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　　反洗錢反恐融資是國(guó)家安全戰(zhàn)略

　　近幾年，隨著大數(shù)據(jù)、云計(jì)算越來(lái)越廣泛地應(yīng)用，互聯(lián)網(wǎng)也呈現(xiàn)出對(duì)社會(huì)各領(lǐng)域各層次更廣泛、更迅疾地嫁接和滲透，互聯(lián)網(wǎng)金融業(yè)更是異軍突起，超常發(fā)展，同時(shí)也面臨著異乎尋常的挑戰(zhàn)。洗錢作為一種經(jīng)濟(jì)犯罪行為，不僅嚴(yán)重?cái)_亂了我國(guó)的社會(huì)穩(wěn)定和經(jīng)濟(jì)安全，而且也對(duì)國(guó)際經(jīng)濟(jì)體系的安全構(gòu)成了嚴(yán)重的威脅，且日益呈現(xiàn)出網(wǎng)絡(luò)化、智能化、國(guó)際化、專業(yè)化的趨勢(shì)。

　　“我們生活在一個(gè)充滿網(wǎng)絡(luò)和"數(shù)據(jù)"信息的時(shí)代，互聯(lián)網(wǎng)金融徹底顛覆了傳統(tǒng)金融業(yè)和金融市場(chǎng)的業(yè)態(tài)，給我們帶來(lái)了無(wú)與倫比的便利的同時(shí)，也給洗錢、恐怖融資等金融犯罪帶來(lái)了進(jìn)化?；ヂ?lián)網(wǎng)金融犯罪的陰霾始終籠罩著全球，給全球和中國(guó)經(jīng)濟(jì)帶來(lái)了巨大的影響?！睆?fù)旦大學(xué)中國(guó)反洗錢研究中心的常務(wù)主任唐朱昌說(shuō)。

復(fù)旦大學(xué)副校長(zhǎng)許征指出：

第一，金融的互聯(lián)網(wǎng)化，已經(jīng)勢(shì)不可擋。

　　第二，洗錢的互聯(lián)網(wǎng)化，也成為一種必然趨勢(shì)。

　　第三，反洗錢也必須運(yùn)用科技化的手段。

第四，反洗錢規(guī)則應(yīng)當(dāng)進(jìn)入標(biāo)準(zhǔn)化。

　　大數(shù)據(jù)成為破案神器

對(duì)于如何打擊洗錢和恐怖融資，新興的互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)近年來(lái)也做出了一系列探索。尤其是在全新的DT時(shí)代，利用大數(shù)據(jù)等技術(shù)手段反洗錢，也給打擊洗錢帶來(lái)了一些全新思路。

　　來(lái)自螞蟻金服反洗錢中心的科學(xué)家們，已經(jīng)在利用大數(shù)據(jù)工具去分析犯罪分子洗錢的蛛絲馬跡，包括網(wǎng)絡(luò)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(jù)了解，觸發(fā)螞蟻金服反洗錢中心匯兌型地下錢莊模型的是一個(gè)姓朱的用戶。朱某在支付寶上有著非常多的資金交易對(duì)手，部分在國(guó)內(nèi)，部分在國(guó)外，單日交易十分頻繁，且呈現(xiàn)分散轉(zhuǎn)入集中轉(zhuǎn)出的特征。同時(shí)，這些賬戶間的資金往來(lái)不是整數(shù)，數(shù)字常常能被匯率整除。

　　大數(shù)據(jù)進(jìn)一步深入分析發(fā)現(xiàn)，朱某上游的資金來(lái)源基本上都是在韓國(guó)、日本、法國(guó)等境外登錄，這是一些從事海外代購(gòu)的賣家。而在朱某的下游，則是一批來(lái)自全國(guó)各地的賬戶，經(jīng)分析為朱某的馬仔。

　　海外代購(gòu)人員賣貨收到的都是人民幣，而采購(gòu)又需所在國(guó)外匯，需要拿人民幣兌換，可是國(guó)家每年兌匯額度有限制。于是這些海外代購(gòu)賣家便把人民幣打給朱某等人，再由朱某分散轉(zhuǎn)給全國(guó)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(duì)此，螞蟻金服的反洗錢專家們判斷，朱某等人可能是一個(gè)匯兌性地下錢莊團(tuán)伙，隨后將其報(bào)給公安機(jī)關(guān)立了案。

　　而不僅是地下錢莊，螞蟻金服反洗錢團(tuán)隊(duì)也利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行打擊網(wǎng)絡(luò)賭博。團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人介紹說(shuō)，目前在支付寶里面抓賭博非常精準(zhǔn)。

　　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(jīng)常發(fā)生在半夜0—5點(diǎn)(歐洲各種俱樂(lè)部比賽和杯賽和國(guó)內(nèi)存在時(shí)差)，系統(tǒng)會(huì)懷疑這個(gè)賬戶存在網(wǎng)絡(luò)賭球行為，發(fā)出預(yù)警，然后再由專人對(duì)這些可疑行為進(jìn)行分析判定。

　　大數(shù)據(jù)反洗錢將成趨勢(shì)

　　國(guó)際貨幣基金組織的數(shù)據(jù)顯示，全球GDP總量超過(guò)70萬(wàn)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(huì)、恐怖活動(dòng)、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(guò)洗錢變成合法收入。

　　螞蟻金服反洗錢中心資深總監(jiān)李小杰表示，反洗錢人員首先需要在海量網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)中清洗出跟反洗錢有關(guān)的數(shù)據(jù)，建立數(shù)據(jù)集市。

　　通過(guò)分析黑樣本以及線下反洗錢積累的經(jīng)驗(yàn)，研究人員歸納出各種洗錢相關(guān)上位犯罪的可疑特征，建立起數(shù)據(jù)模型。例如網(wǎng)絡(luò)賭博，這些賬戶單日交易頻繁，常常分散轉(zhuǎn)出，因?yàn)橘€徒分散在全國(guó)各地，同時(shí)會(huì)有一些不定向返利，因?yàn)橘€博不是每個(gè)人都會(huì)贏。再比如貪污受賄，受賄人往往對(duì)某一領(lǐng)域擁有掌控權(quán)，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(shù)據(jù)模型匹配，依靠大數(shù)據(jù)建立起來(lái)的智能反洗錢系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)預(yù)警，認(rèn)為賬戶存在可疑交易。再由人工做進(jìn)一步分析，確認(rèn)可疑后提交給反洗錢部門或是公安機(jī)關(guān)。其中運(yùn)用了人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)等前沿科技，由于用智能方式代替了傳統(tǒng)人工排查，大大提高了效率，也減小了誤報(bào)率。

　　據(jù)悉，下一步螞蟻金服將利用大數(shù)據(jù)對(duì)毒品、黑社會(huì)、恐怖活動(dòng)、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(jiān)控模型。

　　對(duì)此，復(fù)旦大學(xué)中國(guó)反洗錢研究中心秘書長(zhǎng)嚴(yán)立新也指出，隨著我們從IT進(jìn)入DT時(shí)代，大數(shù)據(jù)的價(jià)值正在進(jìn)一步被挖掘。由于大數(shù)據(jù)能夠更準(zhǔn)確、更及時(shí)、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(huì)成為整個(gè)社會(huì)的趨勢(shì)。

來(lái)源：上海金融報(bào)