——金融電子化

文 / 中國(guó)反洗錢(qián)監(jiān)測(cè)分析中心? 張煜  孔繁穎  張寅  李莉

當(dāng)今,，經(jīng)濟(jì)全球化和金融產(chǎn)品創(chuàng)新的高速發(fā)展，在眾多的金融業(yè)務(wù)場(chǎng)景中涌現(xiàn)出海量的金融交易,，其中存在著眾多不同類(lèi)型的關(guān)聯(lián)關(guān)系,，有些屬于靜態(tài)關(guān)系，如企業(yè)的股權(quán)控制關(guān)系,、客戶間的親屬關(guān)系,，有些屬于動(dòng)態(tài)關(guān)系，如轉(zhuǎn)賬關(guān)系,、借貸關(guān)系等,。當(dāng)反洗錢(qián)義務(wù)機(jī)構(gòu)開(kāi)展反洗錢(qián)監(jiān)測(cè)分析工作時(shí)，面對(duì)日趨集團(tuán)化,、規(guī)?；蛯?zhuān)業(yè)化的洗錢(qián)團(tuán)隊(duì)時(shí)，需要全面分析這些關(guān)聯(lián)關(guān)系來(lái)回溯真實(shí)金融業(yè)務(wù)場(chǎng)景,，以識(shí)別其中蘊(yùn)藏的洗錢(qián)行為,。而傳統(tǒng)的以單個(gè)主體為核心的分析方法無(wú)法精確地還原具備團(tuán)伙特征的金融業(yè)務(wù)場(chǎng)景。因此如何通過(guò)群體分析方法識(shí)別用于洗錢(qián)的賬戶群體,，如何有效地挖掘可疑資金網(wǎng)絡(luò),，是每一位反洗錢(qián)工作者需要克服的挑戰(zhàn)。

近年來(lái),，基于知識(shí)圖譜的網(wǎng)絡(luò)分析成為金融數(shù)據(jù)分析的一個(gè)重要領(lǐng)域,，通過(guò)使用知識(shí)圖譜具備的關(guān)聯(lián)分析、網(wǎng)絡(luò)分析等認(rèn)知技術(shù),，可較大程度還原金融服務(wù)的場(chǎng)景和目的。在反洗錢(qián)領(lǐng)域可以基于主體間的交易關(guān)系,、社會(huì)關(guān)系等關(guān)聯(lián)關(guān)系構(gòu)建反洗錢(qián)知識(shí)圖譜,，形成以交易關(guān)系為主，同時(shí)含有多維度社會(huì)關(guān)系的復(fù)雜資金網(wǎng)絡(luò),。根據(jù)FATF建議以及我國(guó)關(guān)于客戶調(diào)查,、收益所有人識(shí)別的相關(guān)規(guī)定，反洗錢(qián)義務(wù)機(jī)構(gòu)在構(gòu)建反洗錢(qián)知識(shí)圖譜時(shí)要特別重視以下三個(gè)方面的關(guān)聯(lián)關(guān)系：一是個(gè)人,、機(jī)構(gòu)及其交易對(duì)手屬于洗錢(qián)高風(fēng)險(xiǎn)國(guó)家（地區(qū)）,、PEP等特定自然人和黑名單,。二是機(jī)構(gòu)客戶的受益所有人為來(lái)自洗錢(qián)高風(fēng)險(xiǎn)國(guó)家（地區(qū)）且屬于PEP等特定自然人，或存在多層嵌套,、交叉持股,、關(guān)聯(lián)交易等復(fù)雜關(guān)系。三是機(jī)構(gòu)客戶的交易或股東來(lái)自高風(fēng)險(xiǎn)國(guó)家或地區(qū),、避稅型離岸中心,。

資金網(wǎng)絡(luò)中的“節(jié)點(diǎn)”是交易活動(dòng)的參與者，可以是自然人,、機(jī)構(gòu),、法人等；“邊”表示“節(jié)點(diǎn)”之間的顯性或隱性關(guān)系,，顯性關(guān)系可以包括現(xiàn)金,、轉(zhuǎn)賬、貸款,、信用卡,、銀證轉(zhuǎn)賬、抵押,、信托,、票據(jù)、電匯等交易關(guān)系,，隱性關(guān)系包括所有權(quán),、控制權(quán)、關(guān)聯(lián)關(guān)系等社會(huì)關(guān)系,；“屬性”描述“節(jié)點(diǎn)”和“邊”的詳情,，可以用一個(gè)向量來(lái)表示，“節(jié)點(diǎn)”屬性的向量中可以包含客戶的年齡,、身份證件號(hào)碼,、戶籍、所屬金融機(jī)構(gòu),、客戶所在地區(qū)等身份信息,，“邊”屬性的向量中可以包含資金往來(lái)的大小、資金頻率,、資金特征,、交易發(fā)生地、可疑描述等信息,。

通過(guò)對(duì)資金網(wǎng)絡(luò)的分析將反洗錢(qián)工作從關(guān)注“可疑點(diǎn)”擴(kuò)展到“可疑團(tuán)伙”,，從而幫助反洗錢(qián)工作者清晰地監(jiān)控完整的交易軌跡，挖掘其中潛藏的洗錢(qián)風(fēng)險(xiǎn),。

利用知識(shí)圖譜技術(shù),，對(duì)主體,、賬戶、交易等反洗錢(qián)數(shù)據(jù)進(jìn)行全面的關(guān)聯(lián)分析,，挖掘主體間,、賬戶間的相關(guān)性，構(gòu)建頻繁過(guò)渡性賬戶,、交易鏈閉環(huán),、資金集中與分散轉(zhuǎn)移等特定洗錢(qián)行為的網(wǎng)絡(luò)模型，突破了傳統(tǒng)的基于規(guī)則下的可疑交易識(shí)別模型,，拓展了傳統(tǒng)模式下難以發(fā)現(xiàn)團(tuán)伙洗錢(qián)行為的難點(diǎn),。使用知識(shí)圖譜開(kāi)展監(jiān)測(cè)分析工作優(yōu)勢(shì)分析如下。

1.通過(guò)關(guān)聯(lián)關(guān)系快速查詢交易參與者,。通過(guò)數(shù)據(jù)查詢成本分析,，當(dāng)擴(kuò)展查詢交易對(duì)手的層級(jí)越多、規(guī)模越大時(shí),，基于資金網(wǎng)絡(luò)的關(guān)聯(lián)關(guān)系,，查詢成本僅線性增加，而基于傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的查詢成本則隨著擴(kuò)展查詢層數(shù)的增加而呈現(xiàn)指數(shù)級(jí)的增加,，交易參與者的層次越多交易者規(guī)模越大,，資金網(wǎng)絡(luò)查詢成本低的優(yōu)勢(shì)越明顯。因此,，利用反洗錢(qián)知識(shí)圖譜構(gòu)建的資金網(wǎng)絡(luò),、社會(huì)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，可以快速擴(kuò)展交易者的多層交易對(duì)手,，結(jié)合交易頻次,、交易金額等關(guān)系特征，通過(guò)距離或相似性算法,，還可在海量交易中快速聚類(lèi)交易密切的團(tuán)伙,，極大提高了反洗錢(qián)監(jiān)測(cè)效率。

2.通過(guò)路徑查找算法快速發(fā)現(xiàn)主體之間的多層關(guān)聯(lián)路徑,。路徑查找是發(fā)現(xiàn)資金鏈追蹤的一種重要方法,，使用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)開(kāi)展資金鏈追蹤工作，每擴(kuò)展一層交易對(duì)手的路徑就要所有交易對(duì)手的交易數(shù)據(jù)在整個(gè)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)中遍歷一遍,，沒(méi)有成熟高效的查找方法,，當(dāng)交易量較大且待識(shí)別兩交易者之間的交易轉(zhuǎn)移間隔人數(shù)較多時(shí)，查找成本極高,，基本不可計(jì)算。而使用資金網(wǎng)絡(luò)可以對(duì)交易開(kāi)展關(guān)聯(lián)分析,，使用各種成熟的圖路徑查找算法快速計(jì)算結(jié)果,，可以快速找到多條交易轉(zhuǎn)移或利益輸送途徑,。此外還可以進(jìn)一步識(shí)別資金量最大關(guān)鍵路徑、指定跨度節(jié)點(diǎn)數(shù)量的關(guān)鍵路徑,、是否形成閉環(huán)路徑等具有洗錢(qián)特征的交易網(wǎng)絡(luò)模式,，為提升反洗錢(qián)分析能力提供有力的支撐。

3.通過(guò)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析發(fā)現(xiàn)洗錢(qián)團(tuán)伙,。社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析是近期興起的一種用于分析群體之間相關(guān)關(guān)系的分析方法,，以社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中每個(gè)群體或個(gè)體為基礎(chǔ)，通過(guò)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)關(guān)系模型,，來(lái)分析相關(guān)聯(lián)群體結(jié)構(gòu)對(duì)群體或個(gè)體的影響,。

使用反洗錢(qián)知識(shí)圖譜作為社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析的基礎(chǔ)平臺(tái)，利用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析方法的“位置關(guān)鍵程度”與“社會(huì)權(quán)威程度”等分析方法為監(jiān)測(cè)可疑客戶的社會(huì)關(guān)系及影響程度提供有效手段,。例如,，通過(guò)計(jì)算“位置關(guān)鍵程度”較高的主體，可在多個(gè)不同群體之間快速發(fā)現(xiàn)起橋梁作用的主體,，負(fù)責(zé)中轉(zhuǎn)一個(gè)集團(tuán)向另一個(gè)集團(tuán)轉(zhuǎn)移的資金,。因此可在可疑交易行為研判時(shí)將其判定為洗錢(qián)團(tuán)伙的關(guān)鍵人員；通過(guò)計(jì)算“社會(huì)權(quán)威程度較高”主體,，快速識(shí)別屬于社會(huì)中某群體的核心人員,，可判斷其在資金轉(zhuǎn)移和信息傳播方面都處于樞紐地位，從而將其作為監(jiān)測(cè)重點(diǎn)對(duì)象予以關(guān)注,。

1.在涉眾型洗錢(qián)場(chǎng)景中的應(yīng)用,。洗錢(qián)通常由資金轉(zhuǎn)移、離析和融合三個(gè)階段組成,，當(dāng)洗錢(qián)交易行為發(fā)生時(shí),，具有很多特征明顯的交易轉(zhuǎn)移路徑或群體交易模式，若無(wú)法還原這種團(tuán)伙間的交易行為,，就不能準(zhǔn)確識(shí)別可疑主體和可疑交易,。而利用反洗錢(qián)知識(shí)圖譜，能夠在海量交易數(shù)據(jù)中主動(dòng)尋找到一些模式化的異常資金網(wǎng)絡(luò),，例如：快進(jìn)快出模式,、集中轉(zhuǎn)入/分散轉(zhuǎn)出和分散轉(zhuǎn)入/集中轉(zhuǎn)出模式、閉環(huán)交易模式,、層級(jí)/樹(shù)狀交易模式等異常資金網(wǎng)絡(luò),，并對(duì)該結(jié)構(gòu)模式進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)量化，可以有效篩選出洗錢(qián)風(fēng)險(xiǎn)較高的洗錢(qián)團(tuán)伙,。

2.挖掘集團(tuán)公司派系內(nèi)的洗錢(qián)風(fēng)險(xiǎn),。隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，集團(tuán)公司的經(jīng)營(yíng)的方式不斷復(fù)雜化,，經(jīng)營(yíng)的業(yè)務(wù)涉及銀行,、證券,、基金、保險(xiǎn),、信托,、金融租賃、期貨等多個(gè)方面,，利用復(fù)雜的交叉持股,、關(guān)聯(lián)關(guān)系、股權(quán)代持,，形成控制關(guān)系復(fù)雜的集團(tuán)派系,。因此，在集團(tuán)派系中,，存在企業(yè),、法人、董高監(jiān),、賬戶等實(shí)體類(lèi)型,，以及任職、股權(quán),、業(yè)務(wù)所屬權(quán)等關(guān)聯(lián)關(guān)系,，形成對(duì)控股公司的股權(quán)控制、收入分配,。通過(guò)客戶盡調(diào),、營(yíng)收研究、招投標(biāo)信息,、風(fēng)險(xiǎn)控制,、資金往來(lái)等數(shù)據(jù)，在反洗錢(qián)知識(shí)圖譜中構(gòu)建集團(tuán)派系內(nèi)的資金網(wǎng)絡(luò)和受益人網(wǎng)絡(luò),，可對(duì)集團(tuán)派系內(nèi)各公司進(jìn)行“立體畫(huà)像”,，識(shí)別權(quán)力核心和受益關(guān)聯(lián)節(jié)點(diǎn)。再利用資金網(wǎng)絡(luò)的路徑分析,、關(guān)聯(lián)探索等方法,，進(jìn)一步挖掘目標(biāo)集團(tuán)企業(yè)譜系中的受益所有人和異常關(guān)聯(lián)交易，定位資金轉(zhuǎn)移路徑,，發(fā)現(xiàn)隱藏在關(guān)聯(lián)交易中的非法利益?zhèn)鬏斖ǖ?，助力監(jiān)測(cè)非法集資、循環(huán)注資,、虛假注資等違規(guī)行為,。

3.在跨境資金流動(dòng)場(chǎng)景中的分析應(yīng)用。目前，國(guó)際貿(mào)易的持續(xù)發(fā)展和人民幣跨境業(yè)務(wù)的興起使得跨境交易日益增長(zhǎng),，資本項(xiàng)目開(kāi)放程度的提高增加了跨境投資的通道,，第三方支付和數(shù)字加密貨幣的發(fā)展實(shí)現(xiàn)資金的跨境快速流動(dòng)，使得我國(guó)金融市場(chǎng)更易受跨境資金流動(dòng)影響,。使用反洗錢(qián)知識(shí)圖譜對(duì)來(lái)自全球的跨境資金建立資金網(wǎng)絡(luò)，當(dāng)有大量資金短期內(nèi)流入或流出國(guó)內(nèi)金融市場(chǎng)時(shí),，或是國(guó)外金融市場(chǎng)出現(xiàn)劇烈波動(dòng)時(shí),，有大量異常跨境資金發(fā)生時(shí),，可通過(guò)資金網(wǎng)絡(luò)對(duì)金融機(jī)構(gòu)內(nèi)的資金風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)鏈條進(jìn)行流動(dòng)性建模分析,，實(shí)現(xiàn)長(zhǎng)鏈推理，提前發(fā)現(xiàn)潛在的金融風(fēng)險(xiǎn),。

隨著反洗錢(qián)監(jiān)測(cè)分析工作進(jìn)入深水區(qū),，面對(duì)當(dāng)前復(fù)雜的洗錢(qián)手法，使用反洗錢(qián)知識(shí)圖譜技術(shù)建立的各類(lèi)關(guān)系網(wǎng)絡(luò),，還原了真實(shí)金融業(yè)務(wù)場(chǎng)景,，豐富了反洗錢(qián)監(jiān)測(cè)分析方法，突破了依賴反洗錢(qián)專(zhuān)家規(guī)則經(jīng)驗(yàn)的傳統(tǒng)模式,，提升了的精準(zhǔn)監(jiān)測(cè)的能力,，可有效打擊經(jīng)濟(jì)犯罪，履行反洗錢(qián)義務(wù),，保障國(guó)家金融穩(wěn)定,。

后續(xù)，基于知識(shí)圖譜的反洗錢(qián)解決方案還需要不斷地完善,，可從以下三個(gè)方面探索：首先,，結(jié)合圖計(jì)算和有監(jiān)督學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等人工智能算法,，研究精確識(shí)別洗錢(qián)類(lèi)型的綜合分析方法,；其次，結(jié)合圖計(jì)算和無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法,，自動(dòng)劃分群體中存在的“洗錢(qián)社區(qū)”,，解決學(xué)習(xí)樣本不夠的問(wèn)題；第三,，在反洗錢(qián)知識(shí)圖譜基礎(chǔ)上進(jìn)一步探索圖結(jié)構(gòu)相似性搜索,，不斷豐富對(duì)團(tuán)伙洗錢(qián)行為的監(jiān)管科技手段。

（欄目編輯：張麗霞）