在洗錢防制 AML（Anti-Money Laundering）監控中，姓名掃描是一個關鍵步驟，能有效識別潛在的金融犯罪風險。可針對個人、企業、船舶、特定國家名稱進行檢查，確保受制裁的對象無法透過金融系統進行交易。

銀行、金融機構及貿易公司會定期將客戶資料與國際制裁名單、政治公眾人物（PEP）清單及負面新聞資料庫比對，以確保不與高風險對象進行交易。準確的姓名匹配能夠降低法規違規的風險，避免企業因未有效執行監控而面臨罰款或法律責任。

目前，反洗錢姓名掃描主要依賴多種相似度演算法來比對名稱與名單數據。在應用這些演算法時，模糊匹配的閥值設定至關重要。若閥值過高，可能導致高風險對象被錯誤排除，形成合規漏洞；若閥值過低，則可能產生過多錯誤命中，增加人工審查的負擔。

資通電腦 ARESPFC 洗錢防制系統模組將經過訓練的 AI 模型應用於反洗錢姓名掃描，輔助判斷演算法的比對結果，降低錯誤命中率。