大数据时代下的反网络洗钱思考

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反洗钱工作心得体会五篇反洗钱心得体会

反洗钱工作心得体会五篇反洗钱心得体会

反洗钱工作心得体会五篇反洗钱心得体会【篇一】我接触到“伪现金”这个概念也是这两年的事,反思之前的日常工作,毛骨悚然。

以前做柜台办理现金业务,经常有客户要求进行“伪现金”交易,那个时候还没有反洗钱意识,一般都会按照客户意愿照办,并且没有意识到其中的不合规。

随着对反洗钱教育的逐步重视,我也学习到了“伪现金交易”的概念,是指客户未发生真实现金存取,商业银行利用现金业务方式和渠道为客户提供资金划转和转账服务,实现资金在不同客户账户间流动的“现金”交易。

该交易呈现的特点是:现金交易单笔金额巨大、交易间隔时间极短,现金存取金额存在关联,交易行为异常等。

该类交易人为割裂交易链条,改变交易性质,造成大额交易错报和漏报,影响可疑交易的分析和甄别,存在洗钱风险。

3月份,营运主管组织全行员工学习了《关于腾信堂洗钱案的风险提示》,案例涉及的现金交易高达8.9亿元,其中绝大部分都属于人行界定的“伪现金”交易,以规避监管机关和银行对交易链条的监测。

浙江杭州分行因杭州腾信堂投资管理咨询有限公司洗钱案被人民银行杭州中支行行政处罚400万元。

通过案例的警示教育,可见杜绝伪现金的重要性。

银行作为反洗钱业务主体,需加强“伪现金”交易管理和大额现金收支管理。

粤新路支行营运主管要求每位员工认识到“伪现金”交易中可能存在的洗钱风险,加强对异常现金交易行为的客户身份识别及尽职调查力度,强化对交易双方客户身份、交易背景、交易用途等的了解调查。

对于不必要的大额现金存取,尽量鼓励客户使用转账方式,帮助客户深入了解反洗钱的认识及“伪现金”交易可能带来的洗钱风险。

坚持将“审批”环节作为大额现金收支管理的中心环节,拒绝为客户办理异常“伪现金”交易,把好大额现金收支管理的“第一关”。

另外,单位大额现金交易严格按照现金管理规定履行大额核实制度;个人大额现金应充分了解资金用途及去向,并向客户说明存在的风险。

作为银行柜员,我认为可以从以下几个细节来杜绝伪现金。

大数据技术在反洗钱中的应用

大数据技术在反洗钱中的应用

大数据技术在反洗钱中的应用《大数据技术在反洗钱和反恐怖融资资金监测工作中的应用》生而为人,辛辛苦苦赚钱是为了啥?那还用说,大家都是为了有钱,任性!可如果,这钱来路不明,也许正准备买辣条呢,警察蜀黍就敲门盘问起来了。

所以,对那些获取非法收入的人来说,就需要找到一个途径,将不干净的所得合法化。

然后,宣告天下,这都是爷当年趁阳光正好、趁微风不噪、趁繁花还未开至荼蘼、趁彼时还有激情,辛苦挣滴!说到这儿,大家秒懂了吧。

洗钱,简单来说,就是在警察蜀黍发现之前,把非法所得合理化,让黑钱变白。

那么问题来了,怎么把黑的变成白的呢?还是得从洗钱,Money Laundering的由来说起。

早年间,纽约黑帮靠地下赌场以及兜售毒品来赚钱,收上来的多是零钞。

如果三天两头拎一大麻袋零钞去银行换整的,肯定容易引起警察蜀黍侧目,这咋整呢?芝加哥有一个黑手党想到一招,开家洗衣店,每天晚上在盘点当日收益的时候,悄悄将赌博走私、打家劫舍搞到的钱混进去,一起报税。

在损失一丢丢税金后,剩下的非法所得就披上了合法的外衣。

白花花的大腿,哦,不,白花花的银子,大家最喜欢了。

对了,911以后,洗钱又多了一个出双入对的好兄弟,叫恐怖融资。

从大红美剧《国土安全》可以清楚了解,洗钱和恐怖融资还是有那么一点点区别,洗钱的资金来源肯定是脏钱,犯罪所得;但恐怖融资的钱,也有可能就是“富有同情心”的商人的捐赠,这钱本身是白的。

如何区别这黑猫和白猫呢?洗钱一定是黑变白,洗白的钱必须还回到自己手中。

恐怖融资有可能是白变黑,把合法挣来的钱流转给恐怖分子干坏事。

做金融服务,第一生死线就是,依法合规。

洗钱犯罪已经有从传统支付工具向信息化支付工具转移的趋势。

而现在的支付宝,未来的网商银行,每天都有数以亿计的交易在我们的支付系统里面跑,我们深感压力很大很大……全球有反洗钱联盟,各个国家和地区都有自己的反洗钱条例或者法案,中国也在2006年颁布《反洗钱法》,规定了洗钱犯罪及其上游犯罪的七宗罪。

大数据在金融行业中的欺诈检测与反洗钱

大数据在金融行业中的欺诈检测与反洗钱

大数据在金融行业中的欺诈检测与反洗钱在当前金融行业中,随着科技的不断进步和数据的快速爆炸式增长,大数据已经成为金融机构不可或缺的利器。

其中,大数据在欺诈检测与反洗钱领域的应用尤为重要。

本文将探讨大数据在金融行业中的欺诈检测与反洗钱方面的应用,以及其对金融行业的积极影响。

1. 大数据在欺诈检测方面的应用1.1 大数据分析工具的使用金融行业是一个经济体系中最容易受到欺诈行为侵害的领域之一。

为了应对欺诈行为,金融机构需要收集、整理和分析大量的数据,以便及时发现潜在的欺诈行为。

大数据分析工具的使用可以帮助金融机构准确识别欺诈模式,并及时采取相应的防范措施。

1.2 基于模型和算法的欺诈检测系统大数据分析不仅可以通过统计与分析已知的欺诈行为,还可以利用机器学习算法构建欺诈检测模型。

这些模型可以通过与大量历史数据的比对,识别出类似的模式,并对新的欺诈行为进行预测和检测。

通过大数据分析技术,金融机构可以大大提高欺诈检测的准确性和效率。

2. 大数据在反洗钱方面的应用2.1 大数据关联分析反洗钱是金融行业中的一个重要任务,它旨在减少非法资金流入合法金融体系。

大数据关联分析可以通过分析大规模数据集中的关系和模式,识别出与洗钱活动相关的交易和客户。

通过建立完备的关联网络,金融机构可以更好地监测和预防洗钱行为。

2.2 实时监测和预警系统传统的反洗钱系统通常是基于规则的,只能检测已知模式的洗钱行为。

然而,大数据技术可以实现对大量数据的实时处理和分析,从而能够发现新的洗钱模式和趋势。

基于大数据的实时监测和预警系统可以帮助金融机构及时识别和应对新型的洗钱行为。

3. 大数据应用对金融行业的积极影响3.1 提高欺诈检测和反洗钱效率大数据分析技术的应用能够实时处理和分析大规模的数据,有助于提高欺诈检测和反洗钱的效率。

传统的手工检测方式通常耗时耗力,并且可能会错过一些关键信息。

而大数据分析工具的使用可以快速识别异常交易模式和洗钱行为,有效减少金融机构在欺诈检测和反洗钱方面的风险。

大数据技术在反洗钱领域的应用探析

大数据技术在反洗钱领域的应用探析

Grass-roots Practice 丨栏目编辑:潘婧大数据技朮在反洗钱领域的应用探析文II 中国人民银行营业管理部刘丽洪中信银行北京分行朱彤,们生活在数据时代,数据根植于生活中的每一个角落,.各行各业都试图利用大数据的理念,大数据挖掘技术,大数据信息处理解决方案,创造价值,提高效率,而金融机构反洗钱工作也不例外。

反洗钱可疑交易监测分析需要从海量数据中甄选出有效数据,通过定性和定量的分析,深入挖掘客户的多层次、多元化信息,确定客户洗钱可疑交易行为。

如何利用好自身和外部数据信息,提高反洗钱工作的有效性和精准度,成为金融机构新的挑战和机遇。

当前工作存在的局限性业内普遍采取“模型筛查+名单监控+人工甄别”的可疑交易分析报告监测模式。

因这种模式尚未引入大数据和人工智能概念,在数据使用和模型更新方面,主要呈现以下四方面的局限性:1. 数据处理时效性差。

当前的数据处理通常分为数据扫 描和加工处理两个环节。

以树形结构作业模式为例,通常需要 100多个小时才能完成1P 的数据扫描。

同时,单机处理模式 从海量数据构成的样本群体中识别出与该群体有显著差异或者 异常情况的离群样本耗时较长,无法及时发现可疑交易,阻断 各类犯罪资金链条,减少并追回损失。

2. 数据信息整合分析困难。

可疑交易监测模型的准确与 否,依赖于客户在金融机构留存的基础信息是否全面、完整, 以及资金链条是否可追溯。

当前各家金融机构普遍存在底层数 据缺失,数据格式不统一,留存在各业务条线的信息整合不力 的问题。

再加上客户基础信息真实性审核渠道有限,客户跨行 交易和与第三方支付平台交易都容易造成的资金交易链断裂, 给可疑交易人工甄别工作带来一定的困难。

3. 可疑交易监测模型更新滞后。

传统的可疑交易监测模型,需要指明特定场景,明确具体字段,并将数据匹配整合到可疑交易监测模型,而严格的阈值也直接导致了可疑交易的误报和漏报。

同时,犯罪分子的洗钱手法也会随着反洗钱措施的加强进行演化,导致对新型洗钱犯罪模式的监测滞后,造成可 疑交易的识别率低,误报、漏报率高等情况,需要耗费大量的 时间进行人工筛选和判断。

大数据在金融欺诈预防与反洗钱中的应用与挑战

大数据在金融欺诈预防与反洗钱中的应用与挑战

大数据在金融欺诈预防与反洗钱中的应用与挑战随着互联网技术的迅猛发展,金融行业面临越来越多的欺诈和洗钱风险。

传统的手工审核方式已经无法满足快速增长的金融交易需求和日益复杂的金融交易模式。

而大数据分析技术的出现,为金融欺诈预防与反洗钱提供了一种新的解决方案。

本文将探讨大数据在金融欺诈预防与反洗钱中的应用与挑战。

一、大数据在金融欺诈预防中的应用1. 实时监测大规模数据大数据技术可以帮助金融机构通过实时监测大规模数据来识别可疑交易。

传统的手工审核方式需要大量的时间和人力,而大数据分析技术可以快速识别异常交易模式和风险交易行为。

通过建立大规模的交易数据库,并运用机器学习算法对数据进行分析,金融机构可以及时发现并阻止欺诈行为的发生。

2. 行为分析与模式识别大数据技术可以通过对金融交易数据的行为分析和模式识别,帮助金融机构建立可信的客户行为模型。

通过对客户历史交易数据的分析,大数据可以发现异常行为和模式,并与正常客户行为进行对比。

在发现可疑交易时,金融机构可以及时采取相应的措施进行审核和调查,从而有效预防欺诈行为的发生。

3. 多维度数据关联分析大数据技术可以对金融机构的多维度数据进行关联分析,帮助识别潜在的欺诈和洗钱风险。

金融交易涉及的数据包括客户信息、交易金额、交易地点、交易时间等多个维度。

通过对这些维度数据的关联分析,可以发现隐藏在大数据背后的相关性,并从中发现异常交易和潜在风险。

二、大数据在金融反洗钱中的应用1. 建立可靠的客户身份认证系统大数据技术可以通过对客户数据的整合和分析,建立可靠的客户身份认证系统。

在金融反洗钱中,客户身份认证是重要的一环。

通过大数据分析客户的个人信息、财务信息、交易信息等多个维度的数据,可以全面了解客户的交易背景,识别潜在的洗钱行为,从而确保金融交易的安全性和合规性。

2. 汇款行为分析与监测大数据技术可以通过对汇款交易数据的分析和监测,帮助金融机构识别潜在的洗钱行为。

洗钱行为通常涉及大额的跨境资金流动和复杂的汇款网络。

大数据技术在反洗钱工作中的应用前景

大数据技术在反洗钱工作中的应用前景

大数据技术在反洗钱工作中的应用前景-金融银行论文大数据技术在反洗钱工作中的应用前景汤俊,王妍,车奕蓉(中南财经政法大学信息与安全工程学院,湖北武汉430073)摘要:伴随着大数据时代的不期而至,金融管理机制在大数据技术的冲击下,也在发生着自身层面的工作巨变。

作为大数据技术运作范畴中的典型领域和重要组成部分,金融机构及其相应的管理体制,具体溯及到反洗钱工作中,必然要视为义务的主体之一。

本文以大数据技术和反洗钱工作为主要研究对象,提出目前对反洗钱工作中客户身份识别和尽职调查认识不全面、反洗钱监管技术不足等问题,通过建立大数据开放与共享的制度保障、构建反洗钱大数据系统、完善大数据风险管理机制等途径实现发展对策,从整体上洞悉大数据技术在反洗钱工作中的应用前景。

关键词:大数据技术;反洗钱工作;了解你的客户;应用前景中图分类号:F832.2 文献标识码:粤文章编号:员园园猿原怨园猿员(2016)02原园园28原园3 DOI:10.3969/j.issn.1003-9031.2016.02.06 现代信息技术的发展,带来的是数据系统规模的空前庞大与数据库服务运作功能的渐次完善。

金融领域之内各种数据在数量、规模、应用范围等方面的全面剧增,便构成了大数据时代的具体表现形式。

大数据时代的来临,意味着数据管理技术的发展与创新,也即将进入一个崭新的阶段,而移动通讯、互联网、社交网络以及电子商务等各种现代技术设备的合力辅助,更是成就了大数据技术在金融领域中不可撼动的至上地位。

不论是对客户的金融服务,抑或是对企业的交易,特别是在反洗钱工作的进展方面,通过大数据的相关技术手段,在反洗钱工作“了解你的客户”过程中,对于提升其有效性而言,具有非比寻常的防范效果和控制作用。

一、“大数据”及“大数据技术”概述最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡,他曾经宣称:“数据已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域,成为重要的生产因素。

大数据在反洗钱工作中的应用和策略分析


03
大数据在反洗钱工作中的应用策略分 析
Hale Waihona Puke 基于大数据的可疑交易监测与预警策略
总结词
基于大数据的可疑交易监测与预警策略是 一种利用大数据技术对可疑交易进行实时 监测和预警的策略,从而提高反洗钱工作 的效率和准确性。
VS
详细描述
该策略通过收集和整合金融机构、交易所 以及其他相关机构的大量数据,利用大数 据分析技术,对交易数据进行实时监测和 预警。当监测到可疑交易时,系统会自动 预警,并通知相关人员进行处理,从而有 效地打击洗钱行为。
基于大数据的风险评估与分类管理策略
总结词
基于大数据的风险评估与分类管理策略是一种利用大数据技术对金融机构进行风险评估和分类管理的策略,从 而提高反洗钱工作的针对性和有效性。
详细描述
该策略通过收集和整合金融机构、交易所以及其他相关机构的大量数据,利用大数据分析技术,对金融机构进 行风险评估和分类管理。根据评估结果,金融机构将被分为高风险、中风险和低风险三个级别,针对不同级别 金融机构的反洗钱措施也会有所不同,从而提高反洗钱工作的针对性和有效性。
大数据分析在反洗钱监管中的应用
风险评估与分类
通过对金融机构的大量客户信息和交易数据进行大数据分析,评估客户风险等级,为金融机构提供分 类监管的依据,提高监管效率和精准性。
监测资金流动异常
通过对金融机构的交易数据进行实时监测和分析,发现资金流动异常行为,及时发现涉嫌洗钱的交易 行为,提高监管的及时性和准确性。
研究不足与展望
异常交易检测模型仍存在误报、漏报等情况 ,需要进一步完善。
未来可以进一步研究大数据技术与区块链、 人工智能等技术的结合应用,提高反洗钱工
作的智能化水平

研究基于大数据的金融反洗钱技术

研究基于大数据的金融反洗钱技术随着金融行业的不断发展,金融犯罪已成为一种难以避免的现象。

其中,洗钱行为是最为常见和难以追溯的犯罪类型之一。

为有效打击洗钱犯罪,金融反洗钱技术越来越重要。

而基于大数据的反洗钱技术,已经成为当前最新的解决方案之一。

1. 基于机器学习的反洗钱技术机器学习是指一类人工智能的算法,可以通过学习数据,来实现预测和分类等任务。

基于机器学习的反洗钱技术,主要是利用大量的历史交易数据,通过算法模型,来发现和识别异常交易行为。

这种技术的优点在于可以处理大规模的数据量,并且可以不断优化算法模型,提高反洗钱的准确性和效率。

2. 基于社交网络分析的反洗钱技术社交网络分析是一种可以将人与人之间的关系可视化的技术,它可以发现隐藏在数据中的模式和规律。

在反洗钱领域,基于社交网络分析的技术可以通过分析交易数据中的各个参与者之间的关系,从而发现可能存在的洗钱行为。

这种技术的优点在于可以有效识别群体洗钱行为,并且可以帮助金融机构预测未来可能发生的洗钱事件。

3. 基于自然语言处理的反洗钱技术自然语言处理是一种将自然语言转换为计算机可处理数据的技术,可以应用于文本分类、情感分析等领域。

在反洗钱领域,基于自然语言处理的技术可以对交易文本进行分析,帮助金融机构快速发现和识别异常交易行为。

这种技术的优点在于可以帮助金融机构及时发现新的洗钱手段,而不必等待识别规则更新。

4. 基于区块链的反洗钱技术区块链是近年来备受关注的一种去中心化技术,可以在整个网络中保存数据的副本。

在反洗钱领域,区块链技术可以帮助金融机构建立高效的数据共享机制,从而快速发现异常交易行为。

这种技术的优点在于可以实现跨机构之间的信息共享,并且可以保证交易数据的安全性和可追溯性。

总的来说,基于大数据的反洗钱技术,以其高效、准确和自适应的特点,成为金融业反洗钱防范的新选择。

未来,金融机构可以结合不同的技术手段,持续完善和强化反洗钱的能力,保护和维护金融业的稳定和可持续发展。

反洗钱存在的问题及建议措施

反洗钱存在的问题及建议措施在全球金融体系中,洗钱问题一直受到广泛关注。

作为国际共同面临的挑战,各国都采取了一系列措施来应对这一问题。

然而,尽管有这么多努力,反洗钱依然面临着许多问题和障碍。

本文将从理论和实践两个方面分析现有的反洗钱存在的问题,并提出相应的建议措施。

I. 反洗钱存在的问题1. 法规落后当前,很多国家的反洗钱法规与时代发展不相适应,无法满足新型犯罪手段和技术进步所带来的挑战。

许多现有法规仍停留在传统银行业务上,没有充分考虑到新型支付方式、虚拟货币等交易形式对反洗钱工作提出的挑战。

2. 跨境合作不够由于洗钱活动常常涉及到跨境资金流动,缺乏有效的跨国合作成为阻碍打击洗钱行动取得进展的主要原因之一。

不同国家之间往往存在信息沟通和共享的障碍,导致洗钱者可以利用不同国家之间的差异来逃避打击。

3. 非法资金来源难以追溯洗钱行为常常通过一系列复杂的交易来掩盖非法资金的真实来源。

许多反洗钱机构面临着技术和资源上的限制,无法有效地追溯非法资金的流动路径。

这使得打击洗钱行为变得更加困难。

II. 建议措施1. 加强国际合作机制各国应建立起更加紧密高效的跨境合作机制,在信息共享、情报分析和跨境调查等方面加强协作。

通过签署双边或多边合作协议,实现相关信息和数据的及时传输,提高反洗钱效率。

2. 完善反洗钱法规体系各国应根据当前所面临的洗钱威胁和趋势修改并完善本国反洗钱法规,并结合新型支付方式、虚拟货币等形式对反洗钱工作进行必要调整。

同时,将监管范围扩展到非银行金融机构、专业服务领域和房地产等行业,提高洗钱风险识别和监管的全面性。

3. 增加反洗钱技术投入为了应对日益复杂的洗钱手法,各国应大力投资于信息技术、人工智能和大数据分析等领域,利用先进技术手段提升洗钱风险识别和追踪非法资金来源的能力。

同时,在培训与招聘方面加强专业人员队伍建设,提高反洗钱机构的整体素质及水平。

4. 强化金融机构的反洗钱责任作为一线反洗钱主体,金融机构应加强内部控制与监管,并承担起更多社会责任。

大数据对金融风险管理与反洗钱监测的支持与预警

大数据对金融风险管理与反洗钱监测的支持与预警随着互联网和信息技术的快速发展,大数据成为一个热门话题。

大数据的出现为金融行业带来了巨大的变革和机遇。

在金融领域,风险管理和反洗钱监测是两项至关重要的工作。

本文将探讨大数据如何对金融风险管理与反洗钱监测提供支持与预警。

一、大数据在金融风险管理中的支持大数据在金融风险管理中发挥着重要的作用。

通过对大数据的深度挖掘和分析,金融机构可以更好地了解市场变化和风险态势,从而制定出更加科学合理的风险管理策略。

首先,大数据可以帮助金融机构更准确地评估风险。

传统的风险评估方法主要依靠人工经验和统计分析,受制于数据范围和质量的限制,评估结果可能存在一定的不确定性。

而大数据技术可以实时获取海量的数据,并通过数据挖掘和机器学习等方法,从中发现潜在的关联性和规律,提高风险评估的准确性和可靠性。

其次,大数据可以帮助金融机构及时监测风险。

金融市场的波动和突发事件可能导致风险的迅速扩散,因此及时的风险监测十分重要。

大数据技术可以通过实时监控和预警系统,对市场的变动和风险事件进行全面观察和分析,并及时向相关人员发出预警信号,帮助金融机构迅速采取措施应对风险。

最后,大数据可以帮助金融机构进行风险溯源和责任追溯。

在金融市场中,风险事件的发生往往涉及多个环节和多个参与方。

大数据技术可以跟踪和分析金融交易、市场交换和信息共享等数据,帮助金融机构追溯风险的来源和原因,并判断责任归属,为风险管理提供参考依据。

二、大数据在反洗钱监测中的支持与预警反洗钱监测是金融机构必备的一项工作,目的是发现和防止洗钱活动。

传统的反洗钱监测方法主要依靠人工筛查和规则模型,但面对成千上万的交易数据和信息流,传统方法的效率和准确性有限。

大数据技术的出现为反洗钱监测带来了新的机遇和挑战。

大数据可以通过数据分析和模式识别,帮助金融机构更好地识别和分析可疑交易。

通过对大数据的挖掘和分析,可以建立更加全面和准确的用户画像,将可疑交易与正常交易进行区分,减少误报率和漏报率。

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金融营销 中国市场2015年第40期(总第855期) 大数据时代下的反网络洗钱思考 彭明威 (武汉工程大学 法商学院,湖北 武汉430205) [摘要]洗钱对国家的社会经济秩序,特别是对金融安全构成严重危害。伴随着互联网技术和计算机技术的迅速发 展,互联网洗钱呈现的新特点、新趋势,给反洗钱工作带来了极大的挑战。文章提出如何积极有效地运用大数据技术开展反 洗钱工作,通过对海量数据进行挖掘,进一步完善反洗钱预警、甄别、查处机制。 [关键词]大数据时代;反洗钱;数据挖掘;反洗钱研究 [DOI】10.13939 ̄.cnki.zgsc.2015.40.092 

1 反洗钱的含义 反洗钱是指预防采用多种形式伪装各种刑事犯罪和经济 犯罪等犯罪行为所得巨额资金出处来源和性质特点的洗钱活 动,是国家强力机关依法侦查打击的行为。 洗钱与反洗钱是现代经济社会发展过程中一直存在的矛 盾。近年来,洗钱犯罪行为呈现出由传统柜台渠道向网络虚 拟支付转移的趋势。当前我国互联网洗钱犯罪呈多发态势, 犯罪分子利用网络渠道洗钱已成常态。“民众关注洗钱,机 构加强预警,政府顶层设计、高新技术支持”体现的是近 年来政府机构一直对反洗钱工作热切关注并着力解决。目前 在大数据时代下,如何在海量的金融动态数据中快速、准 确、便捷地甄别出洗钱信息是本文关注的重点。 2 互联网时代反洗钱工作存在的问题 2.1传统人工搜证已经无法满足时代发展需要 国内反洗钱工作主要通过商业银行由大额可疑信息报告 制度完成,具体是由可疑交易分析、识别、预警、报告等一 系列过程组成的。这整个过程从开始到结束都需要大量人员 参加,着实增加了数据搜集和整理、分析、挖掘、加工报告 的各项成本;这种类型的信息搜集流程具有复杂烦琐、主观 性强、错误率高、时效性差、系统性弱等诸多不足,难以建 立有效系统的资金流、信息流监察网络。 在互联网时代,人们的消费习惯、理财方式都已经发生 了巨大的变化。伴随着国内移动通信技术4G的发展,手机 移动业务快速发展,手机银行支付、第三方支付、移动互联 网贸易使用比例得到大幅度提高。然而这些业务同时具有资 金转移方便快捷、操作人员身份无法识别、使用地址无法查 证等特点,增加了虚假交易的可能性,犯罪分子更会利用这 点,实施全球性和复杂性的洗钱犯罪行为。 互联网的发展,特别是移动互联网日益深入到人们的生 活之中,互联网加速金融服务理念和金融理财方式的创新、 增加移动支付的便捷,将人们的生活、工作交易带入集成度 很高的信息化的时期,大大提高了资金流、信息流的速度。 在此种情况下,政府监管部门和金融服务机构也应该对此有 清晰的认识,有效利用与人们息息相关活动产生的海量数 据,凭借多功能甚至是智能的信息处理和挖掘技术,架构出 可操作性强、方便简单易用、系统全面分析能力突出、自动 化程度高的反洗钱预警平台。 2015.10 2.2高端反洗钱人才队伍匮乏和培训机制滞后 互联网时代带给整个经济社会的变化是深刻的,人们往 往感叹其变化速度之快,变化形式之多样;互联网时代的大 金融也在变化,银行普通员工甚至是主管金融政府官员都还 没有充分的能力来理清其发展趋势。而目前传统的反洗钱专 业人才计算机网络和互联网金融知识面对网络洗钱犯罪行为 显得有些茫然,特别在网络反洗钱的工作当中,政府部门急 需挖掘复合型的大数据技术、法律、金融、计算机网络工作 的高端人才。 传统的反洗钱培训已经不能满足网络反洗钱的需要,金 融机构培训部门不能及时地更新培训内容,同时培训人员受 到知识面窄、业务技能不精湛等诸多原因,不能胜任互联网 时代的反洗钱工作。金融机构反洗钱日常培训只能深入到各 大金融机构网点的一线柜台职员,培训的目的和初衷是提高 金融机构反洗钱从业人员反洗钱知识结构、业务技能及理论 水平。但因为培训形式单一、培训内容老旧使得网络反洗钱 工作不能有效地开展。 2.3反洗钱部门内外缺乏联动协调合作工作机制 国内反洗钱工作主要由政府金融机构、司法等众多职能 部门的依法、有序、组织、协同完成。但是各个机构并不是 将数据整合到一个平台上,更谈不上海量数据的搜集、整 理、加工、挖掘。特别是在如今的大数据时代、移动互联网 时代,海量、鲜活、实时数据显得尤为珍贵。经过整理和挖 掘过的数据才是有价值的数据,反洗钱部门才能从数以万计 量的数据识别、判断出可疑数据。只有这样反洗钱工作才能 做到预警。这更需要打破部门之见的界限,做到数据共享, 数据及时更新,以及快速识别、打击犯罪。 2.4国家信用体系建设缓慢,洗钱违反犯罪成本低 在国家信用体系缺位的情况下,因为网络洗钱的隐蔽 性、实时性、利润高、风险系数低等特点,现在金融网络犯 罪比较猖獗。网络实名制还未成熟,不能有效地识别具体到 个人或者集团。即使实施洗钱犯罪行为,也不能有效地震慑 反洗钱犯罪分子,对失信主体采取行政监管性、市场性、行 业性、社会性约束和惩戒就会失效,监管性和惩罚性、预防 性不能很好地实施,不能对失信行为甚至是洗钱犯罪行为进 行防范。 大多数犯罪行为的发生,都咎其违反成本过低,不能有 效地震慑违法犯罪行为,洗钱行为也是如此。传统金融模式 的洗钱模式势必会造成反洗钱罪犯的信息暴露,会给反洗钱 彭明威:大数据时代下的反网络洗钱思考 金融营销 工作人员留下证据;而互联网金融交易具有数字化、信息 化、隐匿性等特点,有待于反洗钱执法机构将这些无形的数 据加以整理、加工、挖掘、创新才能真正有效地执行客户识 别制度。大数据条件下,反洗钱机构应认真地去对待网络上 的各种交易操作,有效地识别客户信息。通过对数据进行分 析,了解客户交易背后的真正用意,为反洗钱的侦查工作提 供数据物证,来甄别客户是否犯罪。 3大数据时代下构建反洗钱工作长效机制的思考 3.1有机整合反洗钱工作方法与大数据技术 金融机构反洗钱工作与大数据技术有着良好的共通性。 在反洗钱工作中运用大数据技术,能有效地分析、预测、识 别和甄别可疑客户及其交易内容,能够使金融监管机构采取 快速反应措施,及时做到预警并通知相关部门做应对措施。 达到在海量数据中识别洗钱信息的目标。 3.2大数据、大金融时代,积极培养造就反洗钱精英人才 金融保险领域一直是高端、复合型人才聚集的知识技术 密集型产业。尤其在反洗钱工作方面,我国金融行业和政府 金融监管部门亟须培养大批具金融业务知识、计算机技术和 行政管理才能等多种知识技能于一身的精英人才。特别是在 大数据、大金融领域,要求反洗钱人才拥有较强的业务理 解、数据资产管理、数据处理以及数据挖掘能力,理解大数 据并能够利用大数据进行创新,同时对海量数据进行甄别和 管控,通过资金流的变化路径判断和识别可疑账户人才亟待 培养和储备。 3.3各职能部门与反洗钱机构联合执法 反洗钱工作应该是政府金融机构(银行证券公司、保险 公司等)、司法、公安、海关和外交等多部门的全方位的组织 机构协同完成。海关建立机制以获取个人携带出入境的现金 及票据信息,对符合申报标准而且个人主动申报的信息,及 时联网查询。对于涉嫌洗钱的违规信息,海关应及时向反洗 钱行政主管部门通报,将相关信息录入国家级反洗钱大数据 库。政府加强与金融机构、司法、海关、公安和外交等部门 的合作,进一步明确和细化上述部门在反洗钱工作中的职责, 加强这些部门与金融机构的信息交流和共享,使企业和个人 金融信息能够被有效用于反洗钱资金监测和分析工作对于可 疑交易线索,各部门开展情报会商等方式加强合作。 同时应该注重国际之间的反洗钱合作,在依法平等互利 的基础上积极开展双边或多边的反洗钱合作,通过签订双边 多边协议等方式广泛建立与境外司法行政当局或职能机构的 常规合作关系,开展跨境反洗钱情报交流,推动境外避税型 离案金融中心,积极配合本国司法部门的执法行动,加大对 境外避税和偷逃资金的追缴力度。建立类似香港特区的反洗 钱大数据的“特区”中心。特区之所以特别,主要是对合 作多边的国际性数据进行对外积极搜集、对内有限读取。基 于大数据下的反洗钱系统有能力斩断外逃“腐败路”,让中 国的反腐风暴席卷全球。大数据下的反洗钱能够预先防范、 进而加强监督,就能扎紧防止外逃的篱笆,增加中国反腐信 心和能力。 3.4利用大数据技术,加快整个国家信用体系建设 整个国家信用体系中每个独立公民将有统一的社会信用 代码。里面含有用户信用历史、经济履约能力、身份特质属 性、社会保险等信用信息。相比以前那种信用信息分类多、 兼容差、解决难的状况会得到改善。 借助大数据,建立个人信用资料库。反洗钱系统可以访 问和读取、识别多种征信渠道,甄别涉及银行、保险、住 房、工商、就业、交通等,举凡涉及个人信用的所有行业和 部门,都有必要建立起一套个人信用记录。个人信用评估公 司(芝麻信用)作为第三方中介机构,通过某种方式抓取 相关单位信息交换网络,建立庞大的大数据库系统,作为个 人信用资料的查证、储存、提供、更新平台。同时整合个人 信用管理系统,根据反洗钱法的相关规定对系统内的特殊客 户,进行优先管理和识别。 加强互联网金融监测及个人信用权益保护。按照“特 定非”的反洗钱监管要求,将个人信息体系纳入反洗钱系 统监管当中来。芝麻信用根据用户的还款情况、购物习惯、 支付记录等各个方面全方位、多角度、大数据帮组国家将个 人信用具体多维度量化。 据悉国家层面的社会信用体系建设规划已上报国务院, 近期将发布。根据规划,以政务、商务、社会、司法等四大 领域为主体的信用体系建设方案实现了社会信用的全面覆 盖;2017年,将建成集合金融、工商登记、税收缴纳、社 保缴费、交通违章等信用信息的统一平台,实现资源共享。 

4结论 在大数据时代背景下,金融领域正在向大数据化金融转 变,反洗钱工作也应借势而上。合法合规收集及时的、系统 的海量数据,由专业的反洗钱高端人才进行数据识别和加 工、整理、挖掘、综合、创新。对于反洗钱工作的未来发 展,针对洗钱犯罪的新特征、新形势、新特点,个人认为通 过建立一个基于大数据技术下的反洗钱预警系统和各方联动 的反洗钱工作大平台,能够积极有效地提高洗钱行为预警的 能力和效率。构建我国稳健的金融市场体系,进而惠及大众 造福社会。 

参考文献: [1]田夫.借鉴国外经验完善我国反洗钱体系[J].广州市公 安管理干部学院学报,2006(3). [2]中国科技网.身份证将成为公民唯一信用账号6月底首次 大考[J].黑龙江科技信息,2014(13). [3]李海红.我国商业银行反洗钱犯罪实践问题研究经济 [D].西安:西安电子科技大学,2011. [4]刘阳.日本反洗钱对策介绍与案例分析[J].新金融, 2004(7). 

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