面向反面媒体筛查的智能体LLM框架：AML合规中的应用
人工智能
2026-03-02 v1 计算与语言
信息检索
摘要
反面媒体筛查是反洗钱(AML)和客户尽职调查(KYC)合规流程中的关键环节。传统方法依赖关键字搜索，易产生高假阳性率，或需大量人工审核。我们提出一个利用大语言模型(LLM)与检索增强生成(RAG)实现反面媒体筛查的智能体系统。该系统采用多步骤方法，LLM智能体搜索网络、检索与处理相关文档，并为每个对象计算反面媒体指数(AMI)分数。我们使用多个LLM后端，对来自OpenSanctions的政治显赫人物(PEPs)、监管黑名单人员及制裁人员，以及学术来源的清洁姓名数据进行评估，展示了系统区分高风险与低风险对象人员的能力。
引用
@article{arxiv.2602.23373,
title = {An Agentic LLM Framework for Adverse Media Screening in AML Compliance},
author = {Pavel Chernakov and Sasan Jafarnejad and Raphaël Frank},
journal= {arXiv preprint arXiv:2602.23373},
year = {2026}
}