過去十年，貿易洗錢(TBML)經常被視為是洗錢防制中最備受關注的一塊。也因為全球貿易融資的盤根交錯的產業鍊以及複雜的利害關係，貿易洗錢(TBML)也被視為是洗錢防制中最大的誤區，想要完全的阻擋貿易洗錢類別的洗錢案，是一項十分艱難的任務。

貿易洗錢這個詞，無論人們是否經常使用，大家皆非常熟悉這個詞彙，而針對貿易洗錢，大家關注的亮點總是背後金額龐大的全球貿易市場，那麼貿易洗錢究竟是什麼呢？貿易洗錢的重點還是聚焦在「貿易」二字，重點是就是貿易背後大量流動的——錢，犯罪組織經常以各種非法手段來規避國際間的金流限制，更進而將金錢漂白，而貿易洗錢(TBML)相較於其他的洗錢方式更容易被不法份子利用來成就洗錢計畫的原因是，因為它可以快速、大量的移轉資金，犯罪份子也經常將手中市場接受度較低的非法物品，以較低的價錢兌換成市場廣泛接受的商品，再轉換成強勢貨幣，藉以達成洗錢的目的。

然後，在這個全球地球村的時代，放棄貿易融資對於銀行或是國家來說，都是不可能的事情，因此，國家大多數皆會用控管的方式代替放棄。但是貿易洗錢(TBML)比想像中的還難以控制
，儘管有許多專注於貿易洗錢控管方向的研究，但如同其他的產業一樣，遭遇到了理論及實務面向的落差，造成了銀行也難以拿捏控管的程度，使得他們無從掌握資金的確切使用用途和方向。

若能確實掌握住控管的比率和程度，無論是對於經濟體或是企業的好處都是我們樂見的，銀行方面也可以提高挹注跨國活動和資金流的頻率，而企業們也能更好的參與到全球貿易。

那麼要如何確實的掌握住控管力度呢？制裁合規會是一種有用手段。制裁篩查是公司金融犯罪防制的其中一個重要部分，它能保護企業不會與任何受制裁公司或是個人進行非法互動，也能很大限度的向銀行證明自己的金流來源，全球洗錢防制和制裁權威公認反洗錢師協會ACAMS發布了有關 TBML 風險指標的具體新指南。分為以下幾類：結構性風險指標、貿易活動風險指標以及賬戶和交易活動風險指標。而我們也能透過這個指標來偵查對於公司，制裁篩查的適用性。這項指南也從大數據中篩選出最佳方案，提供見解給從業人員，基於以上幾種指標並且參照貿易融資交易相關的大量數據，進行交叉比較進行科學調查，而國際上認可的CGSS證照（certificate of compliance)也提供反洗錢從業人員制裁合規相關能力的認證。

AI真的能作為打擊貿易洗錢的工具嗎？它可以快速的從顧客過去的行為中交叉比對，透過風險識別的機器學習，篩選出特定的個人行為中的可疑軌跡，以及快速分析出與同一行業中的其他人相比的異常行為，並排除掉單一事件，目前AI技術雖在洗錢防制領域仍未臻成熟，但許多該領域的專家對於AI技術的發展是樂見其成的。