大数据时代下的反网络洗钱思考
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大数据时代下的反网络洗钱思考
（&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。本文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
一、反洗钱的涵义
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，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。
二、互联网时代反洗钱工作存在的问题
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，具体指可疑交易分析、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繁琐、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，特别是移动互联网的日益深入人们的生活，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又清晰的认识，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。
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来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，政府部门亟需要发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的更新培训内容，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人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的开展。
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。
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，不能有效的识别具体到个人或者集团。即使实施洗钱犯罪行为，在这样就不能有效的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、预防性不能很好的实施，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，不能有效的震慑违反犯罪行为，洗钱行为也是如此。传统金融模式的洗钱模式是势必会造成反洗钱罪犯的信息暴露，会给反洗钱工作人员留下证据；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，有效的识别客户信息。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。&
三、大数据时代下构建反洗钱工作长效机制的思考
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。
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。
&&&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。
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。
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，能够积极有效的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：
男，湖北仙桃人，武汉工程大学法商学院，硕士研究生学历，主要研究方向：企业经济与管理，曾在国内期刊公开发表过多篇文章。
湖北武汉市江夏区流芳大道特1号（武汉工程大学流芳校区法商学院）
作者：彭明威
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本网法律顾问机构：北京市中凯律师事务所蚂蚁金服利用大数据找出藏匿于网络的洗钱黑手
除了能够从中挖掘出各种商机外，大数据在反洗钱领域的能力也开始崭露头角。作为互联网金融的领军企业，蚂蚁金服正在利用大数据找出藏匿于网络空间的洗钱黑手，建立起智能的反洗钱体系。
大数据挖出洗钱黑手
一家在网上经营茶叶的商户，商品种类极少，商品介绍很简单，价格却比同类产品高出数倍。这家店铺的在线客服不接受业务咨询，营业额却很高，信用评价中有类似“给力”“你懂的”“天龙”等与商品不符的用词。
再仔细核对后发现，店铺中产地为福建的商品均由湖北发出。此商户的买家每隔一周或一个月就重复购买同一商品，且成交金额相对固定。综合以上线索，蚂蚁金服的反洗钱人员推定该商户正在通过网络秘密出售违禁精神药品，随后将相关线索上报给了监管部门。
记者了解到，在蚂蚁金服这样一些互联网金融平台上，支付、融资，等各种行为都会留下痕迹，这样积累下的大数据，给反洗钱工作带来了良机。
蚂蚁金服反洗钱相关负责人表示，由于掌握的不仅仅是简单的金额数据，还包含消费行为等各种维度的信息，这些信息可以让反洗钱人员一改线下静态、片面的信息采集方式，可以动态、持续的了解客户，破除洗钱人员的各种伪装，综合资金、非资金关联关系、电子商务等动态信息，揪出犯罪分子。
模型实现智能反洗钱
目前的反洗钱工作主要通过大额可疑信息报告制度完成，具体到可疑交易识别、预警、报告等过程，均需要大量金融机构的前台柜员来参与。这样不仅增加了信息搜集和报告的边际成本，而且还存在覆盖面窄、误报率高、时效性差等缺点。
因为掌握了大数据，蚂蚁金服在反洗钱工作中采取了先利用数据智能化排查，待发现可以交易后再进行人工甄别的方式，从而大大提高了效率，也减小了误报率。
据悉，蚂蚁金服分析了常见的7大类上游犯罪交易特征，并以此为基础，结合互联网支付特性，综合考量客户属性、交易及资金属性、环境设备及关联关系信息，自主建立异常交易监测规则。同时，研发离群特征分析模型侦测偏离正常模式交易。利用大数据，蚂蚁金服将建立起这7大类上有犯罪的监控模型，一旦用户的资金行为出现可疑迹象，机器将自动识别。而且通过以往的案件中总结出可量化特征，学习各种黑样本之后，这套智能反洗钱体系还将会越来越聪明。
蚂蚁金服反洗钱业务相关负责人介绍说，在探索利用大数据搭建起智能反洗钱体系后，蚂蚁金服希望能和金融机构一道合作，加大对恐怖融资和网上洗钱的打击力度。
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