增强型尽职调查：AI 辅助人类判断�...|增强型|扩展性|速度|高风险

来源：市场资讯

（来源：Refinitiv路孚特）

Qifei Zeng

LSEG 风险情报业务市场规划高级经理

Daniel Hartnett

LSEG 风险情报业务增强型尽职调查市场规划负责人

增强型尽职调查（EDD）帮助机构就高风险第三方、商业伙伴和交易作出知情决策。人工智能（AI）能够提升效率，但只有当 AI 用于增强而非取代人类判断时，EDD 才最有效。对于高风险决策，最佳结果来自专家主导的分析与 AI 所带来的速度、一致性和可扩展性的结合。

核心要点

EDD 不只是信息收集，还需要结合情境进行风险评估，并作出经得起推敲的决策。

仅依赖 AI 的 EDD 可能遗漏关键信息、背景因素及重要性判断，而这些往往需要经验丰富的分析师识别。

完全依赖人工的 EDD 能保留专家判断，但速度较慢、资源投入更高，也更难规模化。

专家主导、AI 增强的混合模式既保留人类判断，又能提升速度、一致性与可扩展性。

合规团队应评估服务提供商如何在 AI 能力与分析师责任、来源有效性及来源覆盖范围之间取得平衡。

什么是增强型尽职调查？为什么它需要人类判断？

未来，增强型尽职调查（EDD）的分水岭并不在 AI 与人类之间，而在于机构是利用 AI 扩展专业能力，还是用 AI 模拟专业能力。关键区别在于，机构能否说明其如何结合当地情况和具体使用场景，以可辩护的方式运用判断。

当调查对象呈现较高风险、标准审查已不足以应对时，就需要开展 EDD。薄弱的分析带来的后果要严重得多：任何疏漏都可能导致机构与涉及贿赂、腐败、洗钱、规避制裁、欺诈或其他不当行为的主体建立业务关系。因此，EDD 通过更深入、以证据为基础的评估，帮助机构不仅了解调查对象是谁，还了解其如何运营、资金来自何处、最终由谁控制或受益，以及相关关系是否可以合理建立、风险能否缓释或应予避免。其目标并非只是收集更多信息，而是形成全面、情境化的风险认知，从而作出可辩护的决策。

这正是当前许多关于 AI 在 EDD 中应用的讨论偏离重点之处。问题不只是 AI 能否更快生成报告，而是报告能否提供可信、可辩护的洞察，并在高风险决策中经受审查。实践中，一份可辩护的报告应对信息来源、研究方法和结论保持足够透明；同时说明 AI 在何处使用、专家判断在何处介入，以及如何评估事项的重要性和风险意义。

对合规团队而言，最稳健的模式正日益成为专家主导、AI 增强的混合模式：AI 提升速度、清晰度与一致性，而经验丰富的分析师仍对评估来源、解读发现和作出最终判断负责。

为什么仅依赖 AI 的 EDD 存在不足

AI 无法获取所有相关信息来源。

仅依赖 AI 的 EDD 所面临的局限，不只是误报、风险误读和“幻觉”等常见问题。更深层的问题在于，高风险对象的 EDD 往往依赖 AI 工具难以直接获取、解读或验证的信息。

重大风险信息未必能够通过公开网络检索到，而可能存在于付费法院记录系统、订阅制监管数据库，或直接从当地主管机关取得的官方文件中。其他有价值的洞察也可能来自对熟悉调查对象商业声誉人士的审慎访谈。若仅让 AI 汇总不完整的信息来源，可能形成不完整的风险图景，进而削弱 EDD 的作用。更值得警惕的是，即使底层证据和分析仍有重大缺口，AI 生成的内容也可能显得可信且逻辑严密。

情境与重要性仍需人类判断

仅依赖 AI 的 EDD 不仅受限于信息获取，也受限于其运用情境专业知识和判断的能力。真正的挑战并非只是识别某项事实，而是判断该事实是否相关、可信且重要，以及它是否构成更广泛模式的一部分。

同名匹配是否重要取决于具体背景；负面媒体报道是重大线索还是误导，也取决于来源质量、时间和司法辖区。乍看无害的企业关系，在结合政治敏感关系、诉讼历史、所有权结构或当地细节后，可能呈现出更高的重要性。

以一个示例说明：某实体可能持有合法注册文件，但线上信息少之又少。仅依赖 AI 的审查或许会依据公开记录给出“无异常”的摘要，但深入审查可能发现，该实体与受制裁个人存在关联、缺乏真实经营活动，并在制裁实施后不久发生所有权或控制权变更。单独看每项事实或许并不突出，但综合起来，可能表明有人利用空壳公司掩盖受制裁活动。专家判断的价值正体现在这里。

因此，仅依赖 AI 的 EDD 可能造成虚假信心。报告表面上完整、权威，实际却建立在不完整证据或错误解读之上。在高风险决策中，这是实质性缺陷。

为什么完全依赖人工的 EDD 已不足以应对需求

这并不意味着应保留完全人工的流程。人工 EDD 的另一项弱点在于：它保留了判断，却无法高效运用判断。面对大量案件、多个司法辖区和不同分析团队，也更难维持一致的结构、语言和质量检查。经验丰富的分析师能评估来源可信度、识别重大风险、结合背景解读事实，并判断需要开展哪些进一步研究。但他们仍将大量时间花在不需要同等专业水平的任务上，包括信息汇总、重复起草、语言润色、语法检查和一致性审核。

问题并非人工工作没有价值，而是经验丰富的分析师可能在当今 AI 工具能够更高效完成的活动上投入过多时间，最终导致周期更长、成本更高、可扩展性更低。

随着合规团队面对不断增长的工作量和日益复杂的风险环境，这些限制尤为重要。LSEG 风险情报研究发现，90% 的机构在过去三年中增强型尽职调查请求有所增加。尽管需求增长，机构仍持续重视质量与监督；调查也凸显了负责任使用 AI 对合规准确性和风险缓释的重要性。这些发现揭示了合规团队的核心挑战：在不削弱判断力或可辩护性的前提下提高效率和可扩展性。

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为什么混合模式能够带来更好的 EDD 结果

EDD与AI的混合模式契合高风险情境下的实际决策需求。EDD 需要可信来源、情境化解读、调查跟进，以及在时间压力下形成清晰且可辩护的报告。这些要求各不相同，不应采用同一种方式处理。

人类分析师的价值所在

人类分析师应继续负责决定结果质量的环节。他们评估来源可信度、消除歧义、识别何时需要进一步跟进，并在适当背景下解读调查结果。

AI 的价值所在

AI 应在已完成信息收集和评估后，协助处理经验证的信息。在负责任的混合模式中，AI 基于分析师获取并核实的内容开展工作，而不是简单汇总最容易找到的信息。它可以加快起草、提升可读性、标记不一致之处并支持质量审核。

这使混合模式优于两种极端做法：它不是把专业能力和判断自动化掉，而是通过减少会分散分析师深入评估精力的日常任务来保护这些能力。

混合模式既在最关键的环节保留人类责任，也在技术确能发挥作用之处提升速度和一致性。对合规团队而言，其价值不止于提高效率：尽职调查报告将更具可操作性和可扩展性，也更能在高风险决策中经受审查。

合规团队应就 AI 在 EDD 中的应用提出的问题

对合规团队而言，重要的问题不只是 EDD 流程是否使用 AI。更值得提出的问题包括：

报告依据的是分析师获取并核实的内容，还是仅仅依据最容易找到的数据？

流程覆盖哪些信息来源？又有哪些来源超出其覆盖范围？

在条件允许时，报告在多大程度上使用非数字化来源和付费来源？

哪些步骤由 AI 执行，哪些仍由经验丰富的分析师负责？

调查结果能否追溯至可靠的底层证据？

服务提供商能否说明其如何评估事项的重要性、歧义和来源可信度？

该模式能否在提升速度的同时，不削弱可辩护性或可信度？

这些问题能够推动讨论超越技术营销层面，回归实际运营。

结论

当效率与专业能力被视为互补而非替代关系时，EDD 才能发挥最佳效果。AI 可以提升 EDD 报告的速度、清晰度和一致性；但高风险决策仍需要可信来源、情境化解读、调查跟进和可问责的判断——这些能力仅靠 AI 仍无法实现。

专家主导、AI 增强的混合模式更符合这一现实。它在技术真正能够创造价值的环节使用 AI，同时继续由经验丰富的分析师对依赖可信来源、可辩护推理和明确责任的决策负责。

对合规团队而言，其优势并不只是报告更快或成本更低，而是即使面对最关键的决策，报告依然稳健可靠。最优的 EDD 结果不会来自把专家判断自动化掉，而是利用 AI 在不削弱判断质量的前提下扩大其应用规模。

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