基于大数据技术的商业银行反洗钱风险识别“穿透”研究
陶士贵 相瑞摘 要从国商业银行反洗钱工作面临现状和挑战出发通回溯近年国外对反洗钱监测识别方法相关研究成结合目前新国际反洗钱监管要标准通搭建反洗钱数据综合分析平台完善客户尽职调并通引入人工智能复杂股权关系路径算法和然语义分析算法有效识别企业终受益人（B）实现风险“穿透”促使商业银行反洗钱领域核心竞争力提升。
关键词反洗钱;数据;尽职调;受益人识别图分类83033 献标识码B 编k37600070、问题提出当前国际反洗钱和反恐怖融标准趋严、趋紧国外多商业银行反洗钱和金融制裁领域频繁受到巨额处罚合规工作重要性更加凸显。
07年美国货币监理署（）对加州商业银行（r Bk lr）违反《银行保密法》（B）行罚款800万美元年又以纠正已知B违规行由对相关涉事人员再次处以总计3万美元民事处罚。
08年月荷兰合作银行（Rbbk ）因欺骗、妨碍对银行反洗钱程序审被判犯有刑事合谋罪终向支付近369亿美元达成和。
08年美国多监管当局对全美银行（Bk l ）及其母公司美国合众银行（Br）开出金额合计803亿美元反洗钱处罚。
08年3月美储责令国某型银行纽约分行建立和完善反洗钱合规机制合理评估产品、客户（包括政治公众人物）洗钱风险并聘请三方公司对交易进行回溯性筛。
随着近年不济体贸易摩擦不断演变对跨境金融机构展开反洗钱调和制裁行随可能成政治济领域惯用手段特别是作跨境贸易结算主要体商业银行处反洗钱领域前沿阵地合规营方面首当其冲。
与08年我国迎了四轮评估国人民银行客户尽职调、受益所有人识别、定向金融制裁等领域提出更高要并提出要通检和处罚对违规金融机构形成震慑、警示和约束;银保监会要商业银行业发展、反洗钱和反恐怖融合规、洗钱和恐怖融风险管理必须保持步明确配合国院反洗钱行政主管部门履行银行业金融机构反洗钱和反恐怖融监督管理职责。
随着国外对商业银行反洗钱监管日益趋严将数据技术用改进商业银行反洗钱识别监测方法进而提升反洗钱监测效率是目前亟待问题。
二、国外相关研究近年国关金融机构反洗钱活动客户尽职调和受益所有人识别方法及能力研究较多研究人员主要集高校和国人民银行分析和探讨集方法论运用角及金融机构反洗钱监测体系建设方面。
宋志国（05）[]分析了目前离岸公司和地下钱庄洗钱新手法与新特征进而提出构建以客户数据流基础以监管机构导向建立可疑交易信息收集体系构建数据模型分析体系。
黄静云（05）[]提出数据反洗钱领域应用面临机遇和挑战要构建安全+控制+共享+人才反洗钱工作机制通全景式、关性数据分析和比对快速有效地识别可疑交易并主识别身反洗钱风险管理体系薄弱环节。
吴正德（07）[3]提出通反洗钱风险控制体系顶层设计、可疑交易监测分析指标设计以及通信技术运用等方面建立以风险导向反洗钱监测分析体系遏制洗钱风险蔓延。
李长河等（08）[]分析了贸易洗钱主要方式以及对应反洗钱监管发展程和趋势提出应加强对海外客户背景调、建立综合模式反洗钱结构、整合贸易反洗钱数据库及报警共享系统、以风险评级监测抓手和加强贸易反洗钱业培训等方式进步提高贸易反洗钱准确性与质效。
张国坤（09）[5]提出加强信息平台建设完善反洗钱控制细化洗钱风险防措施做客户身份识别提高可疑交易报告质量规保管客户身份和交易信息。
王怡靓（07）[6]提出建设反洗钱计算机系统重要性分析我国反洗钱计算机络系统建设现状、问题和不足基础上指出接入金融机构和政府职能数据、优化监测分析功能、反向提供数据金融机构是下阶段要重推进工作。
谢婼青等（07）[7]通分析反洗钱国外现状、理论研究、统计方法等探究数据挖掘技术反洗钱活动应用通对比传统分析方法和新型数据挖掘技术差异性提出gr和识别方法可行性探讨。
李朋林等（08）[8]基区块链技术发展和应用指出其心化、不可伪造和篡改、动化等特对商业银行反洗钱业领域具备可行性、重要性和创新性。
肖琨等（09）[9]提出可将分类、聚类等无监督、半监督学习算法反洗钱可疑行模型识别进行应用尝试并通交易行和犯罪信息两维进行了建模路径分析证明了相关理论可操作性。
从国外献可见学者多关是金融机构反洗钱监测体系建设方面而对数据技术应用反洗钱领域尚形成较完善研究体系运用数据技术对反洗钱方法进行改进具有定创新价值。
三、反洗钱风险识别监测关键客户尽职调和终受益人识别近年国外金融監管机构对反洗钱监管法规和要逐步升级。
美国金融犯罪执法局（）新规要金融机构法人企业客户开立账户应对拥有、控制和从该法人客户获利受益所有人身份进行识别和核实包括（）识别和核实客户身份;（）识别和核实开立账户法人实体受益所有人身份;（3）通掌握客户关系目和性质进行客户风险评级;（）通持续监控识别和报告可疑交易并给予风险维护和更新客户信息。
国人民银行08年6月也发布了《关进步做受益所有人身份识别工作有关问题通知》（银发[08]6）银发[07]35基础上要“建立健全并有效实施受益所有人身份识别制”加强了人身份证件有效性核。
从国外反洗钱监管日趋严格种种要看对客户尽职调（）和受益所有人识别方法及能力成商业银行反洗钱活动合规与否重重。
作金融行业早设立金融犯罪威胁缓释团队商业银行汇丰银行早06年就率先集了情报分析、尽职调、反欺诈、数据挖掘等各领域专实现对集团所面对各种金融犯罪风险集管理。
汇丰银行建立了全球统客户尽职调机制遵守8条建议“部控制、境外分支机构和附属机构”要前提下确保对客户洗钱风险评价准确管控措施能够有效覆盖风险;严格遵守营业当地监管部门对信息保密要集团部机构仅能分享监管允许信息。
目前国绝部分反洗钱活动都是通金融机构进行交易结算特别是通商业银行进行结算因很多商业银行包括监管机构对反洗钱监测识别场景都是基金融机构账户交易流水进行数据挖掘建模和反洗钱风险认定基交易对手身份特征例如贩毒、恐怖主义、腐败、走私等进行可疑行识别和监测因对商业银行客户尽责调和终受益人识别能力提出了非常高要。
（）客户尽职调基反洗钱背景下客户尽职调主要聚焦以下三重 对涉及高风险地区业要强化系统控制通机控+人控方式进行重针对性分析以模型监测、数据统计等形式进行量化分析并辅以反洗钱领域专验判断借助系统和模型尽可能缩目标客户和业背景围减少非必要人力投入保障重目标客户尽职调结准确性和及性。
对疑似涉及制裁围业重审交易背景、货物及其原产地、运输工具、路线、地、装卸货港口和单证业相关条款等对运输路线涉及被制裁国按照“实质重形式”原则进行分析判断。
3 对重目标客户尽职调要着眼利用基础交易合、商业发票、报关单、提单等验证其真实性准确识别信用风险和欺诈风险;对结算用途与客户主营业围不、交易价格异常等存洗钱或可疑因素情况进行重分析;对货物或容涉及违法、违禁、军火武器或者两用物项等进行识别判断等。
（二）终受益人识别目前全球反洗钱监控趋势从传统打击犯罪、毒品、恐怖组织等活动要“K”提升到“B”客户尽职调越越强调对终受益人（B）识别即识别终享有金融交易相关济利益人而不仅仅是表面收付款人。
终受益人识别主要针对非然人客户通对公司、合伙、信托、基金、非营利性社会组织和工会等主体终拥有或控制权归属人进行分析根据股权、表权、人事财控制权、合作权益、董事会及高级管理层关系、委托人、受益人、受托人、主要责人和合伙人等关关系路径进行识别并得出终拥有或控制客户或多然人及客户所办理交易终受益人。
四、数据技术实现商业银行反洗钱风险识别“穿透”效应机理与应用当前济形势下商业银行反洗钱监测和识别活动既要面对跨区域、跨行业集团化营企业又要面对成千上万生命周期更迭企业客户信息分散、银企信息不對称、集团客户信息整合不够等原因导致银行尽职调和终受益人识别方面常被动。
要破信息不对称困局实现有效识别反洗钱工作关系错综复杂业背景和客户控制人信息商业银行亟须依托数据技术将企业各维变量纳入监测识别围统筹兼顾缺不可。
强监管、严制裁背景下反洗钱工作要商业银行对多维外部数据信息标准化采集与建模分析要科技部门与业条线、信息系统与业专深融合根据外部济环境和监管要不断实现动态调优通数据技术赋能实现反洗钱工作监测和识别智能化。
（）客户尽职调数据“风险穿透”应用商业银行反洗钱工作对客户尽职调主要包括准入阶段获取和记录企业及其终受益人相关信息、筛反洗钱关客户名单、核实企业身份背景信息、审阶段评估企业反洗钱风险等级以及续管理基风险状况采取适当风险控制措施及退出风险高且难以控制客户关系等环节。
准入阶段对企业及其终受益人相关信息收集要商业银行通业前台主动要企业进行信息申报和材归档也可以通工商、税、海关、政府公共信用信息数据等进行真实性校验和数据补充基础上通反洗钱关客户名单进行筛并进行交易背景信息调和持续监测整流程持续长、关信息多且效性要高（见表）。
商业银行借力数据技术可以通搭建反洗钱数据综合分析平台通基础数据层、接口数据层、知识库存储层、应用平台层和系统访问层多结构设计进行外部数据接入、清洗、整合实现数据标准化、结构化入库进而打造数据台和业台基反洗钱尽职调应用场景进行数据支持企业信息收集、真实性核验、反洗钱名单动筛及更新、贸易真实性背景核验、企业面信息（包括但不限失信、涉诉、行政处罚、外部舆情、工商销、欠税漏税等）提供系统化、平台化数据询、展示、监测、预警等系列功能（见图）。
数据技术应用可以有效协助反洗钱识别人员更加深入全面地了企业提高商业银行前台人员信息收集效多渠道企业相关信息可以反洗钱工作企业尽职调全流程提供策辅助和管理抓手进而提高商业银行反洗钱工作识别、预警、处置等各环节管理能力。
（二）终受益人数据“风险穿透”应用当前反洗钱工作对非然人企业终受益人识别绝部分基工商信息股权关系分析该类情况对识别股权结构相对简单企业而言较容易基股权份额和树形股权结构图即可分析得出企业终受益人对象但是对股权关系错综复杂甚至是代持股、人事财控制权等复杂关系路径单纯依靠人力分析识别就会面临繁杂和海量数据统计分析工作并且可能出现人失误带分析结准确性问题因亟须通反洗钱管理系统体和数据算法模型相关问题。
该类模型算法以企业股权关关系基础通实调取新工商股权信息股权关系链上并计算实际持股比例关客户将其认定企业疑似终受益人。
实际应用商业银行通数据分析建模平台抓取当前企业各层级股东及其持股比例直至挖掘至层只有然人止并将其定义终端。
通模型算法分析各层级终端对目标企业持股比例进而计算实际持股比例关客户若出现股东存配偶、直系亲属等情况则还要进行累加计算。
如图所示假设目标分析企业股权关系识别终端然人、、G对情形股权关系则通接持股控制算法可以计算得出企业疑似终受益人;如然人股东出现配偶等关关系则持股算法又会进行相应调整例如情形假设和G配偶关系则计算得出企业疑似终受益人与G共持股比例达到5%超了;若情形和G无关关系计算得到、、G持股比例超50%则判断持股比例股东所持比例与其他股东平持股比例比率根据部给定参数阈值通模型进行判断终计算出持股比例股东即疑似终受益人。
示例情形数据仅举例分析了股权穿透3层终受益人识别计算路径而实际反洗钱工作复杂股权关系可能高达数十层涉及客户数也会是很量级必须依托数据模型算法通加工外部工商数据提供股权信息以及商业银行部积累人关关系信息通机器进行数据加工和结分析实现数据精确识别和计算效提升。
商业银行反洗钱监测识别工作面临挑战即隐形关系路径下终受益人识别特别是对委托人、代持股等非工商数据可以体现情况要另辟蹊径通数据分析技术进行疑似关系识别。
对隐形关系路径下终受益人通常会存利益关系输送、新闻媒体披露、司法涉诉共被告等蛛丝马迹但要识别人员通量信息检和数据分析挖掘方面外部海量信息检和识别工作十分烦琐另方面也会带信息不准确性和延性。
通目前数据挖掘算法L（然语义分析算法）即可实现该类信息机器学习和动识别通针对目标企业及其关企业银行交易流水数据、外部新闻舆情数据和司法涉诉类信息数据清洗和加工整合依托深神络分类模型、分词及抽取算法等人工智能技术深模型训练以模拟实现各类数据主识别工作迅速定位目标企业疑似隐形终受益人信息辅以反洗钱专验识别并将人工确认结通监督学习方式反馈给模型算法进行迭代优化升级从而实现隐形关系路径下终受益人有效识别（见图3）。
外随着数据应用知识图谱技术不断深入应用商業银行借助外部数据整合信息支持可以突破现有外部工商股权数据分析技术瓶颈股权、投、高管关外通增加保证信息、抵押权属、金交易、业上下游等商业银行特有数据维挖掘客户多重关形成可视化关关系图谱从而实现复杂路径下客户关关系询辅助业人员更准确、更有效地识别企业关关系路径。
反洗钱工作涉及量企业及其关人身份信息、交易信息由交易对手和运输信息获取要还涉及量海外信息数据。
由境外营环境复杂反洗钱工作可能会受到多方面因素影响特别是欧盟实施《通用数据保护条例》（GR）严格监管欧盟公民信息使用和管理并适用任何收集或处理欧盟公民数据机构如出现数据泄露会予以上限000万欧元或企业上财年全球年收入%监管处罚。
因反洗钱工作对数据信息安全和保密要以及外部数据采购渠道合规性都将成很长段商业银行反洗钱工作要重关和问题。
（二）推动区块链技术反洗钱风险识别监测不环节和场景落地应用区块链技术通块链式数据结构存储和验证数据利用分布式节共识算法生成和更新数据利用密码学方式保证数据传输和访问安全两机构可以有效授权实访问共享数据库种种特征都与反洗钱工作要数据保密合规性要不谋而合也监管部门与商业银行、商业银行彼信息共享提供了安全有效路径。
区块链技术能够把全球各国各机构映射到虚拟数世界基数学这种人类明公约数汇集不机构共识实现反洗钱信息全球实共享与隐私保密共存。
（三）强化反洗钱管理配置商业银行要加对反洗钱专职管理配置投入力各层级合规条线以及涉及跨境业主要条线部门应设置反洗钱专职管理人员专职人员配置数量要与机构层级业规模和复杂程相匹配从而建立人员结构合理、职能职数匹配、专业素质硬反洗钱管理序列提升反洗钱甄别工作效能。
（四）加人才培养和人员培训商业银行反洗钱工作数化型是项巨工程其核心是“场景+技术”是业和科技深融合要打造支既精通业又精通技术复合型人才队伍从而紧盯监管要和业潮流发展方向加快科技发展与反洗钱甄别工作协共进通反洗钱工作专业语言诠释技术并强化系统建设助力反洗钱甄别工作效能提升实现商业银行反洗钱领域核心竞争力增强。
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