基于大数据的金融机构反洗钱研究

金融视线？Ｆｉｎ２ｎｃｉａｌ　Ｖｉｅｗ　基于大数据的金融机构反洗钱研究　李正河　中国农业银行股份有限公司肥城市支行　山东肥城　２７１　６００　摘要：洗钱行为给社会政治和经济秩序带来严重危害，信　￥－ｆ．ｂ时代的反洗钱工作面｝晦工作量大、时效性差、资金转　移更快捷隐蔽等问题的挑战。大数据研究计划是２１世纪信息革命的第二次浪潮。本文提出基于大数据的反洗钱系　统框架，面向多种来源的海量数据，从数据采集、深度分析和挖掘、可疑行为追踪和溯源以及数据呈现等方面，论　证构建金融机构反洗钱系统的可行性。　关键词：大数据；反洗钱；多源；深度挖掘　一、引言　我国金融业的发展和人们消费习惯的改变，电子商务、网上银　洗钱行为掩盖非法所得，造成资本外逃，导致社会财富流　行、第三方支付的使用率越来越高，然而这些业务同时具有资　失；为犯罪集团介入合法企业提供资金，为进一步扩大犯罪势　金转移快捷、操作人员身份隐蔽、操作地点不确定等特点，加　力提供支持；对金融安全产生不利影响，导致不良金融事件的发　之涉嫌虚假交易的可能，更容易被犯罪分子利用，实施更隐蔽、　生，给社会政治和经济带来严重危害。反洗钱则是政府动用立　更复杂以及跨国性质的洗钱犯罪行为。互联网的发展推动了金　法，司法力量，调动有关组织和商业机构对可能的洗钱予以识　融服务的创新和支付活动的便捷，将人们的生活、商务交易带　别，对有关款项予以处置，对相关机构和人士予以惩罚，从而达　人高度信息化的阶段，极大提高了资金流动的速度。在这种背　到阻止犯罪活动目的的一项系统工程。反洗钱是保证市场经济　景下，监管部门和金融机构也应该顺势而为，充分利用由此产生　秩序平等竞争的经济监管工作的一部分，对有效阻止非法资金　的海量业务、交易数据，借助先进的信息处理和智能挖掘技术，　的流动、抑制犯罪和腐败、维护社会稳定起到积极的作用。　构建更高效快捷、准确易用以及自动化的反洗钱管控及预警系　统。　二、信息化时代反洗钱工作面临的问题　我国反洗钱工作主要通过大额可疑信息报告制度（简称“大　三　大数据及其特征　疑信息制度”）完成，具体到可疑交易识别、预警、报告等过　．大数据是２０１２年由美国政府提出，旨在提高和改进人们从　程，均需要大量人力参与，增加了信息搜集和报告的边际成本；　海量和复杂数据中获取知识的能力的一项研究计划，被称为继　这样的信息搜集具有工作量大、覆盖面窄、误报率高、时效性　信息高速公路计划后“信息革命的第二个高潮”。目前，大数　差的缺点，很难建立起完整的资金流动和监测网络。另外，随着　据实践已经深入到商业、政治、经济等领域。企业通过对海量　色。　贷业务的推广氛围。最后，也应成立中小微企业信贷融资的担保体系　（五）以国家扶持政策为背景，完善融资信用担保体系　和信用风险　机构的第三方力量，给整个中小微企业信贷融资渠道　我国目前的信用担保体系是由政府财政提供主要资金和制定保　提供保障力量。田　障政策，为中小微企业融资提供担保。然而，现在的信用担保体系不　能完全担保企业的贷款需求，且贷款担保的道德风险和逆向选择问题　参考文献　时常影响着信用担保体系的稳定。因此，需要完善现有的融资信用担　［１］李哲峰．我国中小企业融资现状及原因分析［Ｊ】．经济研究导　保体系，通过专业化的系统和制度的创新，改进现有的中小微企业信　刊，２０１　１，（２２）　用担保体系，成立信贷风险担保基金，将信用担保机构市场化运作。　［２】胡冯珠．新形势下浅议中小企业融资难问题［Ｊ】．现代经济信　（六）组建中小微信用风险评估专业机构　息，２００９（２０）　通过对中小微企业单位纳税、成立以来的信贷信用、业务经　［５］袁海博．对我国中小企业融资难问题的研究与思考［Ｊ］．经济视　营、财务状况等信包的综合考察，形成不同等级的信用度。中小微企　角，２０１　Ｏ（２）　业的信用风险主要在于企业灵活性强，银行应该多采用对流量的评　［４－】刘新来．中国信用担保业和发展态势及展望［Ｊ］．金融与保　估，实时跟踪预测企业的偿债能力变化，以此来评定各阶段的风险控　险　２００６（１）　制。对于中小微企业的信用风险评估，应由专业的机构来完成，在我　［５】杜黎明．把培育小微企业作为中国经济发展的战略举措——两　国应组建中小微企业的信用评估专业机构，帮助银行确定客户应该属　会特别报道【Ｊ］．中国科技产业，２Ｏ１２（５）　于什么类型等级，减少银行成本。通过基本指标的分析，财务信息的　［６】陈一杰．中小企业融资困境及其对策［Ｊ】．山西财经大学学　衡量，最终综合起来判定企业　［的信用风险等级。　报，２００８（１）　［７】林毅夫、李永军．中小金融机构发展与中小企业融资［Ｊ】．经济研　四、结论　究，２００１（０１）　随着社会越来越重视中小微企业的发展，未来在解决中小微企业　［８］赵勇．商业银行中小企业贷款存在的风险分析［Ｊ］．现代经济信　融资困难的探索中肯定会取得成就，政府、国有银行、中小微企业都　息，２０１　１（１　５）　有责任去改善现有的信贷体系，在不断找出问题、改善问题的变化中　［９］张筱峰、乔立娟．不对称信息下商业银行惜贷行为的博弈分析　形成适合我国中小微企业的信贷体系，营造一个公平、专业、多元的　［Ｊ］．商业研究，２００５（７）　信贷环境。中小微企业应该规范企业的管理制度，提高企业自身的素　【１　Ｏ】凌昕．中小企业融资困境［Ｊ］．金融经济，２Ｏ１１（２４）．　质，逐渐有市场竞争力。银行也需要改变现有的惜贷、弃贷的信贷服　［１　１】孙吻．商业银行向中小企业贷款风险分析［Ｊ］．合作经济与科　务理念，银企双方都应该积极的去配合彼此，共同营造中小微企业信　技，２Ｏ１　１（０ｇ）．　ＭＯＤＥＲＮ　ＢＵＳＩＮＥＳＳ现代商业　３７　Ｆｉｎａｎｃｉａ１．Ｖｉｅｗ　ｉ金融视线　所有与可疑交易行为有关的　数据信息的分析、挖掘，从而实施精准营销及网络优化。政府　要包含一个高效的内容管理引擎，　部门通过对公共大数据的分析及利用为相应的决策提供可靠的　主体均可以进行保存、管理、跟踪和追溯。依据，保险行业利用更加多维全面的数据做样本提高风险估算　（四）直观易用的数据呈现　从数据管理、分析和挖掘工具组合使用到可疑交易确定，　的准确度，强化风险管理能力。互联网时代，大数据对金融业　的影响将是全面和深刻的，既能从经营理念、产品设计，营销　基于大数据的反洗钱系统仍然需要数据专家、反洗钱专家的参　策略、客户服务方面推动金融工具和产品创新，又能从信用评　与和决策，针对系统预警的可疑交易，继续跟踪还是向央行监管　估、风险管控等方面提供更全面更智能的金融监管和决策。　部门报告，也将是人工决策的过程，这都需要直观的数据呈现、　友好易用的人机交互以及完善的上报渠道。　四　基于大数据的反洗钱系统构建　（一）多维实时的数据采集　五、基于大数据的反洗钱系统要应对的挑战　大数据在反洗钱领域的应用提高了决策和预警的智能水　信息时代提高了人们生活和政府部门的数字化水平，而信　息就隐藏在多维复杂的数据中。基于大数据的反洗钱工作，除　平，但是也面临一些挑战。１２＿ＡＩ：Ｉ综合有用的数据分析要从多个　了使用金融机构之间资金流动数据外，还可以组合使用来自工　商、税务、海关等政府部门，以及消费、娱乐、社交等商业活　动及人民生活领域多个源头的数据。比如根据工商部门查处的　皮包公司，可以关联所有与其有金钱往来的的账户以及和这家　公司的业务关系，结合账户交易数据，就可能锁定具有洗钱嫌疑　的账户。通过与海关部门的数据合作与分享，能监督国内和海　外企业的资金流动，排查跨国进行的洗钱行为。通过对博彩业　从业人员及其社交网络数据分析和挖掘，重点监控博彩中介、　涉人犯罪组织人员、拥有不明收入来源的大额投注客户等的账　户，均有参与可疑交易甚至洗钱的可能。上述这些数据，往往　具有体量巨大，类型繁多、单位数据价值密度低、需要进行深　度挖掘，甚至增长速度快的特点，大数据处理技术完全能满足对　多维度、非结构化、实时性要求高的数据存储和分析挖掘的要　求。　（二）大数据分析和挖掘算法　数据分析与挖掘，并不是新兴事物，它已经在电商和金融等　领域应用多年，也逐渐被许多领域开始关注。大数据分析与挖　掘，是在大数据浪潮的推动下，分析与挖掘技术的又一次延伸。　监测系统获得的海量数据更加重了人工分析和调查的难度，通　过大数据深度挖掘技术，扫描数百万条数据，从而建立相互连　接关系，数据智能处理和全面搜索技术成为锁定可疑交易和账　户的重要辅助手段，挖掘提取出的业务规律和交易模式，也可　疑为洗钱行为的确定提供证据。大数据应用中，各种分析和挖　掘方法仍然是反洗钱系统高效、精确运行的保证。比如关联分　析可以整合不同来源的数据，在大量不同种类目标（人、银行账　户、业务、交易、资金等）中寻找关联性，辅助识别可疑的交易　行为；聚类技术用来寻找相似度高或者关联性强的目标账户、　个人或机构，利用已经确定为洗钱的行为做“种子”，进行聚类　分组，获得的其他目标也有可能属于洗钱行为；神经网络技术是　通过一组相互关联的元素来模拟神经元生物网络处理信息的方　法，结合反洗钱专家知识，能对观察对象的一个输入集（如交易　金额、收款人），推理出结果（是否可疑交易）；决策树算法和内省　学习算法，可以在一定量训练样本的基础上，形成判断可疑交易　甚至洗钱行为的理论模式，人工决策提供智能支持。　（三）可疑交易行为跟踪追溯　洗钱行为由一系列动态、多样、复杂的交易行为构成，洗　钱行为的许多模式在初期往往与合法交易差别不大。一个有效　的反洗钱系统需要早期识别、及时通知并及时跟进。在系统提　出可疑行为预警后，往往需要对现有的交易和相关的目标做进　一步跟踪，以确认为洗钱行为或对其否定，同时也应对可疑目标　以往的交易做追溯，以便寻找更多的证据。考虑到各种交易的　频繁复杂以及交易主体网络的庞大，基于大数据的反洗钱系统　８８现代商业ＭＯＤＥＲＮ　ＢＵＳＩＮＥＳＳ　管理机构获取数据，数据合并不仅需要技术支持，更重要的是获　得数据分享使用的权限；数据不一致、噪声数据以及挖掘算法　的参数调整，都将影响到可疑交易行为预警的准确性。另外，财　务数据的庞大的和不断增长的容量和数量与相对较少的洗钱实　例的矛盾，使得从既往实例中抽取洗钱犯罪模式，以及对模式精　确度方面都形成挑战。　六　总结　在全球经济整体信息化不断深化的背景下，金融信息化正　在向信息化金融转变，洗钱犯罪的特征也不可避免地会呈现出　由传统支付工具向信息化支付工具转移的趋势。大数据再次掀　起信息技术革命的浪潮，大数据时代，反洗钱工作也应顺势而　为，合理利用多种来源的海量数据，进行更深入的挖掘，针对洗　钱犯罪的新特征，提高洗钱行为预警的效率和准确性。囱　参考文献：　［１】魏莱．反洗钱监管体系与检测方法研究【Ｄ］．湖南大学．２　０　１　１　卑　【２】尹为，张成虎，杨彬．基于流数据频繁项挖掘的可疑金融交　易识别研完．西安交通大学学报（社会科学版）．２０１　１（５１）：８　６　９０．　【５】赖娟．经济学视角的中国反洗钱分析．金融经济（理论　版）．２　０　０　６（１　０）：６—８．　［４］代守红．浅谈商业银行反洗钱体系的构建．金融经　济．２００８（８）：４２—４５．　［５】王元卓，靳小龙，程学旗．网络大数据：现状与展望．计算机　学报．２　０１　３（６）：１　１　２５—１１　５８　作者简介：　李正河，男，（１　９　６　８．０　６．一），籍贯：山东省肥城人，本科，中级　经济师，工作单位：中国农业银行股份有限公司肥城市支行　２７１　６００，主要研究方向：金融、财务、信贷。