京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据时代如何做好反洗钱工作
当前数据比以往任何时候都更加根植于我们生活中的每一个角落。无论是国内还是国外,无论是学界、商界还是政界,都在谈论大数据、畅想大数据。大数据正带来深刻的思维变革、商业变革和管理变革。大数据时代,反洗钱工作也应顺势而为,合理利用多种来源的海量数据,进行更深入的挖掘,使预防、打击洗钱和恐怖组织犯罪的工作更精准。
目前的可疑交易的甄别需要金融机构反洗钱人员借助系统内各业务系统的数据,从客户的年龄、职业、行业、所处地区、交易对手、资金来源及去向等方面入手,对系统筛选出的数据进一步识别,从而把待甄别数据划分为正常和可疑两个类型。人工识别准确与否,依赖于客户在金融机构留存的基础信息是否全面、完整以及资金链条是否可追溯。虚假的信息和跨行交易、第三方支付平台造成的资金交易链断裂,都会给可疑交易甄别工作带来一定的困难。
基于大数据的反洗钱工作,除了使用金融机构、第三方支付平台之间资金流动数据外,还可以组合使用来自工商、税务、房管、海关、贸易、交通、质检、劳动人事、公安、法院等政府部门以及消费、娱乐、社交等商业活动及人民生活领域多个源头的数据。如通过工商、税务、司法等平台可查询对公客户是否存在证照过期、偷税、漏税、违法犯罪等形成的不良记录。涉及到个人客户,可以查询其是否有过不良信用记录等情况。通过这些途径,扩大了客户信息的来源,通过客户信息资料比对,可以使可疑交易的识别更加精准。
总之,大数据对反洗钱的影响是全面而深刻的,客户身份识别就像画像一样,各方面的信息积累越多,就越描越细,根据其以往轨迹可以分析其行为特征,从中找出异常交易,从而挖掘背后隐藏的违法行为。为此,笔者在基于实际工作中遇到的问题提出对利用大数据预防、打击洗钱和恐怖组织犯罪的工作建议。
为大数据开放共享建立制度保障。大数据的开放使用是世界趋势,大数据是治理现代化的一种技术路径,可以依靠海量的数据搜集和精准的数据分析增强决策的科学性,对政府管理有着重要意义,政府应有所作为。信息公开是政府利用大数据治国的一个必要条件,我国虽然制定了《政府信息公开条例》,但实施几年以来,政府各部门对信息的封锁依然如故。要想完全开放共享大数据,政府应加强制度上的建设,建立国家层面的信息法,为大数据开放共享建立相应的社会保障制度。通过立法框架和体制的修改,推动数据共享和接入。
建立国家级数据仓库和网络。数据合并需要技术支持,需要有专门部门对不同数据源进行整合,转化统一,形成可以实现检索、汇总等,而对只有建立国家级这样的数据仓库,才能为相关部门所用。要能够使数据仓库不断吸收最新的数据,并得到有效维护和充分利用,就需要建立能有效收集、维护和使用数据的网络。这同样需要政府有所作为:建立一个跨系统、跨平台、跨数据结构的政府综合信息处理网络平台。通过建立一张遍布全国、互相联系、顺畅流通的网,消除信息孤岛,使大数据流动起来,确保大数据能在各机构间得到有效的使用。
互通互联体系的建立需要一个漫长的过程。但金融机构可以在某一领域内进行尝试,如金融机构与第三方支付平台分享信息,共同构建甄别系统,加上互联网技术的运用,就能加大防止恐怖融资和网上洗钱力度,也可为大数据在反洗钱工作中的应用逐步积累经验。
建立保护隐私安全的法律法规。大数据时代的信息安全需要有明确的法律和惩罚措施,对大数据拥有者进行约束。有了针对大数据安全的法律法规,使用数据的部门、机构就需要对数据生产者可能造成的影响、对涉及个人数据再利用的行为进行正规评估,为其行为承担责任。作为金融机构,应严格执行客户信息保密制度。应用大数据对可疑交易进行识别,必然会掌握客户的海量信息。因此,客户信息保密制度的执行就显得尤为重要。一要选择业务素质和政治觉悟高的人员从事反洗钱甄别工作;二要与从业人员签定保密承诺书;三要加强对反洗钱从业人员保密意识的培养;四要对各类业务系统的进入实行严格的授权管理。
高度重视大数据人才的招募和培养。金融机构利用大数据反洗钱必须拥有专业的人才和完善的人才管理配套制度。因此,金融机构在建立自己的大数据反洗钱专业团队时,要以大数据平台建设为基础,积极招募和培养精通数据管理和分析的高级人才,打造专业、高效、灵活的大数据分析团队。而在管理方面,需要对现有管理架构、组织体系、资源配置和权力结构进行重组,让数据管理与分析成为反洗钱工作的重心。同时加强基层机构原有员工的培训力度,努力提高他们对洗钱犯罪行为方式的了解,注重对相关的新型反洗钱专业技能的培训。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据可视化实践中,数据系列与数据标签的混淆是导致图表失效的高频问题——将数据标签的样式调整等同于数据系列的维度优化,或 ...
2025-11-21在数据可视化领域,“静态报表无法展现数据的时间变化与维度关联”是长期痛点——当业务人员需要分析“不同年份的区域销售趋势” ...
2025-11-21在企业战略决策的场景中,“PESTEL分析”“波特五力模型”等经典方法常被提及,但很多时候却陷入“定性描述多、数据支撑少”的困 ...
2025-11-21在企业数字化转型过程中,“业务模型”与“数据模型”常被同时提及,却也频繁被混淆——业务团队口中的“用户增长模型”聚焦“如 ...
2025-11-20在游戏行业“高获客成本、低留存率”的痛点下,“提前预测用户流失并精准召回”成为运营核心命题。而用户流失并非突发行为——从 ...
2025-11-20在商业数据分析领域,“懂理论、会工具”只是入门门槛,真正的核心竞争力在于“实践落地能力”——很多分析师能写出规范的SQL、 ...
2025-11-20在数据可视化领域,树状图(Tree Diagram)是呈现层级结构数据的核心工具——无论是电商商品分类、企业组织架构,还是数据挖掘中 ...
2025-11-17核心结论:“分析前一天浏览与第二天下单的概率提升”属于数据挖掘中的关联规则挖掘(含序列模式挖掘) 技术——它聚焦“时间序 ...
2025-11-17在数据驱动成为企业核心竞争力的今天,很多企业陷入“数据多但用不好”的困境:营销部门要做用户转化分析却拿不到精准数据,运营 ...
2025-11-17在使用Excel透视表进行数据汇总分析时,我们常遇到“需通过两个字段相乘得到关键指标”的场景——比如“单价×数量=金额”“销量 ...
2025-11-14在测试环境搭建、数据验证等场景中,经常需要将UAT(用户验收测试)环境的表数据同步到SIT(系统集成测试)环境,且两者表结构完 ...
2025-11-14在数据驱动的企业中,常有这样的困境:分析师提交的“万字数据报告”被束之高阁,而一张简洁的“复购率趋势图+核心策略标注”却 ...
2025-11-14在实证研究中,层次回归分析是探究“不同变量组对因变量的增量解释力”的核心方法——通过分步骤引入自变量(如先引入人口统计学 ...
2025-11-13在实时数据分析、实时业务监控等场景中,“数据新鲜度”直接决定业务价值——当电商平台需要实时统计秒杀订单量、金融系统需要实 ...
2025-11-13在数据量爆炸式增长的今天,企业对数据分析的需求已从“有没有”升级为“好不好”——不少团队陷入“数据堆砌却无洞察”“分析结 ...
2025-11-13在主成分分析(PCA)、因子分析等降维方法中,“成分得分系数矩阵” 与 “载荷矩阵” 是两个高频出现但极易混淆的核心矩阵 —— ...
2025-11-12大数据早已不是单纯的技术概念,而是渗透各行业的核心生产力。但同样是拥抱大数据,零售企业的推荐系统、制造企业的设备维护、金 ...
2025-11-12在数据驱动的时代,“数据分析” 已成为企业决策的核心支撑,但很多人对其认知仍停留在 “用 Excel 做报表”“写 SQL 查数据” ...
2025-11-12金融统计不是单纯的 “数据计算”,而是贯穿金融业务全流程的 “风险量化工具”—— 从信贷审批中的客户风险评估,到投资组合的 ...
2025-11-11这个问题很有实战价值,mtcars 数据集是多元线性回归的经典案例,通过它能清晰展现 “多变量影响分析” 的核心逻辑。核心结论是 ...
2025-11-11