印度储备银行（RBI）州长桑杰·马尔霍特拉（Sanjay Malhotra）周三表示，考虑到不断发展的洗钱景观，需要持续改善印度的反洗衣（AML）和恐怖主义（CFT）努力。他还说，监管机构将需要不断增加人工智能（AI）和机器学习（ML）风险评估框架，以进行适当的系统增强功能。
Sanjay Malhotra在金融行动工作组（FATF）私营部门合作论坛上发表讲话，在那里他强调，印度的AML和CFT计划因其有效性而受到全球认可。他还坚持认为，强大的公私伙伴关系构成了维护金融体系完整性的基石。
“Strong public-private partnerships form the bedrock for safeguarding the integrity of the financial system. In India, we recognize the importance of close cooperation between public and private sector stakeholders in achieving these goals. Reserve Bank of India, as the regulator and supervisor of a large segment of the financial system in India has diligently and consistently worked towards building and ensuring implementation of a strong AML and CFT framework in this segment of the financial system, in与FATF的建议排队。”他说。
与此相一致，金融情报部（FIU） – 印度还建立了FPAC3，这是一个公共私人合作论坛，用于促进更紧密的互动和协作。
印度储备银行州长指出，尽管技术促进了经商的便利性，但它还引入了复杂的洗钱技术。 “……从洗钱和恐怖融资到国家和全球金融体系的威胁正在不断发展并变得更加复杂。这主要是由于技术的进步。为了有效地应对这些威胁，我们需要继续在各种利益相关者之间进行密切合作 – 政府机构 – 公共和私营部门的财务实体，公共和私人社会，平民社会，平民社会和其他人，sanjay and sanjay and sanjay and rhhot rhhotra。
为了增强AML风险评估，他呼吁提高数据质量并采用高级技术，例如人工智能（AI），机器学习（ML）和区块链。他说：“这些技术将有助于更有效地确定威胁并完善风险评估框架。”
印度储备银行州长表示，近年来，数字化越来越多地应用于客户入职和客户尽职调查（CDD）流程。但是，他补充说，尽职调查仍然具有明显的改进范围。
