韓國發展銀行一名官員表示：「本計畫旨在升級反洗錢系統，同時建置以電子文件為基礎的工作環境，以提升營運效率與內部控管水準。我們將透過隱私衝擊評估，主動辨識在系統建置過程中可能出現的潛在風險因子。」
常見問題
KDB 的隱私評估將涵蓋多少筆客戶紀錄？
韓國發展銀行的隱私衝擊評估將涵蓋約 200 萬筆客戶紀錄，包括客戶姓名與出生日期等個人資訊，以及包含帳號等個人信用資訊。
是什麼促使韓國發展銀行升級其反洗錢（AML）系統？
此次升級係受到去年國會審計中揭露的「明顯南堂事件」所觸發：其中，來自韓國發展銀行與其他機構的政策資金透過特定關係放貸公司導入高利貸款，進而引發要求，需加強對政策資金流動與特定關係方交易的監管。
