摘 要：随着金融业务的日益发展，传统的反洗钱监管方式已无法适应新形势的要求，大数据的运用为反洗钱监管拓展了新的空间。文章分析了大数据的概念及特征，列举了大数据对反洗钱监管的作用，探讨如何在反洗钱监管中运用大数据，并就在大数据背景下提升反洗钱监管有效性提出了相关建议。
关键词：大数据 反洗钱 监管
一、引言
21世纪以来，随着数据管理技术的快速和深入发展，各种数据正在迅速膨胀变大，大数据概念孕育而生。作为产生大数据的典型领域，金融业留存的客户及其交易的相关信息构成了其大数据的基础。2012年以来，FATF（金融行动特别工作组）对反洗钱国际标准及其评估手册做了大幅度修改，反洗钱工作的有效性被提到前所未有的突出位置，FATF对各国的下一轮评估将采取合规性指标与有效性指标相结合的方式，综合评判一国反洗钱体系整体运行情况。对反洗钱监管部门而言，如何将大数据技术运用到反洗钱监管中去，通过对已有数据收集、处理、分析方法的改进，进一步提升反洗钱监管的有效性，亟待我们开展进一步研究和探讨。
关于大数据技术在反洗钱监管工作中发挥的作用，李新安（2014）认为，通过大数据技术对交易信息进行分析，不但能够有效监测和识别高风险客户和可疑交易，而且可以节约在甄别工作中的人力付出，有助于提升反洗钱工作的整体成效。谢坤（2014）认为，反洗钱监管工作的现状要求引入大数据技术，同时大数据技术的引入给反洗钱监管工作也带来了新的机遇和挑战。对于如何构建基于大数据背景下的反洗钱监管系统，李正河（2013）提出了“多维度实时数据采集”、“大数据分析和挖掘算法”、“可疑交易行为跟踪追溯”等三步骤方法，配合直观易用的数据呈现给反洗钱监管人员提供可靠的决策信息。谢坤（2014）提出要加大对反洗钱监管专业人才队伍的建设，和加快信息安全保障工作，尽快出台相关办法和制度，确保在利用大数据的同时，不会造成信息泄漏的风险。李新安（2014）认为要完善大数据安全及风险管控机制，实现风险为本的反洗钱工作方法和大数据技术的有机融合，避免“大数据”演变为“大风险”。
二、大数据的概念及特征
大数据（big data），是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。大数据的数量级一般达到几十TB甚至数PB（注：1TB=240Bytes，1PB=250Bytes），远远超过传统的数据处理和存储设备的承载能力。大数据与过去的海量数据有所区别，其基本特征可以归纳为体量大、类型多、价值密度低、处理速度快。
目前，大数据技术已在商业、经济、气象、农业甚至政治领域得到越来越广泛的应用。企业通过对大数据的收集、整理和分析，可以对营销方式、营销对象和销售网络进行优化；政府部门通过对公共大数据的分析及利用，为制定政策提供可靠的事实参考；保险公司利用更加多维全面的数据样本，提高对风险发生概率和损失程度的估算精准度，强化风险管理能力。随着金融业全面进入“互联网+”时代，大数据也将全面、深刻地影响着金融业的发展，将不断推动金融机构在经营理念、产品设计、营销策略、服务理念等方面进行创新，提升服务水平，强化风险管理能力，进一步实现科学化、现代化经营目标，反洗钱监管同样离不开大数据的支撑。
三、大数据给反洗钱监管带来的机遇
1.构建多维度的银行客户形象。大数据可以摆脱由银行客户提供证明文件带来的信息不对称，改变银行机构通过被动接受客户提供的信息来了解客户背景的尴尬局面。通过数据交换和共享，监管部门可以掌握银行客户对金融机构、金融产品、交易时间、交易方式等方面的偏好，将银行客户变得更加生动和具体，呈现出一个立体的、饱满的银行客户形象。
2.提升风险预警能力。大数据的丰富性和多样性，使得监管部门能够充分利用各行各业的大数据来提高整个社会的洗钱风险预警能力。反洗钱监管部门可以通过数据分析，实时修订风险评估指标参数，构建风险模型，有效监测和预测不同行业、不同机构、不同产品的风险程度，提高对风险掌控的敏感性和精确性。
3.完善风险管理。“大数据”的广泛性和全面性可以对日常监管中了解的信息形成有效补充，完整、准确地反映出被监管机构的风险状况，有利于监管机构实现风险为本的监管思路，制定出务实、高效的监管计划及时防范和化解风险，实现FATF组织反洗钱监管有效性原则目标。
4.实现监管资源的高效利用。大数据背景下，各级反洗钱监管机构可以共享监管资源，及时了解全国范围内的监管信息，通过比较、分析某一金融机构所辖不同地区分支机构的监管结论，找出不同地域风险表现的特征，有针对性地开展监管工作，节约监管成本。
5.提升反洗钱调查效率。利用大数据技术进行数据扫描和关系连接，运用数据智能处理和全面搜索技术锁定可疑交易和客户身份信息。同时挖掘和提取出的业务规律和交易模式，也可以为洗钱行为的确定提供依据。大数据技术中的关联分析、神经网络技术、决策树算法等各种分析和挖掘方法可以使反洗钱调查变得方便、快捷，有利于在第一时间锁定犯罪线索。
四、大数据在反洗钱监管中的运用
1.反洗钱监管大数据的内容。
（1）反洗钱监管涉及的数据信息。大数据包括收集、管理和处理等过程。反洗钱监管“大数据”的重要组成部分是金融机构在日常经营中产生的大量数据，例如金融机构掌握的客户身份基本信息及交易明细、反洗钱调查资料、金融机构向反洗钱监管部门报告的大额交易和可疑交易记录等；此外，还包括反洗钱监管部门在反洗钱监管过程中获得的数据、政府部门掌握的企业或个人信息以及其他行业产生的对反洗钱监管有用的数据。
（2）反洗钱监管运用的大数据技术。大数据分析与挖掘是反洗钱监管中普遍运用的大数据技术，也是在大数据浪潮的推动下，分析与挖掘技术的又一次延伸。比如当需要寻找相似度高或者关联性强的目标账户、个人或机构时，可以利用利用聚类技术将已经确定为洗钱的行为做“标本”，进行聚类分组，从而获得的其他目标也有可能属于洗钱行为；当需要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时，则可以通过关联分析来整合不同来源的数据；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）。此外，反洗钱监管数据单机处理方面的主要分析工具有Access、Excel和SQL数据库，主要的数据库分析工具有关系型数据库管理系统（RDBMS）、并行处理架构（MPP）以及Ma pReduce等。
2.目前反洗钱监管中涉及大数据运用的主要领域。
（1）大额交易和可疑交易监测。中国反洗钱监测分析中心接收的金融机构报送的大额交易与可疑交易数据是目前反洗钱监管中涉及到的最大的数据流。中国反洗钱监测分析中心通过研究、分析和甄别报告数据查找犯罪线索，按照规定向有关部门移送、提供涉嫌洗钱犯罪的可疑报告及其分析结论，配合有关行政执法部门进行调查。
（2）日常监管信息的采集。目前监管部门通过“反洗钱业务综合管理信息系统”对监管信息进行归集、共享，该系统为反洗钱监管部门内部系统，不对被监管部门及外部单位开放。该系统收集的数据包括监管报告、监管档案、被监管机构的相关报表、调查报告、调查案例及各类工作信息，目前该系统还不能提供数据的横向查询和上行查询，各项功能还在进一步优化。
（3）反洗钱行政调查（协查）。对金融机构的反洗钱行政调查是《反洗钱法》赋于国务院反洗钱行政主管部门或者其省一级派出机构发现可疑交易活动需要调查核实时的权力。反洗钱行政调查（协查）时需要全面、准确掌握调查（协查）对象的身份信息、账户实际控制人、交易对手、交易方式、交易IP地址等内容，随着网上银行、手机银行、POS机等新型支付手段的产生，反洗钱行政调查（协查）中更需要大量的背景数据作支撑。
3.运用大数据开展反洗钱监管的难点。
（1）数据来源多，采集难。数据源是大数据技术运用的前提，反洗钱监管“大数据”涉及对象众多，除了金融机构间资金流动数据外，来自工商、税务、海关以及消费、娱乐、社交及人们生活领域多个源头的数据均应纳入数据采集范畴，如何协调与不同部门、不同行业的关系获取对反洗钱监管有用的数据，极大地考验着反洗钱监管部门的智慧。
（2）数据格式杂，整合难。大数据通常由某类机器自动生成，而且其格式通常并不是所有用户共享的，在运用大数据开展反洗钱监管过程中，只能是先收集所有能收集到的数据，然后再考虑其中哪些是重要的。因此，必需对大量半结构化和非结构化的数据进行沉淀、整合使其变成可用于分析的结构化数据。这就对数据的处理和分析工具提出了较高的要求。
（3）数据范围广，保密难。在大数据背景下，反洗钱监管部门获取的数据往往面广量大。根据《反洗钱法》的规定，对获得的客户身份资料和交易等相关信息均应严格保密，不得向任何单位和个人提供。如何在数据获取、数据处理和分析过程中保证数据不外泄，避免相关数据处理人员产生泄密风险，都是反洗钱监管部门需要重视的。
五、大数据背景下提升反洗钱监管有效性
1.当前反洗钱监管面临的主要困难。
（1）新业态、新产品和新业务不断涌现，给反洗钱监管工作带来挑战。以互联网金融为代表的新型金融业态，不仅对传统金融业务模式产生了一定影响，也使洗钱活动的方式发生了很大变化。从实际情况看，当前与互联网金融和跨境资金交易相关的洗钱活动大幅增加，风险防控滞后的金融机构尤其容易被利用，甚至部分员工还利用专业优势和职务之便，自觉或不自觉地参与或协助不法分子从事洗钱等犯罪活动。
（2）金融服务政策与反洗钱政策缺乏协调整合，反洗钱监管受到阻碍。一是反洗钱监管政策的日益严格与金融服务政策的放宽存在冲突。如《中国人民银行关于改进个人支付结算服务的通知》规定从单位银行结算账户转移资金不受限制，而现实情况是，当单位资金转移到个人账户后，大部分都会通过现金方式将款项转移，导致反洗钱资金监测工作无法有效开展。二是各项政策未能有效整合。如目前涉及账户管理的制度规定很多，主要有《人民币账户管理办法》、《境内外汇账户管理规定》、《个人存款实名制管理规定》、《金融机构客户身份识别和客户身份资料及交易记录保存管理办法》等，各项政策发布时间不同、制定部门不同，对账户管理的要求也存在很大差异，政策的制定部门在政策的解释上也不尽相同，因此，金融机构在执行中觉得无所适从，反洗钱监管也因依据各异而力不从心。
（3）大额交易和可疑交易数据利用价值不高，制约反洗钱监管效能。各级金融机构可疑交易信息发现途径单一，工作人员业务素质不高，不能有效对可疑交易进行分析和判断。日常工作中，金融机构一线柜面人员简单判断，对照已公布的可疑类型特征，填写可疑交易报告，传递到该机构的反洗钱情报收集人员，而情报收集人员对所得信息通常不加分析判断就直接上报，致使反洗钱监管部门接收的可疑交易数据大部分情报价值不高，形成垃圾数据，浪费了反洗钱监管部门的工作资源，降低了监管部门工作的有效性。2014年度我国反洗钱监管部门共接收可疑交易报告1772.53万份，经监测分析，全年依法对外移送可疑交易线索仅282份。此外，目前反洗钱监管部门中大额、可疑交易数据接收与应用的脱节，使基层反洗钱监管部门难以对重点可疑交易进行对比分析。更令反洗钱监管部门困惑的是相关金融机构一线业务审核完全依赖于个人身份识别系统，让利用他人身份证办理业务的可疑交易难以追责真实嫌疑人。
（4）反洗钱力量配备不足，整体工作呈弱势化。反洗钱是一项专业性、技术性很强的工作，目前，全国地市以下基层人民银行未设立反洗钱专门机构，反洗钱监管人员多为兼职，而精通银行、证券、期货、保险、外汇、法律、计算机知识的反洗钱专业监管人才更为匮乏，基层人民银行有限的监管力量难以高质量的完成现场监管工作。
2.提升反洗钱监管有效性的紧迫性。
（1）FATF新一轮互评估工作，对我国反洗钱监管提出了更高的标准。2013年FATF启动了各成员国新一轮互评估工作，互评估采取合规性指标与有效性指标相结合的方式，综合评判一国反洗钱体系整体运行状况，我国将在2016―2017年开展自评估并接受其他成员国的互评估。要做好迎接新一轮互评估的准备工作，不仅要进一步完善我国反洗钱法律法规，而且要在国家层面构建洗钱和恐怖融资风险评估体系，积累一系列反洗钱统计数据和具体案例，围绕有效性目标调整现行监管政策。应该说，新一轮互评估工作，对于我国的反洗钱监管部门和反洗钱义务主体，都是前所未有的挑战。
（2）有关国家加大对洗钱犯罪的处罚力度，使我国金融机构在境外面临较大的监管压力。以银行业为例，目前按总资产排名全球前十名的银行，我国独占四席。据统计，2009年以来，排名前十的非中资银行陆续受到有关国家严厉的反洗钱监管处罚或正在接受类似调查。美国自2012年以来，三分之二的反洗钱执法行动最后都施以了罚款，而2002年至2011年期间，这个比例只有不到二分之一；并且，罚款的规模不管是从绝对数额来看，还是从罚款占资本的比例来看，都增长迅猛。这向我们敲响了警钟，说明我国金融机构拓展涉外业务和跨境经营的外部环境越来越复杂，发展压力非常大。
（3）国内外恐怖袭击及其融资活动日益频繁，对反恐怖融资工作提出了更紧迫的要求。当前，国内外恐怖组织的活动能力和影响力有增无减。2015年1月7日巴黎《查理周刊》杂志社遭武装恐怖袭击，其死亡人数成为法国40年来之最。同时，国际暴恐的极端思想不断向境内渗透，对境内“三股势力”人员起着较强的示范效应。有大量证据表明，境外敌对势力为国内恐怖分子提供活动资金，助长了恐怖势力的嚣张气焰。因此，加强反恐怖融资工作，切断恐怖分子资金来源，将是今后一段时期反洗钱监管部门的重要任务。
3.如何运用大数据提升反洗钱监管。
（1）全面收集数据，为监管提供信息准备。目前反洗钱监管部门掌握的信息数据主要来源于自身日常监管工作、金融机构的工作报告以及反洗钱行政调查（协查），数据来源单一、内容贫乏，远不能满足反洗钱监管工作开展的需要。虽然《反洗钱法》第十一条已明确规定国务院反洗钱行政主管部门可以从其他政府机构获取所需信息，但目前相关数据信息均处于割裂状态。公安部门的案件信息、海关的进出口及走私信息、工商部门的企业登记信息、税务部门的纳税申报信息；银监会、证监会、保监会等部门的监管信息；其他政府部门掌握的财产、收入信息等等都是开展反洗钱监管时需要收集、利用的数据信息。
（2）准确分析数据，为监管提供参考依据。通过大数据深度挖掘处理技术，反洗钱监管部门可以综合分析掌握的数据信息，建立数据间相互关系，全面反映被监管对象的经营状况、履职水平、风险程度，对被监管对象进行行为预测、行为评估，为监管部门确定监管重点、选择监管工具，实现分类监管、差别监管提供参考。
（3）充分运用数据，为监管提供工作捷径。数据处理结果的运用是监管部门对数据需求的最终目的，对海量数据的模型筛选、清单筛选，帮助监管部门在风险预警、风险管控、线索调查、线索研判等工作中进行规律探索，为监管部门在现场检查、可疑交易甄别、风险评估等方面节约监管资源。
（4）严格管理数据，为监管提供信誉保障。大数据时代的数据安全管理是不容回避也是必须慎重对待的问题。监管部门的数据来源于不同系统、不同单位、不同行业、不同地域，其数据的多源性、广泛性不可避免地涉及归属权、隐私权。敏感数据信息一旦被非法窃取利用，将让监管部门面临法律风险、道德风险和声誉风险。
六、相关建议
1.以信息共享机制推进多方共同建立数据平台。数据充分性是大数据分析和预测技术在反洗钱监管方面应用的前提，反洗钱监管部门在做好本系统内部数据收集的基础上，除做好与公安、法院、检察院、国家安全局、海关、税务等反洗钱联席会议成员单位间的数据信息的共享和交换，还应打破传统数据源边界，有重点地与其他行业如电信运营商、社交网络、数据服务商等进行数据方面的共享和连接，多渠道、全方位获取社会关系、市场资讯、舆情等背景信息。
2.构建反洗钱监管大数据分析系统。反洗钱监管大数据分析系统是大数据背景下提升反洗钱监管有效性的重要手段。反洗钱监管大数据分析系统应具有完整强大的系统架构、数据存储、智能数据挖掘与分析及查询与处理算法，既能集成反洗钱监管部门内部各类业务信息，处理传统结构化数据，又具备处理文本、图像、音频、视频等非结构化数据的能力。
3.加大大数据领域反洗钱人才培养。大数据的战略意义不仅仅在于掌握海量的数据信息，而在于能对这些数据进行专业化处理，这就要求大数据的分析人员具有较高的业务水平，同时在数据管理、数据处理、数据挖掘等方面具有较强实力。培养兼具金融业务、信息技术和管理等多种知识技能的复合型人才，打造专业、高效、灵活的大数据分析团队是反洗钱监管部门的一项紧迫的、长期的任务。
4.完善大数据安全及风险管控机制。大数据的多源性对反洗钱监管部门的信息安全工作提出了更高要求，除保护自己的信息外，要积极推动政府和相关机构尽快出台管理制度，共同推动数据安全标准，规范信息整合与使用，加强自我监督和技术分享，建立主动事前防御的信息安全整体架构，确保在利用大数据的同时不会产生因信息泄露、不当使用、非法获取等所带来的风险。
参考文献：
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