近年来，中小银行的反洗钱工作面临着更多挑战，而数字化转型成为突破困境的有效路径。昆山农商银行从实际业务痛点出发，系统推进数据治理线上化、流程智能化、监控实时化三类举措，构建了一套覆盖前中后台的反洗钱协同工作体系，显著提升了风险识别精度和运营效率，逐步探索出适合中小银行的数字化反洗钱路径。

数据治理线上化，从分散到闭环治理。过去，昆山农商银行的数据核查主要依赖人工抽样和线下沟通机制。数据格式不一、部门权责不清，形成严重的数据孤岛，治理难度大、协同成本高。为解决上述问题，该行推动数据治理从线下向线上转型，重点构建三类机制。一是推动规则化自查机制。将过去依赖经验判断的检查点，转化为超200条可执行的数据校验规则，嵌入数据治理平台，实现T+1自动监测，将问题发现周期从“月度”压缩至“每日”。二是完善闭环化整改流程。三是优化源头防控与规则沉淀。针对高频问题类型，在数据录入环节设置强制性校验，如证件有效期逻辑判断、关键信息必填控制等，防止问题再次发生。截至9月末，该行数据质量问题修复周期缩短50%以上，反洗钱监测精准性显著提高，人工抽检工作量减少60%以上。

流程再造智能化，从人工到智能辅助。反洗钱工作涉及大量重复性操作与结构化信息填报，传统人工处理不仅效率低下，还容易因疲劳或疏忽导致差错。该行一方面强化数字化监管报送，另一方面引入线上模板与智能辅助。在信息录入与报告生成环节预设多类报告模板，细化客户身份信息、交易摘要、资金流向特征等关键字段，实现自动从反洗钱数据库抓取并填充。截至9月末，该机制使可疑案例基础信息录入耗时减少70%，评级报告整体编制效率提升约60%，有效释放人力资源投入更高价值的分析工作。

实时监控工具化，从被动应对到主动防控。为全面提升反洗钱工作的主动防控能力，该行着力构建了一套智能化实时监控体系，推动风险防控模式从事后处置向事中干预、事前预警转变，显著增强了风险识别的时效性与精准度。一是提高实时拦截能力。二是应用关联尽调工具。三是强化风险防控协同。将风险标签嵌入关键业务流程，实现风险防控与业务操作的有效联动。例如，在客户开户环节，系统实时比对客户信息与内部风险名单，对高风险客户自动提示并要求执行强化尽职调查。欧歌