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过去十年，贸易洗钱(TBML)经常被视为是洗钱防制中最备受关注的一块。也因为全球贸易融资的盘根交错的产业链以及复杂的利害关系，贸易洗钱(TBML)也被视为是洗钱防制中最大的误区，想要完全的阻挡贸易洗钱类别的洗钱案，是一项十分艰难的任务。
贸易洗钱这个词，无论人们是否经常使用，大家皆非常熟悉这个词汇，而针对贸易洗钱，大家关注的亮点总是背后金额庞大的全球贸易市场，那么贸易洗钱究竟是什么呢？贸易洗钱的重点还是聚焦在「贸易」二字，重点是就是贸易背后大量流动的——钱，犯罪组织经常以各种非法手段来规避国际间的金流限制，更进而将金钱漂白，而贸易洗钱(TBML)相较于其他的洗钱方式更容易被不法份子利用来成就洗钱计画的原因是，因为它可以快速、大量的移转资金，犯罪份子也经常将手中市场接受度较低的非法物品，以较低的价钱兑换成市场广泛接受的商品，再转换成强势货币，借以达成洗钱的目的。
然后，在这个全球地球村的时代，放弃贸易融资对于银行或是国家来说，都是不可能的事情，因此，国家大多数皆会用控管的方式代替放弃。但是贸易洗钱(TBML)比想像中的还难以控制
，尽管有许多专注于贸易洗钱控管方向的研究，但如同其他的产业一样，遭遇到了理论及实务面向的落差，造成了银行也难以拿捏控管的程度，使得他们无从掌握资金的确切使用用途和方向。
若能确实掌握住控管的比率和程度，无论是对于经济体或是企业的好处都是我们乐见的，银行方面也可以提高挹注跨国活动和资金流的频率，而企业们也能更好的参与到全球贸易。
那么要如何确实的掌握住控管力度呢？制裁合规会是一种有用手段。制裁筛查是公司金融犯罪防制的其中一个重要部分，它能保护企业不会与任何受制裁公司或是个人进行非法互动，也能很大限度的向银行证明自己的金流来源，全球洗钱防制和制裁权威公认反洗钱师协会ACAMS发布了有关TBML 风险指标的具体新指南。分为以下几类：结构性风险指标、贸易活动风险指标以及账户和交易活动风险指标。而我们也能透过这个指标来侦查对于公司，制裁筛查的适用性。这项指南也从大数据中筛选出最佳方案，提供见解给从业人员，基于以上几种指标并且参照贸易融资交易相关的大量数据，进行交叉比较进行科学调查，而国际上认可的CGSS证照（certificate of compliance )也提供反洗钱从业人员制裁合规相关能力的认证。
AI真的能作为打击贸易洗钱的工具吗？它可以快速的从顾客过去的行为中交叉比对，透过风险识别的机器学习，筛选出特定的个人行为中的可疑轨迹，以及快速分析出与同一行业中的其他人相比的异常行为，并排除掉单一事件，目前AI技术虽在洗钱防制领域仍未臻成熟，但许多该领域的专家对于AI技术的发展是乐见其成的。