每月一度的反洗錢專欄又來啦！

本期小匯想和大家聊一聊

時下大熱的大案牘術……不不不，是大數(shù)據(jù)技術

如何助力反洗錢風險監(jiān)測的？

很多人可能有點懵：

大數(shù)據(jù)和反洗錢這二者有什么關聯(lián)？

下面，先給大家普及兩個知識點：

眾所周知，第三方支付平臺擁有大量原始數(shù)據(jù)，不僅包括用戶信息、支付金額、支付場景等，還包括支付行為習慣、社交關系等多維度數(shù)據(jù)，成功構建了以支付為核心的海量、異質化的數(shù)據(jù)體系。這些數(shù)據(jù)涵蓋的支付用戶特征、支付對手方特征、資金收付等行為數(shù)據(jù)為反洗錢風險監(jiān)測提供了必要基礎。

• 支付用戶數(shù)據(jù)：包括身份證號、聯(lián)系電話、聯(lián)系住址、綁定卡信息等注冊時收集的靜態(tài)基礎信息；

• 支付商戶數(shù)據(jù)：包括統(tǒng)一社會代碼、經(jīng)營范圍、聯(lián)系電話、辦公地址、法人信息等注冊時收集的靜態(tài)基礎信息；

• 支付交易數(shù)據(jù)：包括商戶、用戶通過第三方支付平臺進行支付操作的時間、金額、資金用途，以及支付過程使用的設備信息、IP地址、交易定位等動態(tài)信息。還包括商戶和用戶支付賬戶的余額、資金收入支出等數(shù)據(jù)。

通過收集支付數(shù)據(jù)，將流動資金量、流動次數(shù)、流動規(guī)律、變異度等作為指標與資金往來賬戶、客戶屬性等信息進行關聯(lián)分析，能夠有效發(fā)現(xiàn)異常支付行為，進而發(fā)現(xiàn)洗錢行為和模式。

說到這里，相信大家都能理解：利用大數(shù)據(jù)技術，將線性回歸、聚類分析、分層分析、決策樹等模型應用于第三方支付的反洗錢風險監(jiān)測，能做到有效判斷客戶身份信息的真實性、是否存在虛假交易、是否屬于洗錢行為、是否存在隱藏的身份關聯(lián)關系等，對于反洗錢風險監(jiān)測具有重要意義。

• 線性回歸分析：利用收集的支付數(shù)據(jù)，建立洗錢活動的某一階段與資金流入流出等數(shù)據(jù)之間的相關性模型，從而判斷某些支付賬戶是否存在洗錢活動及其所處的階段，并對該階段各個環(huán)節(jié)的相關數(shù)據(jù)和發(fā)生概率進行風險監(jiān)測。

• 聚類分析：一方面可以通過用戶設備地址判斷關聯(lián)用戶和關聯(lián)賬號，另一方面從交易末端賬號對應的銀行卡號往前追蹤可以識別關聯(lián)客戶，從正向的用戶入口和逆向終端銀行賬戶交叉驗證可以識別同一用戶或用戶群，發(fā)現(xiàn)關聯(lián)交易。

• 分層分析：可以從海量支付數(shù)據(jù)中找到能夠反映洗錢行為、洗錢網(wǎng)絡、模式、路徑及地點等因素之間存在重要關系的數(shù)據(jù)，使分析人員可以有的放矢，提高反洗錢行為分析的針對性。同時，通過對不同時點上的支付數(shù)據(jù)進行分類和聚類，還可以幫助分析人員摸清洗錢各個環(huán)節(jié)的時間序列及該環(huán)節(jié)的特點。

• 決策樹算法：可以按照事前已經(jīng)制定好的決策模式對各種支付數(shù)據(jù)進行分類，并以樹狀的決策結構展示出來，為分析者提供一個推理框架，幫助其摸清整個洗錢活動的過程并總結出洗錢活動的共性和模式。

在匯付天下，我們主要將以下這兩種模型應用到日常的反洗錢風險監(jiān)測當中：

反洗錢客戶評級模型

反洗錢客戶風險等級評定是通過設置客戶信息完整度、客戶行業(yè)、自身地址、觸發(fā)反洗錢規(guī)則次數(shù)等評定指標，根據(jù)客戶身份、風險等級分類標準，對客戶按照高、中、低風險等級進行分類。目的是根據(jù)客戶不同的風險等級采取不同的識別和監(jiān)控措施，切實防范洗錢風險。

模型按照客戶的特點屬性，綜合考慮其所在地域、所辦業(yè)務、所處行業(yè)、所從事職業(yè)、可疑情況等因素，為其劃分風險等級，同時予以持續(xù)關注，持續(xù)優(yōu)化。

評級模型有助于反洗錢團隊把握客戶性質，掌握客戶的交易偏好，進而對客戶交易行為進行風險監(jiān)測。

反洗錢可疑交易監(jiān)測模型與大額交易監(jiān)測模型

反洗錢交易監(jiān)測模型是通過分析各業(yè)務交易場景，設置適用于特定業(yè)務的規(guī)則監(jiān)測模型，助力與針對可疑交易、大額交易的排查和確認。

通過將交易數(shù)據(jù)放入模型規(guī)則中進行智能識別，既降低了識別遺漏的可能性，又減輕了反洗錢團隊的工作強度，使反洗錢工作從"經(jīng)驗依賴"向"數(shù)據(jù)依據(jù)"轉變，實現(xiàn)從手工識別向智能識別的轉變！