根据报告，目前侦查系统造成太多误报情况，同时也容易出现人为错误。反观通过数码分析，银行业者可在不给客户带来不便的同时，提高侦查效率和准确性。
数据分析用途越来越广泛，包括可用来侦查银行可疑客户和交易，严防洗黑钱和恐怖主义融资等金融罪案发生。
我国的反洗黑钱和反恐融资合作计划（Anti-Money Laundering and Countering the Financing of Terrorism Industry Partnership，简称ACIP）昨天（11月29日）发表报告指出，通过机器学习（machine learning）方式，可将错误检测情况减少四成，同时也使正确检测情况增加5％。
报告指出，随着银行更积极采用数码技术来打击洗黑钱和恐怖主义融资，本地银行业将缺乏具备相关技能的数据分析师，有必要进一步增加这方面人才。
报告说：“就全国层面，新加坡相关人才库需要大幅增加，以满足这一方面需求。这可以通过引进外来人才以及提升现有劳动队伍的技能。”
新加坡作为全球金融枢纽之一，正逐步加强反洗黑钱和反恐怖主义融资的举措。本地三家银行近来设立数据分析单位，利用人工智能和数据分析来追踪非法资金流动。例如，大华银行两星期前宣布与科技巨头英特尔（Intel）联手合作，利用数据分析技术，增强跨境反洗钱工作。
根据报告，目前侦查系统造成太多误报情况，同时也容易出现人为错误。反观通过数码分析，银行业者可在不给客户带来不便的同时，提高侦查效率和准确性。
报告也强调，政府和银行业者的紧密合作，可带来显著益处，例如为侦查金融罪案的数码分析人才，制定特别的专业跑道，以及改善侦查方法和治理框架等。
ACIP小组成员包括大型银行、专业服务机构如法律事务所和政府机构。商业事务局和新加坡金融管理局联合担任主席。
金管局助理局长（银行与保险）及ACIP联席主席何恒心说：“金管局极力鼓励利用数据分析在打击洗黑钱和反恐怖主义融资活动，它将为我们对抗金融犯罪行为带来巨大转变。”
金管局每年侦查 逾2万5000份可疑报告
何恒心此前透露，金管局已采用数据分析技术在可疑交易报告中，每年侦查的可疑报告数量超过2万5000份。
ACIP联席主席、商业事务局局长周祥泰则说：“数据分析是识辨和防范金融犯罪行为的重要分析工具，能协助金融机构筛选大量资料，从中找出可疑交易。”
为拓展金融业的数据人才库，报告建议银行和金融学院（IBF）添加相关技能的培训课程，以及支持金融从业员重新培训和提升技能，中途转业当数据分析师。此外，金融服务业者能跟高等教育学府合作，创建和推广数码分析人才渠道。
报告说：“我们相信金融行业和政府机构可利用私人—公共合作和集体资源，让金融机构及该行业在采纳数码分析打击洗黑钱和反恐怖主义融资的进程中，取得更进一步发展。”