AI在全球供应链中识别人口与野生动物贩运
资金日进日出金融机构，部分资金源自供应链非法交易并非秘密。令人遗憾且常被忽视的现实是，人口贩运和野生动物贩运遍布全球，延伸至全球供应链运作的不同环节。
据国际劳工组织，私营经济强迫劳动年产生约1500亿美元非法利润。企业必须严审合作伙伴，确保不无意与贩运者合作，人工智能新进展正助其达成此目标。
餐饮、酒店、建筑、农业等许多行业依赖源源不断廉价劳动力压低成本。2017年ILO发现，劳工贩运成人最大份额为家政工（24%），其次建筑（18%）、制造（15%）、农林渔（11%）。犯罪组织利用空壳公司匿名性渗透行业，以人口或野生动物贩运最大化获利。贩运者利用日益全球化的运输网络和供应链扩大业务、飞 تحت雷达，留下无数受害者深陷罪行。
尽管罪犯常成功保持匿名，企业可采取措施确保不无意与贩运者合作。犯罪组织留下金融足迹和数据痕迹，尽管使用规避检测战术，但技术、追踪和AI改进让有道德的企业更易根除罪犯、调查并破坏其运作。
识别贩运网络
贩运者让自己难被发现，其为隐藏犯罪行为创建的空壳公司文件上通常看似合法。组织如何识别从事贩运的公司？可能表明公司非表面那样的危险信号包括：
- 大量招募移民工人的公司。
- 将劳动力供应外包给中介而非直接雇佣的项目。此做法导致对合同、工人待遇和招募来源的最小监管。
- 在一地安置多名工人的组织。
- 每日往返工地接送工人的公司。
- 从无关业务向住房或租赁公司多次付款的公司。
NGO、慈善机构和本地团体一直在前线尝试通过实地人力情报识别起诉贩运者。此情报常依赖传闻和个人证词，极其宝贵。但这些努力常受国界限制，缺乏发现贩运关键指标所需的国际视野。
使用AI，可识别贩运指标和模式，并将收集结果数据与监管机构或执法部门共享，直接帮助制止贩运。
部署技术解决方案
金融机构凭借已有海量数据，处于独特位置可通过识别模式和情报缺口揭露和举报贩运者。组织可采用AI驱动技术，如实体解析和图分析，理解那些数据并精准锁定可疑账户，调查其是否涉及贩运和其他犯罪。
实体解析使用先进AI和机器学习连接数十亿数据源以规模化创建单一客户（或客户的客户）视图，即使源数据分散且质量差。部署此技术，金融机构可帮助揭露细微姓名变更、出生日期、多地址、账户不一致及其他大小危险信号，可能指示供应链沿线犯罪。获得单一数据视图后，网络生成允许金融机构创建"上下文"，帮助更好理解贩运者动向，包括监控航运贸易路线和追踪空壳公司资金流动。
此技术不仅可用于前端检测规避供应链风险，也可支持强化内部调查及执法调查。许多贩运者尚未被当地执法机构识别，但使用实体解析和图分析的公司能关注到可能 otherwise undetected的贩运者和其他罪犯。
贩运是供应链高发犯罪，但不应被忽视或接受为全球经济经商一部分。不只是NGO、慈善机构和执法机构的责任去发现调查犯罪组织。供应链上每个人都须监控数据、尽份力让犯罪集团难以参与贩运。
有正确技术到位，公司可尽职调查、履行道德义务，识别并起诉任何发生的贩运。
Clark Frogley是Quantexa美洲金融犯罪解决方案主管。
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