我国反洗钱问题研究.pdf

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1、Vol.26 No.2 Feb.2010 国际金融49洗钱的实质是把非法所得及其产生的收益通过伪装、掩饰、隐瞒真实的来源、性质、去向、所有权或其他权利，使其变成“合法”来源的过程。调查表明，洗钱己经被国际社会公认为冷战之后典型的“非传统性安全问题”之一，洗钱犯罪危害性大，已经严重威胁到金融稳定、社会公平、政府信誉、公共秩序、人性伦理和社会和谐等多个方面。而反洗钱的能力也已成为衡量一国政府能力和国家信誉的重要标志之一。当前，洗钱犯罪在世界范围内呈蔓延和上升趋势，首届(1992年)国际反洗钱会议公布的数据显示，全世界每年的洗钱资金金额达3万亿美元，相当于世界各国生产总值的5%、全世界国际贸易总值的

2、8%。洗钱这一黑色产业，已成为全球仅次于外汇和石油的第三大“商业”活动。中国内地每年通过地下钱庄“洗”出去的黑钱至少高达2000亿元人民币，相当于国内生产总值的2。表1 汇总了中国反洗钱监测分析中心出版的“中国反洗钱报告”提供的近5年的相关数据，这组数据表明我国的洗钱犯罪形势非常严峻。中国反洗钱监测分析中心提供的数据显示，洗钱活动在经济发达地区相对集中与严重,这些地区存在的走私、贩毒等犯罪活动客观上需要通过洗钱转移非法所得。“从全国范围看，人民币大额交易主要集中在北京、上海、广东、江苏和浙江；企业大额外汇资金交易主要集中在广东、上海、北京、江苏、福建；企业可疑外汇资?注：表中“/”表示没有提供

3、相应数据，2007年开始反洗钱数据报告格式有变化。我 国 反 洗 钱 问 题 研 究摘 要：洗钱是危害性极大的经济犯罪。文章对我国反洗钱的监管机制及反洗钱技术手段进行了概括性的介绍，并介绍了国际上四个典型的反洗钱系统。最后对我国反洗钱的研究方向进行了展望，完善反洗钱法律、法规的建设，加强对贸易和网上银行的反洗钱监管，研究有效识别可疑交易的技术。关键词：反洗钱；可疑交易；反洗钱监管；基于贸易的反洗钱；基于网上银行的反洗钱中图分类号：F841文献标识码：A 文章编号：1002-0594（2009）02-0049-05 收稿日期：2009-09-02蒋盛益1杨继英21.广东外语外贸大学信息学院广东

4、广州 5100062.中国人民银行广州分行广东 广州 510120基金项目：国家自然科学基金(60673191)，广东省自然科学基金(151026005000002)广东省高等学校自然科学研究重点项目(06Z012)作者简介：蒋盛益(1963-),湖 南 隆 回 人，博士、教授、硕士生导师，主要研究方向为数据挖掘及应用；杨继英(1972-),女，经济师，主要研究方向金融风险分析。表1：近5年中国反洗钱监测分析中心相关数据?2010 年2月第 26 卷 第 2 期 50金交易主要集中在上海、广东、江苏、山东、浙江”。由于经济发展和地域的特点，广东成为洗钱犯罪的重灾区，2005年广东省重点可疑交易

5、信息占全国总量的40.5%，2007年广东侦破的地下钱庄案件数量占全国总量的1/4，从破获的洗钱案件看，大部分洗钱活动通过合法的金融机构完成，这说明银行等合法金融机构的反洗钱技术手段不能满足日益严峻的洗钱行为的检测，反洗钱的任务任重道远。一、我国反洗钱问题研究现状目前国内反洗钱方面的文献较多的是管理、法规等方面的文件。根据国内公开发表刊物的记录，中国有关反洗钱的研究最早开始于1990年。在2004年以前，研究主体主要围绕如何定义洗钱罪、如何量刑、以及如何完善反洗钱立法体系等问题。2003 年中国人民银行颁布“一个规定、两个办法”，启动中国银行业的反洗钱工作，2004 年中国人民银行成立了中国反

6、洗钱监测分析中心并建成“中国反洗钱监测分析系统”，2005 年国家外汇管理局开发了反洗钱信息辅助核查平台，2008年建成了人民银行分支行反洗钱数据查询平台，2006年10月全国人大审议通过了中华人民共和国反洗钱法并于2007年1月1日正式实施。在反洗钱技术方面的理论研究文献尚不多，关于金融客户交易行为模式识别技术的研究还处于起步阶段，对于资金流动异常行为的识别方法、资金异常流动的监测尚处于摸索阶段，需要更强的理论指导。（一）反洗钱法律、法规与监管机制 目前我国已经建立以金融机构反洗钱规定、金融机构大额交易和可疑交易报告管理办法、金融机构报告涉嫌恐怖融资的可疑交易管理办法和中华人民共和国中国人民

7、银行法（修正）为主体的金融反洗钱法律法规框架，实施反洗钱工作主要依据这些法律框架对发生在银行、证券和保险业等金融机构的各类可疑交易以及涉嫌恐怖融资的可疑交易进行界定，两个管理办法指出了各类可疑交易的表面特征和一般规律，金融机构通过执行可疑交易报告制度来完成洗钱活动的监测工作。金融领域的反洗钱工作在不断总结经验的基础上全面推开，打开了局面，步入健康发展轨道。2008年，人民银行加强反洗钱检测分析系统建设，加大反洗钱检测分析力度。反洗钱报告义务的机构已全面覆盖银行业、证券期货业、保险业、信托公司、金融资产管理公司、财务公司、金融租赁公司、汽车金融公司和货币经纪公司。在结合国际反洗钱监管发展趋势和中

8、国反洗钱监管实践的基础上，人民银行逐步推行“风险为本”的反洗钱方法，充分运用现场检查和非现场监管两套监管手段，以非现场监管的评估结果指导现场检查，引导金融机构逐步开展客户风险等级分类工作，有效地预防洗钱工作，促进金融市场的稳定与发展。近几年来，在反洗钱监管方面取得了巨大进步，但从表1可以看到两个现象：一是银行业金融机构报告的海量数据淹没了真正意义上的可疑交易，造成这种现象主要由于“防卫性”报告策略所致，这不仅降低了可疑交易报告的质量，同时金融机构片面依赖系统的做法可能会割断“可疑交易报告”与客户身份识别等反洗钱基础工作之间的有机联系，增大了分析监测的难度；二是证券期货业、保险业金融机构报告的可

9、疑交易数量与银行业金融机构极不成比例，这一定程度上是过于强调客观标准的制度设计所致。为此，有必要修订、完善可疑交易报告制度，探索更有效的反洗钱技术手段，以体现行业之间的差异与特色，建立以客观标准和主观标准并重的策略。（二）反洗钱技术手段研究 反洗钱数据分析的主要目标是在海量交易数据中寻找那些明显背离正常商业规律的交易信息，从而获取有调查价值的可疑交易情报，以便反洗钱数据监测中心和司法机关进一步调查。能够在众多交易信息中迅速发现、判断、认定一笔“重大涉嫌洗钱可疑交易”，是反洗钱的核心工作。可疑交易识别技术经历了两个阶段的发展历程，早期采用基于规则的方法发现异常交易，现在越来越多地采用人工智能和数

10、据挖掘技术来发现异常交易。基于规则的可疑交易识别方法的特征是对以往洗钱案例规律的总结，通过对交易金额、频次、周期等预设阈值或设定偏离度，超过阈值或达到偏离度的即认为是可疑交易。这种“一刀切式”的静态规则方法，没有考虑交易主体所处的地域、性质、规模和行业的差异，不能适应经济形势的变化，导致易于规避(漏报)、误报(虚报)率高，无法自动适应洗钱方式的变化。如何有效运用数据挖掘技术提高反洗钱信息监测的精度和效率成为了近年反洗钱技术研究的热点。许多人工智能和数据挖掘方法已应用于反洗Vol.26 No.2 Feb.2010 国际金融51钱领域中(Shijia Gao,Dongming Xu,2008.Jo

11、hn S.Zdanowicz,2004.Fan,W.,Yu,P.S,and Wang,H.2004.Xuan Liu,Pengzhu Zhang,and Dajun Zeng.2008.刘芳,伏峰.2007)，神经网络方法、支持向量机(SVM)、不平衡分类方法、异常数据挖掘方法、连接发现方法等方法被用于资金异常流转检测、可疑金融交易识别、可疑账号交易信息的侦测等方面；通过使用结构分析技术来挖掘犯罪网络(Xu,J.J.and Chen,H.2005)，例如，挖掘出犯罪网络中的核心成员、子成员以及各成员之间的关系。通过研究金融网络中资金转移路径的经济成本模型，分离出资金转移的异常路径和合理路径集合

12、来挖掘洗钱路径信息(杨冬梅等，2006)。应用数据挖掘技术于反洗钱时，需要从抽象的层次研究资金流转存在的规律性，探索正常资金流转模式和异常资金流转模式之间的本质区别，从异常交易、异常账户、异常客户三个层面发现可疑洗钱活动。研究基于客户行为模式的识别方法，通过对客户的历史行为建立模型、将被监控行为与模型比较来判断是否可疑，即从纵向和横向两个维度上来判断一个交易行为是否正常，从纵向与自身历史行为模式比较，从横向与其它账户(或同类参照组账户)行为模式做比较，从而发现此账户是否存在洗钱活动。研究表明，通过横向比较发现异常对于提高可疑交易判别的质量有着重要作用。西方发达国家利用信息技术辅助反洗钱的学术研

13、究和应用系统开发等已经比较活跃并逐步走向成熟，有关组织和机构从20世纪90年代开始就有学者提出将人工智能、数据挖掘运用到反洗钱领域，研究基于客户交易行为模式识别技术的反洗钱数据分析技术，已出现将模式识别技术与银行智能监控系统有机结合应用于反洗钱实际工作的系统。我国反洗钱侦测系统建设以及对金融客户交易行为模式识别技术的研究还处于起步阶段，利用信息技术进行可疑金融交易识别的水平仍然较低，达不到先进国家的水平。中国反洗钱监测分析中心已建成“中国反洗钱监测分析系统”、“人民银行分支行反洗钱数据查询平台”。当前国内相关研究主要集中于如何利用数据挖掘技术改善现有基于预设规则的数据过滤系统的缺陷，在可疑交易

14、行为识别方面的研究己得到越来越多的关注。自2007年以来国家自然科学基金资助了华中科技大学、湖南大学、西安交通大学、上海交通大学等机构在大额可疑交易的识别、洗钱行为的识别与监管等方面的研究。二、国际典型反洗钱系统自上世纪90年代以来，许多国家加大了反洗钱的力度，开发了相应的反洗钱系统。美国财政部金融犯罪执法网络局FinCEN(Financial Crimes Enforcement Network)使用FAIS(FinCEN Artificial Intelligence System)系统发现可疑金融交易行为(Ted E.Senator,Henry G.Goldberg,et al.1995

15、)，澳大利亚反洗钱交易分析与报告中心AUSTRAC(AUStralian Transaction Reports and Analysis Centre)建立了ScreenIT反洗钱系统(陈云开,2007)，英国智能软件公司Searchspace 开发了基于AI 的反洗钱监测系统(汤俊,2008)，世界著名软件开发公司SAS推出了反洗钱软件AML(SAS反洗钱解决方案)，全球排名前20的银行大多数采用人工智能作为反洗钱的手段。下面简单介绍这些反洗钱系统。（一）美国的反洗钱系统FAIS 成立于1990年的美国财政部金融犯罪执法网络局FinCEN建立了反洗钱系统FAIS，并于1993年运行。该系统

16、使用了基于规则推理、连接发现、软件代理、图形用户界面等人工智能技术。FAIS自1993年3月运行以来，一个专门负责数据分析的小组每周大约处理20万条交易记录，并形成400个调查报告，揭露涉及超过10亿美元的潜在洗钱资金。FAIS独特的分析能力得益于对基本数据观点的改变，从面向交易的观点变为面向对象(即个人或组织)的观点。（二）澳大利亚的反洗钱系统 AUSTRAC在洗钱追踪工作中的主要策略是尽最大努力提高交易报告数据的使用价值，分析的重点在于可疑交易报告。AUSTRAC自1992年以来相继建立多个相关的应用系统，包括EDDSWeb(Web based Electronic Data Delive

17、ry System，网络电子数据传送系统)、DLE(Data Load&Enhancement，数据上载和加速)、TES(Transaction Enquiry System，交易查询系统)、ScreenIT、SMR(Summary and Management Reporting，汇总与管理报告)、TargeIT 等。ScreenIT 是一个交易报告筛选系统，根据反洗钱分析专家知识库和已经打上可疑或者正常标记的样本数据，自动推断某些交易、账户或公司是否具有洗钱特征，筛选出高度可疑的交易。SMR是一个宏观战略分析系统，从国家、行业、现金交易商等角度对金融犯罪和洗钱活动整体形势、趋势进行战略分析

18、、研究。TargetIT 用于跟踪分析与非法毒品交易有关的 2010 年2月第 26 卷 第 2 期 52可疑交易，TargetIT根据以前的非法毒品交易案例，对这些案例中涉及的人、资金账号等线索自动跟踪监测，利用链接分析定位可疑对象。（三）Searchspace公司的反洗钱系统 Sea-rchspace公司开发的反洗钱系统Sentinel采用无监督机器学习技术和概率分析方法相结合的策略。其重要指导思想是系统必须能够为每次报警提供一个令人信服的理由，而不只是仅仅提交一个运算结果。Searchspace将对“可疑”(Suspicious)的搜寻转为对“异常”(Unusual)的搜寻，为每个客户建

19、立一套行为范式(Norm)，这些范式建立在对一些特征变量的统计分析基础之上，然后形成一些行为偏向概率，通过这些概率矩阵在数据集中寻找那些行为“怪异”(Weirdness)的客户，即明显偏移正常概率分布的那些交易行为。通过引入概率的概念，使得用户的行为模式可以被识别和比较，那些小概率事件被挑出来作为“unusual”事件加以分析。通过这种方法解决基于规则判别方法所不能解决的问题，即对于某些客户来说，每天支取10万美元的交易可以是正常的，而对于另一些客户来说，每天50 美元的收支也可能意味着不正常。Searchspace公司的系统原型于1999年启用，该系统能够对每笔交易从三个方面进行评估:客户自

20、身行为范式、参照对比组以及与该笔交易相关的整个业务活动的始终。经过不断优化和完善，截至2003年，系统最终达到非常好的性能，报警率为10万分之一，亦即每分析10万笔交易中仅1笔报警，对于报警并形成的上报记录中每14笔上报的可疑交易中就有1笔最终被证实有问题。（四）SAS的反洗钱解决方案 SAS Anti-Money Laundering 是一个企业级解决方案，通过以风险为重点的方法对可疑活动进行监督。该解决方案根据客户和交易数据，自动识别可疑行为并对其进行分类。一旦发现可疑活动，就通过无缝工作流程启动调查功能，提高调查效率和有效性。SAS Anti-Money Laundering重点对高风险

21、的事件进行调查而不是去一一处理所有简单的报警；在整个企业范围的知识和安全基础上提供更准确的结果：根据所有客户的先前行为、预期的行为和已知的CIP信息对客户进行风险评分，以有效降低误判率。三、研究展望洗钱与反洗钱是一个反复博弈的过程，随着洗钱这一黑色产业的专业化和智能化，洗钱犯罪活动日益复杂化、组织化，一次洗钱活动可能利用多种洗钱方式，一个犯罪团伙可能有多种洗钱途径，洗钱金额也越来越巨大，对国际社会带来了越来越大的危害。发现洗钱活动的难度越来越大，反洗钱的成本越来越高。我国要做好反洗钱工作，需要进一步完善法律、法规制度，在政策管理上充分发挥反洗钱协调机制的作用，相关部门应加强政策协调、执法合作、

22、信息共享和交流；金融监管部门要统筹协调银行、证券、保险、外汇等金融监管部门的反洗钱职责，减少重复监管，避免盲区；在技术方面需要探索更有效的识别洗钱活动的方法。针对我国目前反洗钱工作的现状，以下几方面的研究将得到更多的关注：(一)洗钱的特征描述 特征描述是反洗钱技术实施的基础，一笔交易是否确实可疑，需要从交易主体以及交易行为两个方面有关的特征加以识别。交易主体特征(如从事的行业、经营范围、所在地区等)在客户设立账户时银行都有保存，比较容易辨识；交易行为特征(如交易金额、周期、频率、来源和流向等)隐藏在大量的交易数据中，需要根据资金流转中数据的时序相关性和数据项相关性，分析交易、资金流转中数据的静

23、态及动态特征，现有行为特征不足以表示刻画洗钱的行为，需要研究刻画可疑交易、资金异常流动的新特征。(二)有效的可疑交易识别技术 随着反洗钱工作的逐步推进,以及金融机构防卫性报告策略，金融机构可疑、大额交易报告的数量与日俱增，导致海量上报数据，而洗钱交易所占比例极小。这种低质量的可疑交易报告使得洗钱交易行为的识别面临巨大困难。银行等金融机构的反洗钱技术手段不能满足日益严峻的洗钱行为的检测，需要从理论方面探索新的高效率、高精度的检测洗钱行为的方法，以提升对可疑交易报告的主动识别、分析和调查的能力。基于一些敏感因素，银行不愿意提供足够的历史数据和已发现的案例供研究用，这就使得研究过程中没有模式识别所需

24、要的足够训练数据集使用。因此，需要研究无指导的、自适应、可检测新的洗钱手段的有效可疑交易识别技术。(三)针对贸易的反洗钱 贸易洗钱是指利用贸易活动来掩饰犯罪收益和转移价值以使其非法来源合法化的过程。通过成立空壳公司或外资公司，开设酒楼、夜总会、歌舞厅等营业机构，以及房地产、珠宝等行业利用贸易特别是进出口贸易来洗钱Vol.26 No.2 Feb.2010 国际金融2(1.Guangdong University of Foreign Studies,Guangzhou 510006;2.The peoples Bank of China Guangzhou Branch,Guangzhou 51

25、0120,China)Abstract:Money laundering is a crime that poses a great threat to our economy.Studies of data mining application in money laundering have great academic values and broad practical prospects.This paper reviews the anti-money laundering techniques based on data mining,and introduces three t

26、ypical anti-money laundering systems.It gives an insight into how to apply some data mining methods in anti-money laundering,and presents some future research directions in this field.Key words:anti-money laundering;trade-based anti-money laundering;anti-money laundering based on online bank;suspici

27、ous transaction(责任编校 晓 月)已成为犯罪分子重要的工具和隐蔽通道。特别是随着国际贸易的迅猛发展，国际贸易洗钱已经日益成为洗钱和恐怖融资的重要手段(童文俊,2009)。贸易洗钱比银行账户洗钱更便捷、更隐蔽，因而也更有诱惑力、更难防范。基于银行账户洗钱的反洗钱机制不能很好地遏止贸易洗钱行为，并且犯罪分子往往利用金融业与国际贸易结合实现洗钱来增加反洗钱的难度。因此，提高防范利用贸易洗钱的意识，加大国际合作力度，增强防范利用贸易洗钱的能力，识别贸易中的可疑交易，应成为反洗钱体系的重要组成部分。(四)针对网上银行的反洗钱 网上银行交易不需要通过银行网点和柜员的直接参与，不受时间、地点

28、和银行网点的限制，这种“自动支付与自动贸易方式”能够实现快速、匿名的金融交易，正越来越为广大群众所喜爱。但这种交易方式在为我们带来便利的同时，也为不法分子洗钱提供了新的渠道。银行卡和网上银行是地下钱庄的主要操作方式，通过网上银行，洗钱者藏匿和转移赃款变得更加容易，洗钱成本大大降低，效率大大提高。洗钱者可以借此来逃避银行的现场监控，增加了发现可疑支付交易的难度。对此，一方面需要加大网上银行业务中反洗钱监管人才队伍的建设；另一方面需要研究针对网上银行的反洗钱技术。（蒋盛益电子邮箱：）参考文献：陈云开.2007.澳大利亚AUSTRAC 的反洗钱信息技术应用及有益启示J.中国金融电脑.刘芳,伏峰.20

29、07.利用链接发现技术侦测可疑账号交易信息J.计算机工程与科学.汤俊.2008.国际反洗钱智能数据分析技术综述J.华南金融电脑.童文俊.2009.论国际贸易反洗钱J.国际商务财会.杨冬梅,吴冲锋,冯芸.2006.金融网络中洗钱资金异常转移路径的经济成本模型J.系统工程理论与实践.Fan,W.,Yu,P.S,and Wang,H.2004.Mining Extremely Skewed Trading AnomaliesJ.Lecture Notes in Computer Science.John S.Zdanowicz.2004.Detecting Money Laundering and

30、Terrorist Financing via Data MiningJ.Communications of the ACM.SAS反洗钱解决方案.EB/OL.http:/ Gao,Dongming Xu.2008.Conceptual modeling and development of an intelligent agent-assisted decision support system for anti-money launderingJ.Expert Systems with Applications.Ted E.Senator,Henry G.Goldberg,et al.19

31、95.Financial Crimes Enforcement Network AI System(FAIS)Identifying Potential Money Laundering from Reports of Large Cash Transactions,AI magazine.Xu,J.J.and Chen,H.2005.CrimeNet Explorer:A Framework for Criminal Network Knowledge DiscoveryJ.ACM Transactions on Information Systems.Xuan Liu,Pengzhu Zhang,and Dajun Zeng.2008.Sequence Matching for Suspicious Activity Detection in Anti-Money LaunderingJ.Lecture Notes in Computer Science.53Survey of Anti-money Laundering TechnologyJIANG Sheng-yi1,YANG Ji-ying