金融科技在反洗錢和反恐怖融資領域的優勢
跨入數字經濟新時代，金融科技日新月異，在反洗錢和反恐怖融資領域中的賦能效應日益凸顯。金融科技憑借其數據驅動、智能合約、智能風控、共識機制等獨特技術優勢，直擊反洗錢的痛點與堵點，賦能反洗錢監測監管的數字化、智能化轉型升級，從而使反洗錢更具高效性與精準性、更具威懾力量。因此，秉持反洗錢科學理念，順應時代潮流與金融科技演進趨勢，推進金融科技與反洗錢深度融合，使反洗錢植入更多的科技基因與元素，為反洗錢監測監管擦亮智能之眼、插上科技之翼，全力打造信息動態感知、數據精準分析、業務智能支撐的反洗錢數字化新格局，已然成為金融機構反洗錢改革創新的未來方向。
全面提升客戶身份識別的精準度
充分運用生物識別技術，基于人臉、虹膜、指紋等具有唯一性、穩定性、不易竊取和難以復制等特點的生物信息，與身份核實確認同步，為資金交易打上發起者唯一身份標記。嵌入安全多方計算、區塊鏈等信息技術，健全安全與便捷的身份認證體系，實現客戶身份識別信息分布式存儲和認證共享，強化金融交易報文規范管理。運用大數據技術拓展客戶信息至多維空間，對互聯網、交通出行、社交信息等多維度數據進行收集，精確刻畫主體“畫像”，描繪客戶全息圖景。運用知識圖譜整合、比對、深度分析客戶不同來源數據，挖掘客戶關聯關系，穿透識別企業客戶的實際控制人和受益所有人。
構建基于全流程的資金監測體系
在當前工作模式下，底層數據不足，非結構化數據因數據格式、儲存方式等技術限制，大量有價值的數據被忽略和埋沒，嚴重影響反洗錢監測水平。運用大數據技術多渠道采集海量客戶信息，打破內外部信息壁壘，串聯多方系統，通過數理統計、規則組合、聚類分析、模型算法等技術對海量數據包括非格式化數據開展多維、高頻、全動態實時分析。可利用API技術，建立基于客戶群體特征、客戶行為、成熟規則、交易特征的智能化可疑交易分析系統，提高數據使用價值。運用數據挖掘、人工智能等新技術對全息數據進行轉換、挖掘、分類、預測，構建主體洗錢行為監測模型，預測主體洗錢行為活動周期。通過社區挖掘算法識別多種群體洗錢行為模式，將反洗錢主體“畫像”用于宏觀洗錢風險分布、洗錢風險趨勢分析和可疑主體排名。
建立可疑交易監測模型優化機制
在全面自定義可疑交易監測標準的階段，金融機構具體監測標準通常參考有關監管文件、風險提示、案件經驗等，在精細定位疑點、匹配業務特征、差異化方面效果較差，存在誤報漏報風險，需要耗費大量人工開展甄別分析。運用人工智能、機器學習等對新型洗錢手法下的異常交易行為進行歸納總結，在原有的可疑交易模型基礎上加入諸如個人消費習慣、個人行蹤等監控模型特征，豐富可疑交易監測字段范圍，彌補傳統監測模式的局限性，加快可疑交易監測模型更新速度，大幅提升可疑交易模型監測精準度。
探索開發數據主動采集平臺
通過平臺實時主動提取數據，改變以往被動接收方式，借助機器學習、人工智能模型等技術快速掌握機構內控制度、組織架構、產品業務、客戶信息，并從中快速識別洗錢風險管理的漏洞，加強數據資源的成果轉化效率，實現精準監管、及時監管。同時針對高風險領域主動發起預警，實現反洗錢資源向高風險領域的傾斜。
智能化跟蹤與分析
在反洗錢監管收緊態勢下，反洗錢監管法規頻繁出臺且日益細化，傳統人工模式難以及時跟蹤國內外監管規則的變化，對理解監管當局政策意圖存在困難。運用人工智能、機器學習等創新技術自動識別、歸納國內外反洗錢監管新規，比對文件異同，生成跟蹤報告，對監管規則進行轉譯，實現監管規則的數字化存儲與展現，并將其封裝于監管API等工具，實現機器可讀、可執行、可對接，提高跟蹤和分析監管規則變化的效率，將復雜的監管法規轉換為數字化的合規規則并以數字方式加以管理。
推進信息共享
區塊鏈是共識機制、點對點傳輸、分布式數據存儲等計算機技術在互聯網時代的創新應用模式。通俗地講，區塊鏈是一種按照時間順序將數據區塊以順序相連的方式組合成的一種鏈式數據結構，并利用密碼學方式保證數據傳輸和訪問安全，進而可有效規避數據信息偽造、篡改風險的分布式賬本。去中心化、開放性、溯源性和不可篡改是區塊鏈與生俱來的典型特征與獨特優勢，因而使它擁有顛覆金融基礎服務模式的蓬勃力量。基于區塊鏈技術的數據共享，可重塑數據治理機制，徹底打破參與機構間的數據孤島與信息壁壘，形成完整的數據鏈，在統籌兼顧信息安全、隱私保護的前提下實現數據互通，深度挖掘和釋放數據價值。
在區塊鏈技術應用方面，未來可重點建立私有鏈與聯盟鏈。一方面在金融機構內部，以每一客戶作為獨立節點構建私有鏈（專有鏈）。另一方面，在各金融機構、監管機構之間打造聯盟鏈。銀行、證券、保險等各類金融機構，以及央行、證監會、銀保監會等監管機構均應納入聯盟鏈成員范疇。聯盟鏈網絡分別由金融機構、監管機構兩個獨立的區塊鏈大節點和其內部的私有鏈網絡共同組成。
聯盟鏈相較于公有鏈，在隱私保護、可編程、高性能、高可用等諸多方面更具優勢，金融機構采集、認證的交易信息、客戶身份信息在金融機構內部私有鏈認證通過之后，再通過聯盟鏈廣播、存儲到所有機構節點的本地賬本中，從而實現數據信息的互聯共享。另外，私有鏈與聯盟鏈的融合對接還可采用跨鏈技術，實現私有鏈到聯盟鏈的區塊鏈賬本間數據同步，將私有鏈上標準化的客戶信息通過接口傳輸至聯盟鏈，從而融入到聯盟鏈的共識網絡中。
深度融合的混合引擎結構模式
隨著金融科技的迭代創新，基于機器學習的模型引擎（智能引擎）已然成為反洗錢監測評估和甄別的主流方向，并顯示出傳統規則引擎無法企及的監測效率與有效性水平，但這并不意味著規則引擎完全喪失應用價值而行將淘汰，諸如時間序列算法、離群點檢測等一些優良分析方法依然將會與模型引擎一起持續發揮重要作用。根據模型引擎與規則引擎的不同組合架構，反洗錢系統設計中可采用串行引擎、并行引擎、混合引擎三種結構方式，并將呈現依次遞進演進趨勢。
1.串行引擎。首先借助規則引擎對內部數據信息進行監測、篩查，然后根據規則引擎報警結果作為模型引擎的輸入，并依托模型引擎對規則引擎輸出信息實施風險分類。在串行引擎結構模式下，模型引擎僅僅起到輔助作用，而基于傳統策略方法的規則引擎則居于主導地位，尤其是量化指標體系、基礎算法、監測規則依然發揮關鍵作用。串行引擎是最易實現的一種引擎結構，無須對包括數據映射關系、算法、規則在內的底層結構進行調整，因而也是各金融機構在引入智能模型引擎初期探索階段的首選。
2.并行引擎。簡而言之就是同時使用模型引擎、規則引擎，對客戶身份信息和交易數據進行掃描與監控。并行引擎的優勢：一是模型引擎與規則引擎的協同聯動作用得以充分發揮，風險管理措施愈加嚴密，金融機構反洗錢風險監測識別能力得到顯著提升；二是可以根據監管環境變化、風險環境變化、自身的新技術應用能力等因素，靈活調整設定模型引擎、規則引擎的決策權重。可見，并行引擎相較于串行引擎是一種顯著的進化升級。
3.混合引擎。一個較完善的反洗錢監測系統最終將采用模型引擎與規則引擎深度融合的混合引擎結構模式，大幅弱化規則引擎功能，更多倚重監督學習、無監督學習技術最大限度模擬人工判斷，并在核心引擎外基于流程邏輯構建更加豐富的智能模塊，通過充分挖掘內部數據和外部信息價值突破系統能力瓶頸，使反洗錢系統有效性顯著躍升，從而實現反洗錢監測監管的數字化轉型。
