在基本客户尽职调查中，人工智能可用于帮助实时自动执行这些身份验证和筛查流程，从而减少人工工作并加快入职时间。 标准客户尽职调查超出了基本要求，包括额外的检查和验证，以确定客户的风险状况 - 这可能包括信用检查或针对政治公众人物 (PEP) 名单的筛选。同样，在标准客户尽职调查流程中，可以引入人工智能来自动化数据检查、交叉引用数据的工作流程，并在 PEP 筛选期间执行姓名匹配，以提高准确性和效率。
加强尽职调查涉及对客户风险状况进行更全面、更详细的评估（通常是在初步检查显示客户风险较高的情况下），以确保客户入职符合反金融犯罪、反洗钱 (AML) 和反恐怖主义融资 (CFT) 法规。这些额外检查可能rcs 数据巴西包括加强客施。在加强尽职调查 (EDD) 的情况下，可以使用人工智能流程来帮助促进自动数据检查、筛查和姓名匹配，同时还可以执行分析 - 交叉引用数据点以识别可能表明入职期间存在风险的行为模式或称为 pKYC 的持续监控流程。
尽职调查团队使用先进的算法和机器学习技术，可以利用这些技术了解其组织的风险基础并识别可疑活动。人工智能系统能够提高风险评估、欺诈检测、反洗钱/反恐怖融资和其他监管合规任务的效率、准确性和可扩展性。人工智能技术可以帮助消除重复、手动、耗时的任务。 客户尽职调查是否可以自动化的问题已经得到了肯定的回答，人工智能如何引入客户尽职调查的问题也是如此。例如，穆迪的 KYC 解决方案使用人工智能智能筛选来减少客户尽职调查流程中的误报。