人工智能：转型中通过人工智能采纳实现财富来源转型 一种由人工智能赋能的业务主导战略

变革的必要性 　　财富来源正面临转折点。对于在香港及其他复杂金融中心运营的银行而言，传统以文件为主导的财富来源流程已难以应对现代反洗钱/反恐融资风险管理在规模、复杂性和举证标准方面的要求。 　　拟议应对方案 　　本白皮书主张，财富来源应从静态验证流程重组为受管控的智能能力：一种能够关联记录、映射所有权与控制权、检验经济合理性、从文件中提取证据、识别异常并支持可辩护、基于风险的决策的能力。 　　为何此事影响超越私人银行范畴 　　该挑战在私人银行及超高净值财富结构中最为突出——客户关系敏感性、跨境所有权、信托、私人投资工具及数字资产使得财富来源审查在商业层面极为复杂且极易触发升级流程。然而，问题远不止于私人财富领域。在零售银行、商业银行及全功能银行的高风险客户强化尽职调查中，财富来源同样是关键环节——证据质量薄弱、决策标准不一及未解决积压问题可能引发监管风险、审计风险与金融犯罪风险。 　　香港银行业凭借稳健的财务实力步入2026年，资产负债规模与存款持续扩张，增长动力焕新，并日益聚焦于绩效、增长与信任 　　与此同时，私人财富管理、数字资产、代币化与人工智能正成为行业的核心主题。近期行业展望也表明，银行越来越需要将AI嵌入运营各环节，以产生可量化的生产力提升，而非为创新而创新。 　　传统财富来源方法已无法适应这一环境。以文件为中心的流程往往仅验证记录的存续性，却未能确定财富积累在经济、结构及时间上是否合理。由此产生的控制模式成本高昂、标准不一且难以扩展，还会造成不必要的客户摩擦，引发升级处理过载、误报率高及机构知识碎片化等问题。