來源:上海金融報 時間:2016-10-24
反洗錢反恐融資是國家安全戰略
近幾年，隨著大數據、云計算越來越廣泛地應用，互聯網也呈現出對社會各領域各層次更廣泛、更迅疾地嫁接和滲透，互聯網金融業更是異軍突起，超常發展，同時也面臨著異乎尋常的挑戰。洗錢作為一種經濟犯罪行為，不僅嚴重擾亂了我國的社會穩定和經濟安全，而且也對國際經濟體系的安全構成了嚴重的威脅，且日益呈現出網絡化、智能化、國際化、專業化的趨勢。
“我們生活在一個充滿網絡和"數據"信息的時代，互聯網金融徹底顛覆了傳統金融業和金融市場的業態，給我們帶來了無與倫比的便利的同時，也給洗錢、恐怖融資等金融犯罪帶來了進化?；ヂ摼W金融犯罪的陰霾始終籠罩著全球，給全球和中國經濟帶來了巨大的影響?！睆偷┐髮W中國反洗錢研究中心的常務主任唐朱昌說。
復旦大學副校長許征指出：
第一，金融的互聯網化，已經勢不可擋。
第二，洗錢的互聯網化，也成為一種必然趨勢。
第三，反洗錢也必須運用科技化的手段。
第四，反洗錢規則應當進入標準化。
大數據成為破案神器
對于如何打擊洗錢和恐怖融資，新興的互聯網金融行業近年來也做出了一系列探索。尤其是在全新的DT時代，利用大數據等技術手段反洗錢，也給打擊洗錢帶來了一些全新思路。
來自螞蟻金服反洗錢中心的科學家們，已經在利用大數據工具去分析犯罪分子洗錢的蛛絲馬跡，包括網絡賭博、地下錢莊、貪污受賄，甚至是恐怖融資等，然后提交給警方。
據了解，觸發螞蟻金服反洗錢中心匯兌型地下錢莊模型的是一個姓朱的用戶。朱某在支付寶上有著非常多的資金交易對手，部分在國內，部分在國外，單日交易十分頻繁，且呈現分散轉入集中轉出的特征。同時，這些賬戶間的資金往來不是整數，數字常常能被匯率整除。
大數據進一步深入分析發現，朱某上游的資金來源基本上都是在韓國、日本、法國等境外登錄，這是一些從事海外代購的賣家。而在朱某的下游，則是一批來自全國各地的賬戶，經分析為朱某的馬仔。
海外代購人員賣貨收到的都是人民幣，而采購又需所在國外匯，需要拿人民幣兌換，可是國家每年兌匯額度有限制。于是這些海外代購賣家便把人民幣打給朱某等人，再由朱某分散轉給全國各地的馬仔們，馬仔們到銀行兌換成外幣后匯給海外的商家。
對此，螞蟻金服的反洗錢專家們判斷，朱某等人可能是一個匯兌性地下錢莊團伙，隨后將其報給公安機關立了案。
而不僅是地下錢莊，螞蟻金服反洗錢團隊也利用大數據進行打擊網絡賭博。團隊負責人介紹說，目前在支付寶里面抓賭博非常精準。
例如，某賬戶只在8—9月份或是世界杯期間特別活躍，然后交易經常發生在半夜0—5點(歐洲各種俱樂部比賽和杯賽和國內存在時差)，系統會懷疑這個賬戶存在網絡賭球行為，發出預警，然后再由專人對這些可疑行為進行分析判定。
大數據反洗錢將成趨勢
國際貨幣基金組織的數據顯示，全球GDP總量超過70萬億美金，而每年全球非法洗錢的金額占到全球GDP總量的2—5%。
各類犯罪分子，包括毒品、黑社會、恐怖活動、走私、貪污賄賂、破壞金融管理秩序、金融詐騙等，采用形形色色的方式將非法所得通過洗錢變成合法收入。
螞蟻金服反洗錢中心資深總監李小杰表示，反洗錢人員首先需要在海量網絡數據中清洗出跟反洗錢有關的數據，建立數據集市。
通過分析黑樣本以及線下反洗錢積累的經驗，研究人員歸納出各種洗錢相關上位犯罪的可疑特征，建立起數據模型。例如網絡賭博，這些賬戶單日交易頻繁，常常分散轉出，因為賭徒分散在全國各地，同時會有一些不定向返利，因為賭博不是每個人都會贏。再比如貪污受賄，受賄人往往對某一領域擁有掌控權，賬戶資金交易量巨大，但額度又和用戶本人身份不匹配。
一旦賬戶情形和這些數據模型匹配，依靠大數據建立起來的智能反洗錢系統會自動預警，認為賬戶存在可疑交易。再由人工做進一步分析，確認可疑后提交給反洗錢部門或是公安機關。其中運用了人工智能和機器學習等前沿科技，由于用智能方式代替了傳統人工排查，大大提高了效率，也減小了誤報率。
據悉，下一步螞蟻金服將利用大數據對毒品、黑社會、恐怖活動、走私、貪污賄賂、破壞金融管理秩序、金融詐騙等7大類洗錢上位犯罪，全部建立起智能監控模型。
對此，復旦大學中國反洗錢研究中心秘書長嚴立新也指出，隨著我們從IT進入DT時代，大數據的價值正在進一步被挖掘。由于大數據能夠更準確、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域有著重要作用，這也會成為整個社會的趨勢。
來源：上海金融報
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