李正河 中國農業(yè)銀行股份有限公司肥城市支行

摘要：洗錢行為給社會政治和經濟秩序帶來嚴重危害，信息化時代的反洗錢工作面臨工作量大、時效性差、資金轉移更快捷隱蔽等問題的挑戰(zhàn)。大數(shù)據(jù)研究計劃是21世紀信息革命的第二次浪潮。本文提出基于大數(shù)據(jù)的反洗錢系統(tǒng)框架，面向多種來源的海量數(shù)據(jù)，從數(shù)據(jù)采集、深度分析和挖掘、可疑行為追蹤和溯源以及數(shù)據(jù)呈現(xiàn)等方面，論證構建金融機構反洗錢系統(tǒng)的可行性。

關鍵詞：大數(shù)據(jù)；反洗錢；多源；深度挖掘

一、引言

洗錢行為掩蓋非法所得，造成資本外逃，導致社會財富流失；為犯罪集團介入合法企業(yè)提供資金，，為進一步擴大犯罪勢力提供支持；對金融安全產生不利影響，導致不良金融事件的發(fā)生，給社會政治和經濟帶來嚴重危害。反洗錢則是政府動用立法，司法力量，調動有關組織和商業(yè)機構對可能的洗錢予以識別，對有關款項予以處置，對相關機構和人士予以懲罰，從而達到阻止犯罪活動目的的一項系統(tǒng)工程。反洗錢是保證市場經濟秩序平等競爭的經濟監(jiān)管工作的一部分，對有效阻止非法資金的流動、抑制犯罪和腐敗、維護社會穩(wěn)定起到積極的作用。

二、信息化時代反洗錢工作面臨的問題

我國反洗錢工作主要通過大額可疑信息報告制度（簡稱“大疑信息制度”）完成，具體到可疑交易識別、預警、報告等過程,均需要大量人力參與，增加了信息搜集和報告的邊際成本；這樣的信息搜集具有工作量大、覆蓋面窄、誤報率高、時效性差的缺點，很難建立起完整的資金流動和監(jiān)測網絡。另外，隨著我國金融業(yè)的發(fā)展和人們消費習慣的改變，電子商務、網上銀行、第三方支付的使用率越來越高，然而這些業(yè)務同時具有資金轉移快捷、操作人員身份隱蔽、操作地點不確定等特點，加之涉嫌虛假交易的可能，更容易被犯罪分子利用，實施更隱蔽、更復雜以及跨國性質的洗錢犯罪行為�；ヂ�(lián)網的發(fā)展推動了金融服務的創(chuàng)新和支付活動的便捷，將人們的生活、商務交易帶入高度信息化的階段，極大提高了資金流動的速度。在這種背景下，監(jiān)管部門和金融機構也應該順勢而為，充分利用由此產生的海量業(yè)務、交易數(shù)據(jù)，借助先進的信息處理和智能挖掘技術，構建更高效快捷、準確易用以及自動化的反洗錢管控及預警系統(tǒng)。

三、大數(shù)據(jù)及其特征

大數(shù)據(jù)是2012年由美國政府提出，旨在提高和改進人們從海量和復雜數(shù)據(jù)中獲取知識的能力的一項研究計劃，被稱為繼信息高速公路計劃后“信息革命的第二個高潮”。目前，大數(shù)據(jù)實踐已經深入到商業(yè)、政治、經濟等領域。企業(yè)通過對海量數(shù)據(jù)信息的分析、挖掘，從而實施精準營銷及網絡優(yōu)化。政府部門通過對公共大數(shù)據(jù)的分析及利用為相應的決策提供可靠的依據(jù)，保險行業(yè)利用更加多維全面的數(shù)據(jù)做樣本提高風險估算的準確度，強化風險管理能力�；ヂ�(lián)網時代，大數(shù)據(jù)對金融業(yè)的影響將是全面和深刻的，既能從經營理念、產品設計，營銷策略、客戶服務方面推動金融工具和產品創(chuàng)新，又能從信用評估、風險管控等方面提供更全面更智能的金融監(jiān)管和決策。

四、基于大數(shù)據(jù)的反洗錢系統(tǒng)構建

（一）多維實時的數(shù)據(jù)采集

信息時代提高了人們生活和政府部門的數(shù)字化水平，而信息就隱藏在多維復雜的數(shù)據(jù)中�；诖髷�(shù)據(jù)的反洗錢工作，除了使用金融機構之間資金流動數(shù)據(jù)外，還可以組合使用來自工商、稅務、海關等政府部門，以及消費、娛樂、社交等商業(yè)活動及人民生活領域多個源頭的數(shù)據(jù)。比如根據(jù)工商部門查處的皮包公司，可以關聯(lián)所有與其有金錢往來的的賬戶以及和這家公司的業(yè)務關系，結合賬戶交易數(shù)據(jù)，就可能鎖定具有洗錢嫌疑的賬戶。通過與海關部門的數(shù)據(jù)合作與分享，能監(jiān)督國內和海外企業(yè)的資金流動，排查跨國進行的洗錢行為。通過對博彩業(yè)從業(yè)人員及其社交網絡數(shù)據(jù)分析和挖掘，重點監(jiān)控博彩中介、涉入犯罪組織人員、擁有不明收入來源的大額投注客戶等的賬戶，均有參與可疑交易甚至洗錢的可能。上述這些數(shù)據(jù)，往往具有體量巨大，類型繁多、單位數(shù)據(jù)價值密度低、需要進行深度挖掘，甚至增長速度快的特點，大數(shù)據(jù)處理技術完全能滿足對多維度、非結構化、實時性要求高的數(shù)據(jù)存儲和分析挖掘的要求。

（二）大數(shù)據(jù)分析和挖掘算法

數(shù)據(jù)分析與挖掘，并不是新興事物，它已經在電商和金融等領域應用多年，也逐漸被許多領域開始關注。大數(shù)據(jù)分析與挖掘，是在大數(shù)據(jù)浪潮的推動下，分析與挖掘技術的又一次延伸。監(jiān)測系統(tǒng)獲得的海量數(shù)據(jù)更加重了人工分析和調查的難度，通過大數(shù)據(jù)深度挖掘技術，掃描數(shù)百萬條數(shù)據(jù)，從而建立相互連接關系，數(shù)據(jù)智能處理和全面搜索技術成為鎖定可疑交易和賬戶的重要輔助手段，挖掘提取出的業(yè)務規(guī)律和交易模式，也可疑為洗錢行為的確定提供證據(jù)。大數(shù)據(jù)應用中，各種分析和挖掘方法仍然是反洗錢系統(tǒng)高效、精確運行的保證。比如關聯(lián)分析可以整合不同來源的數(shù)據(jù)，在大量不同種類目標（人、銀行賬戶、業(yè)務、交易、資金等）中尋找關聯(lián)性，輔助識別可疑的交易行為；聚類技術用來尋找相似度高或者關聯(lián)性強的目標賬戶、個人或機構，利用已經確定為洗錢的行為做“種子”，進行聚類分組，獲得的其他目標也有可能屬于洗錢行為；神經網絡技術是通過一組相互關聯(lián)的元素來模擬神經元生物網絡處理信息的方法，結合反洗錢專家知識，能對觀察對象的一個輸入集（如交易金額、收款人），推理出結果（是否可疑交易）；決策樹算法和內省學習算法，可以在一定量訓練樣本的基礎上，形成判斷可疑交易甚至洗錢行為的理論模式，人工決策提供智能支持。

（三）可疑交易行為跟蹤追溯

洗錢行為由一系列動態(tài)、多樣、復雜的交易行為構成，洗錢行為的許多模式在初期往往與合法交易差別不大。一個有效的反洗錢系統(tǒng)需要早期識別、及時通知并及時跟進。在系統(tǒng)提出可疑行為預警后，往往需要對現(xiàn)有的交易和相關的目標做進一步跟蹤，以確認為洗錢行為或對其否定，同時也應對可疑目標以往的交易做追溯，以便尋找更多的證據(jù)。考慮到各種交易的頻繁復雜以及交易主體網絡的龐大，基于大數(shù)據(jù)的反洗錢系統(tǒng)要包含一個高效的內容管理引擎，所有與可疑交易行為有關的主體均可以進行保存、管理、跟蹤和追溯。

（四）直觀易用的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)

從數(shù)據(jù)管理、分析和挖掘工具組合使用到可疑交易確定，基于大數(shù)據(jù)的反洗錢系統(tǒng)仍然需要數(shù)據(jù)專家、反洗錢專家的參與和決策，針對系統(tǒng)預警的可疑交易，繼續(xù)跟蹤還是向央行監(jiān)管部門報告，也將是人工決策的過程，這都需要直觀的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)、友好易用的人機交互以及完善的上報渠道。

五、基于大數(shù)據(jù)的反洗錢系統(tǒng)要應對的挑戰(zhàn)

大數(shù)據(jù)在反洗錢領域的應用提高了決策和預警的智能水平，但是也面臨一些挑戰(zhàn)。比如綜合有用的數(shù)據(jù)分析要從多個管理機構獲取數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)合并不僅需要技術支持，更重要的是獲得數(shù)據(jù)分享使用的權限；數(shù)據(jù)不一致、噪聲數(shù)據(jù)以及挖掘算法的參數(shù)調整，都將影響到可疑交易行為預警的準確性。另外，財務數(shù)據(jù)的龐大的和不斷增長的容量和數(shù)量與相對較少的洗錢實例的矛盾，使得從既往實例中抽取洗錢犯罪模式，以及對模式精確度方面都形成挑戰(zhàn)。

六、總結

在全球經濟整體信息化不斷深化的背景下，金融信息化正在向信息化金融轉變，洗錢犯罪的特征也不可避免地會呈現(xiàn)出由傳統(tǒng)支付工具向信息化支付工具轉移的趨勢。大數(shù)據(jù)再次掀起信息技術革命的浪潮，大數(shù)據(jù)時代，反洗錢工作也應順勢而為，合理利用多種來源的海量數(shù)據(jù)，進行更深入的挖掘，針對洗錢犯罪的新特征，提高洗錢行為預警的效率和準確性。

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