什么是洗錢?
洗錢(Money Laundering)是指犯罪分子通過一系列金融賬戶轉(zhuǎn)移非法資金，使非法所得合法化的行為，主要指將違法所得及其產(chǎn)生的收益，通過各種手段掩飾、隱瞞其來源和性質(zhì)，使其在形式上合法化。需要“清洗”的非法錢財一般都可能與恐怖主義毒品交易或是集團犯罪有關(guān)。
常見洗錢手法：
(1)通過現(xiàn)金的走私、投資、進出口貿(mào)易等方式進行洗錢活動;
(2)通過“地下錢莊”和“民間借貸”，實現(xiàn)犯罪所得的跨境轉(zhuǎn)移;
(3)制造復(fù)雜的金融交易。如通過銀行轉(zhuǎn)賬、現(xiàn)金與證券的交易、跨國資金的轉(zhuǎn)移等，掩蓋金錢的真實來源，使非法資金進入金融體系;
(4)設(shè)立空殼皮包公司，虛擬交易。通過成立多個空殼皮包公司，在沒有任何營業(yè)活動和收入的情況下，將非法所得收入通過虛擬交易轉(zhuǎn)入公司賬戶，繳納各種稅收和保險，再通過與其他賬戶的多次周轉(zhuǎn)進行洗白;
(5)通過購買彩票、珠寶古董交易或虛假拍賣，逃避金融系統(tǒng)對資金流動的監(jiān)管;
清洗什么錢將構(gòu)成洗錢罪?
主要是指“清洗”毒品犯罪、黑社會性質(zhì)的組織犯罪、恐怖活動犯罪、走私犯罪、貪污賄賂罪、破壞金融管理秩序罪、金融詐騙犯罪的所得及其產(chǎn)生的收益,將構(gòu)成洗錢罪。
為什么反洗錢?
洗錢助長走私、毒品、黑社會、貪污賄賂、金融詐騙等嚴重犯罪，擾亂正常的社會經(jīng)濟秩序，破壞社會公平競爭，甚至影響國家聲譽。參與非法集資、洗錢等犯罪活動的大都是販毒者、恐怖主義分子非法武器交易商、腐敗的政府官員等，如果一不小心被犯罪分子利用后果將不堪設(shè)想。
(1)在信用記錄中留下污點，貸款、買房買車、出國等都會受到影響;
(2)可能導(dǎo)致自己的資金虧損或者被犯罪分子竊取;
(3)可能一不小心成為犯罪分子進行非法集資、洗錢等非法活動的“幫兇”;
(4)可能會成為犯罪分子進行詐騙的“替罪羊”。
從業(yè)機構(gòu)反洗錢義務(wù)：
1、建立健全反洗錢和反恐怖融資內(nèi)部控制機制
從業(yè)機構(gòu)應(yīng)當(dāng)遵循風(fēng)險為本方法，根據(jù)法律法規(guī)、監(jiān)管政策、規(guī)范性文件和行業(yè)實踐，制定并完善反洗錢和反恐怖融資內(nèi)部控制制度，強化合規(guī)管理。
2、有效進行客戶身份識別
從業(yè)機構(gòu)應(yīng)當(dāng)執(zhí)行客戶身份識別制度，遵循“了解你的客戶(know your customer，簡稱“KYC”原則，采取合法手段，收集客戶信息數(shù)據(jù)，并利用從可靠途徑、以可靠方式獲取的信息或數(shù)據(jù)，合理運用技術(shù)手段和理論方法識別、分析、核驗客戶真實身份，了解建立業(yè)務(wù)關(guān)系的目的和意圖，確定并適時調(diào)整客戶風(fēng)險等級。
及時更新客戶身份識別相關(guān)的證明文件、數(shù)據(jù)和信息，確保客戶正在進行的交易與從業(yè)機構(gòu)所掌握的客戶信息和風(fēng)險等級等匹配。
對于高風(fēng)險客戶，從業(yè)機構(gòu)應(yīng)當(dāng)采取合理手段了解其資金來源，提高審核頻率，不得為身份不明或者拒絕身份核驗的客戶提供服務(wù)或者與其進行交易，不得為客戶開立匿名賬戶或者假名賬戶，不得與明顯具有非法目的的客戶建立業(yè)務(wù)關(guān)系。
3、提交大額和可疑交易報告
從業(yè)機構(gòu)應(yīng)當(dāng)建立健全大額交易和可疑交易監(jiān)測系統(tǒng)，客戶交易金額單筆或累計達到一定上限時必須提交大額交易報告，對客戶及其所有業(yè)務(wù)、交易及其過程開展監(jiān)測和分析，識別大額和可疑交易并提交可疑交易報告。
4、開展涉恐、涉政名單監(jiān)控
從業(yè)機構(gòu)應(yīng)當(dāng)對涉恐名單開展實時監(jiān)測，包括制裁名單、政治公眾人物名單(PEPs)及其他第三方名單。從業(yè)機構(gòu)在日常業(yè)務(wù)中必須對反洗錢監(jiān)控名單中的目標(biāo)給予特別關(guān)注，如發(fā)現(xiàn)交易與監(jiān)控名單中的目標(biāo)有關(guān)，應(yīng)當(dāng)立即終止交易并及時提交可疑交易報告，并依法對相關(guān)資金或者其他資產(chǎn)采取凍結(jié)措施。
5、保存客戶身份資料和交易記錄
從業(yè)機構(gòu)應(yīng)當(dāng)妥善保存開展反洗錢和反恐怖融資工作所產(chǎn)生的信息、數(shù)據(jù)和資料，確保能夠完整重現(xiàn)每筆交易，確保相關(guān)工作可追溯。
反洗錢面臨的挑戰(zhàn)
隨著互聯(lián)網(wǎng)和移動支付等技術(shù)的發(fā)展，盡管資源優(yōu)化配置和交易效率得以提高，但也為金融犯罪提供了溫床。當(dāng)前，我國網(wǎng)絡(luò)洗錢犯罪呈高發(fā)態(tài)勢，犯罪分子利用網(wǎng)絡(luò)交易洗錢已成常態(tài)。由于網(wǎng)絡(luò)洗錢不用透露真實信息、全球化程度高、成本低廉、不間斷交易、受眾廣，從業(yè)機構(gòu)在反洗錢工作的有效性和效率上面臨以下挑戰(zhàn)：
1、身份信息難核驗
不同于客戶本人親自到從業(yè)機構(gòu)窗口辦理業(yè)務(wù)，網(wǎng)絡(luò)交易場景下，從業(yè)機構(gòu)的客戶身份識別風(fēng)險較大。洗錢團伙從非法渠道購買黑產(chǎn)盜取的身份信息，通過偽造、包裝等方式，隱藏自己真實身份后進行網(wǎng)絡(luò)交易。黑產(chǎn)交易流程大致可分為：
上游：一般是職業(yè)黑客，他們會主動尋找“含金量”較高的網(wǎng)站，通過挖掘漏洞、編寫木馬等方式實施入侵，盜取數(shù)據(jù)。再通過「拖庫」、「撞庫」等技術(shù)挖掘和清洗數(shù)據(jù)，形成可直接變現(xiàn)的社工庫，再轉(zhuǎn)賣給黑產(chǎn)中游。
中游：信息中介商，這些團伙通過購買上游流轉(zhuǎn)過來的數(shù)據(jù)，進行必要整合和打包，再轉(zhuǎn)賣給下游從事欺詐犯罪活動;
下游：支撐黑色產(chǎn)業(yè)鏈各種周邊的組織，如洗錢、盜卡盜刷、套現(xiàn)等團伙。
從業(yè)機構(gòu)精準識別網(wǎng)絡(luò)洗錢客戶的真實身份，是目前反洗錢面臨的首要難題。
2、交易隱蔽難識別
各種科學(xué)技術(shù)的不斷提高，大大增加了交易活動的便捷性，但與此同時也給反洗錢工作帶來了巨大的挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)的貨幣洗錢形式已經(jīng)慢慢淡出了人們的視線，取而代之是利用網(wǎng)銀、手機銀行、第三方支付等更為隱蔽和高效的洗錢方式。交易的隱蔽性導(dǎo)致可疑交易無法被及時發(fā)現(xiàn)，加大了反洗錢難度。
3、數(shù)據(jù)孤島難打破
目前各機構(gòu)之間的系統(tǒng)互不聯(lián)通，機構(gòu)的所有數(shù)據(jù)被封存在各系統(tǒng)中，數(shù)據(jù)缺乏有效整合，這就使得大量數(shù)據(jù)被割裂開來，成為信息孤島，信息的共享、反饋難，大量有價值的數(shù)據(jù)資源不能發(fā)揮更大作用。眾多機構(gòu)只能利用其自有的基本數(shù)據(jù)進行分析，無法關(guān)聯(lián)識別出洗錢團伙的可疑交易。
前沿技術(shù)和分析能力如何助力反洗錢
隨著我們從IT進入AI時代，人工智能的價值正在進一步被挖掘。由于人工智能能夠更準確、更及時、更全面、更完整地記錄信息，所以在打擊洗錢和犯罪等領(lǐng)域有著重要作用，這也會成為整個社會的趨勢。
人工智能時代反洗錢思路的轉(zhuǎn)變
1、智能KYC
反洗錢客戶身份識別(KYC)的關(guān)鍵是確定UBO實際/最終控制人(Ultimate Beneficiary Owner)。隨著人工智能的發(fā)展，傳統(tǒng)面對面收集客戶信息的服務(wù)模式已升級為線上收集客戶身份信息。機構(gòu)可依托內(nèi)外部大數(shù)據(jù)獲取關(guān)鍵信息，進行深度挖掘分析以識別UBO，有效降低交易雙方的信息不對稱性，為反洗錢提供風(fēng)險預(yù)警，引導(dǎo)其提前采取預(yù)防措施。
在充分利用機構(gòu)內(nèi)部已有數(shù)據(jù)(主要包括客戶與賬戶的基本信息)的情況下，補充更多與客戶洗錢風(fēng)險相關(guān)的外部數(shù)據(jù)，如設(shè)備數(shù)據(jù)、IP數(shù)據(jù)、用戶行為數(shù)據(jù)、輿情數(shù)據(jù)等，互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)覆蓋人群更廣，這些維度的弱特征數(shù)據(jù)可以廣泛應(yīng)用于客戶身份識別，成為傳統(tǒng)風(fēng)控數(shù)據(jù)的有效補充。利用有監(jiān)督算法模型、半監(jiān)督算法模型和深度學(xué)習(xí)，可以有效提升身份識別準確率，使反洗錢決策智能化。
2、大額和可疑交易識別
在傳統(tǒng)的專家規(guī)則基礎(chǔ)上，還可利用機器學(xué)習(xí)技術(shù)識別大額和可疑交易。反洗錢交易模型通過收集正常交易和洗錢交易的樣本，基于數(shù)據(jù)質(zhì)量分析報告對數(shù)據(jù)進行缺失值處理和異常值處理后，利用特征工程，提取反洗錢交易重要特征，形成訓(xùn)練數(shù)據(jù)集。基于數(shù)據(jù)特點、不同模型的特性和業(yè)務(wù)場景選用合適的模型。利用測試數(shù)據(jù)訓(xùn)練集評估結(jié)果，特征工程、模型選擇和模型參數(shù)調(diào)優(yōu)三者都會影響模型的準確性。
通過機器學(xué)習(xí)模型，可有效判別腐敗、毒品、走私、非法集資等不同特征的大額交易和可疑交易，節(jié)省大量人力成本的同時有效監(jiān)控分析大額和可疑交易并上報監(jiān)管，滿足合規(guī)需求。
3、復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)
傳統(tǒng)意義上，從個體的行為特征即可通過反洗錢規(guī)則引擎識別可疑交易。但犯罪團伙高級、隱蔽的手段，很難被單純基于個體風(fēng)險識別方式察覺。復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)能針對復(fù)雜對象的關(guān)聯(lián)關(guān)系進行非線性建模，由節(jié)點(實體)和節(jié)點之間錯綜復(fù)雜的關(guān)系(實體之間關(guān)系)構(gòu)成拓撲網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，實現(xiàn)從全局的網(wǎng)絡(luò)角度，分析個體在群體中的風(fēng)險、作案手段，以及團伙作案概率，識別“個體正常”但是屬于洗錢團伙的行為和數(shù)據(jù)。
復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)運用大數(shù)據(jù)爬取、處理和存儲技術(shù)，將多來源數(shù)據(jù)清洗后，結(jié)合業(yè)務(wù)場景創(chuàng)建schema，定義實體、關(guān)系及屬性，繪制出大型的關(guān)系語義化網(wǎng)絡(luò)和洗錢關(guān)系圖譜，將規(guī)則、關(guān)系及變量通過關(guān)系網(wǎng)絡(luò)表現(xiàn)，通過更深層信息挖掘和推理，提供動態(tài)分析和監(jiān)測。
復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)通過構(gòu)建人、賬戶、手機、設(shè)備、企業(yè)等關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)，結(jié)合時序分析，計算中心性、重要性等指標(biāo)，識別賬戶及關(guān)聯(lián)賬戶的異常交易鏈路，不僅能根據(jù)已列入黑名單的洗錢賬戶識別關(guān)聯(lián)賬戶群組及生態(tài)圈，而且可以基于異常關(guān)系網(wǎng)絡(luò)分析，識別新生成的洗錢團伙。基于識別的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)指標(biāo)實時動態(tài)部署規(guī)則，實現(xiàn)洗錢團伙挖掘。
伴隨我國金融業(yè)進一步對外開放進程，反洗錢也將成為我國參與國際治理越來越重要的領(lǐng)域。同盾科技始終關(guān)注新技術(shù)的發(fā)展，致力于探索新技術(shù)在反洗錢領(lǐng)域的應(yīng)用，通過機器學(xué)習(xí)結(jié)合業(yè)務(wù)專家經(jīng)驗，建立反洗錢知識庫，幫助從業(yè)機構(gòu)持續(xù)提升反洗錢能力。
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