商业银行作为资金流动的媒介，向全社会的企业及个人提供资金服务，这就不可避免地被洗钱犯罪团伙所盯上，很多洗钱犯罪团采取各种技术绕过商业银行反洗钱检测系统，以银行渠道通过化整为零来洗钱。洗钱活动不仅对国家的经济秩序和金融安全，还对社会的安定以及国家的政治秩序都产生了不利影响。因此，商业银行无论是出于自身经营的考虑，还是出于维护国家的经济秩序和金融安全，进行反洗钱监督都是很有必要， 

    在大数据时代，各种数据信息将会成为重要的生产要素，因此对这些数据进行分析处理，并从中挖掘出隐藏的价值并进行应用，能够创造可观的效益。为了更好地在全球日趋复杂和严格的反洗钱监管环境下安全合规地开展经营，商业银行需要在反洗钱工作中积极运用大数据技术，不断寻求创新和发展。 

    一、商业银行反洗钱现状以及存在的问题

    目前，我国商业银行已经基本实现了反洗钱信息化建设，各商业银行建立了自己的反洗钱监测分析系统，积累了海量数据。但是商业银行在数据的挖掘、监测和分析中，还存在着很多不足，运用大数据进行反洗钱的有效性不强。商业银行对于数据的采集范围较窄，目前大多数的商业银行进行数据采集时，是以行内业务系统数据为主，缺少对互联网信息、第三方支付信息的数据采集，无法全方位高效迅速的进行数据分析。商业银行对系统数据管理能力不足，目前我国商业银行的反洗钱监测系统大多数还是直接从系统中采集源数据，各种数据分散在各个独立的系统中，导致同一类型数据在不同系统中存在较大差异。商业银行在获得系统中的数据后，对于采集到的数据进行处理的能力比较薄弱。大数据时代下的对于数据处理的要求是准确迅速，我国商业银行的处理现状是直接从系统中获取数据，商业银行反洗钱工作人员目前还是需要花费大量精力和时间进行数据分析判断和整合。

    二、我国商业银行反洗钱对大数据的运用分析

    在大数据时代背景下，反洗钱工作需要积极适应时代变化，扩大尽职调查范围。提高第三方支付机构、银联、社会组织等机构和部门在反洗钱调查工作中的参与力度，从传统的行内单一数据挖掘向多渠道挖掘可疑交易数据转移，利用大数据的信息优势，不断提高反洗钱尽职调查的有效性、完整性、全面性，综合利用商业银行、支付机构、银联等机构掌握的资金交易信息，不断丰富完善尽职调查的手段。商业银行在反洗钱工作中，积极与公安、税务、海关等部门建立联合情报网络，共享信息、优势互补，加强沟通协调，及时准确获取可疑交易主体的真实背景、业务经营、纳税申报等方面信息内容，充实完善反洗钱调查信息内容，利用全面准确的信息优势，持续提高反洗钱调查工作的有效性。

    1.客户身份识别中的大数据运用分析

    客户进入银行办理业务，身份证件信息的识别是不可或缺的一个环节。客户来到商业银行进行业务办理，首先出示自己的身份证件，银行员工需要对客户身份信息进行核查，目前商业银行不仅仅依靠传统的公安系统身份信息关联，已经开始运用人脸识别系统，通过人脸识别数据判断客户身份，客户面部正对银行仪器的摄像头，系统拍照后进行人脸识别核对，通过大数据智能分析比对，反馈客户拍照图像与身份证件上的原始图像相似比例，达到一定比例后匹配通过，反之，系统则会发出预警，提示银行员工进行进一步的人工判别和身份信息核实询问。在这个身份核查环节，就可以大大降低客户冒名或假借他人身份证件开立账户办理业务的金融风险，同时在这个要求实名制的时代，也大大提高了商业银行反洗钱的一些效率。只要确定客户真实身份，通过商业银行的数据网络，如客户在该商业银行某一家支行或网点被标注为高风险客户，那么该客户无论去往全国的任何一个该商业银行的其他网点均会在系统中发出预警，提示商业银行员工对该客户做好尽职调查工作，从而避免产生洗钱等金融风险。

    2.客户交易信息判别中的大数据运用分析

    客户交易信息的判别依据又可以分为客户交易地区，交易对手，交易频率，交易金额，交易形式等，在大数据中，这些上述信息都是可以通过智能化的大数据系统查询获取。

    客户交易地区信息的判别依据是可以分为客户所在地区、客户交易发生地区和客户交易对手所在地区。首先客户的所在地区，目前人民银行明确划分了几类涉及恐怖融资和洗钱的风险地区，处于这些地区的客户在商业银行的很多业务会受到一定程度的限制，系统在依托大数据平台后，监测到这类地区的交易或客户时，商业银行会及时调整客户风险等级，然后采取相关后续处理措施。客户交易发生地区是反洗钱工作中的一项重要识别信息，客户开立账户的地区可能并不在洗钱风险地区，但是商业银行通过大数据系统对客户发生交易的信息进行识别会发现，客户利用电子渠道交易的IP地址会主要集中在风险地区，客户账户在这些风险地区发生交易，与其开立账户时应有用途存在明显不符，存在较大的洗钱风险，从而商业银行会对这些账户采取相应管控措施。客户交易对手所在地区若是恐怖融资和洗钱风险地区，则说明客户通过其账户与这些地区交易对手发生交易，存在资金流向恐怖融资或洗钱账户风险，在大数据系统下其交易账户的每一笔流水均会被商业银行监测分析，判断其交易的真实目的，进行相应的尽职调查排除风险。

    客户交易对手信息的识别是查询客户账户交易流水，流水中反映出的主要交易对手信息我们就可以在数据库中查询，若该客户的交易对手是交易可疑客户或高风险客户，系统会根据相应模块发出稽核预警或尽职调查提醒，提示客户归属商业银行对客户交易进行尽职调查询问，排除不必要的金融洗钱风险，确保交易的安全性和合规性。

    客户交易频率的识别是指客户在一定时间范围内进行交易的次数，不同的客户在其账户交易中会存在不同的交易频率，客户的交易频率在长期的阶段中是有一定规律性的，在反洗钱系统数据分析中我们可以看出一个客户账户交易的频率。如果客户在长期未发生交易的情况下，某一时期突然反规律的进行大量交易，交易频率很高，交易金额较大，这种反常交易就需要进行关注。很多不法分子会开立或购买多个闲置账户，在一段时期利用这些账户从事洗钱等非法活动，对这类账户商业银行反洗钱系统需要进行长期关注，确有可疑需要采取相应的反洗钱措施。

    3.客户涉及司法查冻扣的大数据运用分析

    商业银行客户在涉及司法机关查冻扣时，商业银行会根据司法机关查冻扣依据进行分析，从而调整客户风险等级。商业银行反洗钱系统大部分实现了与司法机关查冻扣系统的关联，依托平台互通后， 商业银行可以通过共享系统中司法机关的判决书等文件信息，通过查阅了解客户是因为什么被采取司法措施，对于涉及电信诈骗、民间借贷等原因被司法机关查冻扣的，商业银行在系统中将客户风险等级调整为高风险。大数据的运用实现了线上对客户涉及的司法查冻扣进行分析，极大的提高了反洗钱监测和防范的工作效率。

    4.支付交易监测中的大数据运用分析

    商业银行反洗钱系统需要设定相应的筛选判别条件，对符合条件的相关交易进行识别，提醒工作人员对这些交易进行关注并开展尽职调查。大额转账交易中分为对公与对私交易，商业银行可以根据交易的金额设置筛选条件，对于达到金额条件的交易进行监测分析。对公业务可以通过同城和异地、本行和跨行的所有支付结算业务，涵盖汇兑、支票、银行汇票、商业汇本票、托收承付、委托收款、国内信用证等结算方式，对其中的行号、结算方式、交易类型、金额及币种进行重点分析判断。对私业务中对于转账支付和第三方支付进行关注。

    对于可疑交易识别设定，可以针对客户账户短期内资金快进快出，分散转入后集中转出或集中转入后分散转出；对公账户发生的交易与其经营范围存在明显不符，交易用途与经营范围无关联关系；对公账户资金收付频率和金额与企业经营规模明显不符，一段时间的交易与其历史经营规模存在较大差异；客户账户交易时间与正常交易时间不符，如大部分交易在夜间至凌晨发生，不符合正常业务和资金使用规则；相同收付款人短期内发生频繁大量交易往来，交易金额较大或交易笔数很多；长期不动户短期内呈爆发式的发生大量交易，且原因不明；对公账户短时期内收到多笔个人汇款，且汇款人之前与客户毫无交易往来；同一账户拥有人频繁开销户，多个账户销户前均发生过大量资金收付；对公账户发生的现金存取交易的金额、频率、用途与其企业正常的经营现金用途不符；客户账户近期交易对手为高风险地区客户或高风险客户。这些方面来进行差异化的设置。

    三、我国商业银行反洗钱对大数据运用分析的相关建议

    1.完善商业银行反洗钱内部机制

    商业银行反洗钱的相关制度、内部控制，对反洗钱工作有效性的开展具有重要作用。商业银行要明确反洗钱内部控制目标，将反洗钱工作要求融入到日常的具体业务操作和管理中，让反洗钱成为商业银行风控体系中的有机组成部分，全面覆盖到商业银行各个领域的业务风险防控中。同时商业银行反洗钱内控制度要与其本身的业务规模、经营范围相适应，根据各商业银行实际情况不断完善，为商业银行反洗钱工作奠定坚实的制度基础。商业银行要进一步明确反洗钱岗位责任制，将反洗钱的具体职责落实到各部门和岗位。明确商业银行反洗钱相关部门的工作权限，同时强化反洗钱工作思想和制度培训，反洗钱是商业银行各岗位所有员工的工作和责任，各部门需通力协作，前后台联动配合，共同创造和谐稳定的金融环境 。

    2. 优化商业银行反洗钱系统 强化大数据技术运用

    随着信息技术的不断发展，我国商业银行在反洗钱工作中通过外包或自行研发的方式建立了反洗钱计算机系统。但目前的商业银行反洗钱系统还存在着不足，在提取可疑交易过程中会存在漏报或重复报送的现象。商业银行反洗钱系统需要进一步优化完善，根据社会上多元化的支付交易手段，不断升级完善计算机系统，从直接提取数据的程序设计向风险为本的反洗钱风险评估流程转变。在大数据运用方面，加强对非结构化数据及实时数据进行存储加工，构建新的数据生态环境。通过多渠道获取反洗钱数据，建立与公检法、海关、工商数据信息共享的大数据平台，，同时开展与第三方支付机构的规范合作，结合第三方机构交易发起和返回数据，加强数据采集和挖掘的全面性，为反洗钱系统的监测分析提供强有力的技术信息保障。商业银行在运用大数据开展反洗钱工作时，要不断提高数据的管理和处理能力，加强对源数据的批处理，按照一定的数据规则和结构，建立索引，提供同步查询。不断进行技术创新，运用人工智能等手段，完善商业银行反洗钱监测模型，提高数据综合查询和处理速度，确保商业银行反洗钱工作高效准确的开展。

    3.加强对反洗钱业务人员的培训

    反洗钱从业人员的业务能力和技术水平直接决定反洗钱工作的有效性。目前商业银行反洗钱工作仍然处于“被动”反洗钱阶段，工作人员根据上级下发反洗钱数据后开展反洗钱工作。商业银行需要提高从业人员反洗钱意识，使每个反洗钱从业人员主动积极开展反洗钱工作，自行挖掘分析可疑数据。商业银行开展反洗钱培训，让每位从业人员了解到反洗钱工作的重要性，业务的持续稳定发展离不开反洗钱的工作开展。同时现在我国商业银行反洗钱从业人员素质不高，数据监测分析技能水平不强，缺乏主动发现洗钱风险的专业素养。商业银行在业务培训中要加强对反洗钱相关法律法规的培训，明确从业人员应承担的法律职责，了解业务交易中可疑交易的规律和特点，掌握反洗钱可疑交易监测分析的方法。在大数据时代，商业银行需要培养一批了解系统、熟练掌握数据挖掘、监测和分析的专业化人才，确保从业人员及时了解反洗钱最新政策，及时掌握最新的数据运用方法，使从业人员学会自主判断分析能力，确保反洗钱工作的有效性开展。

（建行镇江分行 孙堂玮）