金融科技、监管科技助力反洗钱监管的实践与思考

李红英

摘要：移动互联网、人工智能时代下的金融交易更加快捷、隐蔽，反洗钱形势更加严峻，这就对反洗钱监管工作提出了更高要求。本文通过介绍金融科技和监管科技的内涵及发展，分析在金融科技背景下反洗钱工作现状并阐述了加强金融科技、监管科技反洗钱监管的必要性，提出借助金融科技、监管科技促助力反洗钱监管的基本思路和思考。

关键词：金融科技;监管科技;反洗钱监管

一、研究背景

随着大数据、云计算、区块链、人工智能等新技术的迅猛发展，新技术不断应用于金融领域，金融科技日益兴盛，新兴的金融服务给用户带来了便捷和高效。金融科技的高速发展是一把双刃剑，在带来便利的同时它也给金融监管部门带来了风险和挑战。金融监管模式和技术在金融科技的带动下也在发生变化，监管科技应用而生。金融科技领域的反洗钱工作与传统反洗钱工作比较而言更加复杂，金融科技背景下的金融交易更加快捷、隐蔽，反洗钱形势更加严峻，这就对反洗钱监管工作提出了更高要求。监管与科技有机结合形成的监管科技利用大数据等新技术手段可以在反洗钱监管方面发挥重要作用，提高资金监测的有效性。

二、金融科技、监管科技的概念及发展情况

（一）金融科技、监管科技的概念

对于金融科技，国内外目前尚无统一、公认的标准定义。不同的机构有其不同的认定，综合其本质就是将金融与科技相结合，利用新兴的信息科技改造和创新金融产品和业务服务模式。国际金融稳定理事会将其定义为“技术带来的金融创新”;国际证监会组织将其定义为商业模式和技术的创新;美国国家经济委员会将其定义为影响金融活动背景下涵盖不同种类的技术创新。

目前，国内外普遍认为监管科技是金融科技的一个细分领域。英国金融行为监管局将监管科技定义为利用新科技手段来服务监管和合规的目的;国际金融协会将其定义为“金融机构在面对急剧上升的成本时，提出解决监管合规挑战的技术解决方案”;中国人民银行成立的金融科技委员会积极利用人工智能、大数据等新技术金融监管手段，提升金融风险的甄别、防范和化解能力。但从近年的研究看，监管科技的概念仍在不断扩展和外延，广义的监管科技不应只是金融领域的，还应包括通信、海关等涉及监管的各行各业。综上，监管科技就是监管机构利用人工智能、大数据、云计算等新技术提升风险监测识别效率并降低监管工作量的技术应用。;

（二）金融科技、监管科技发展情况

科技与金融、监管的相互深度融合是发展的必然趋势，新技术的突破是金融科技、监管科技发展的原动力。结合新兴信息技术的发展推动，可以将金融科技与监管科技的发展分为以下三个阶段。

第一阶段：金融电子化阶段，既金融业务、金融监管线上化，通过应用办公软件等IT技术获取数据实现办公和业务的自动化、电子化。监管机构利用IT技术采集数据并分析，实现内外部风险防控管理，提升服务效率和监管水平。

第二阶段：移动互联网时代，智能手机的普及使得人们可以随时随地沟通。传统金融业在移动互联网背景下搭建在线业务平台，汇集海量用户及信息，实现信息共享与业务融合，移动支付随即出现并得到发展。金融监管也变得更加复杂，在移动互联网时代监控是持续监控，既实现技术与监管合规的结合，完善数据报送的网络化和流程化，金融行业与监管能力进一步得到提升。

第三阶段：人工智能时代，大数据、云计算、区块链、人工智能等新兴技术日渐成熟，成为金融创新的重要推动力。新技术改变传统的业务流程，在很大程度上提升金融行业效率。在这一阶段，监管将实现通过人工智能主动甄别并预测风险，通过大数据对分散的数据进行综合分析得出行为模式，预测有可能出现的风险，防范系统性金融风险能力得到提升。

在未来，金融科技与监管科技将向着更加智能的发展道路前进，实现实时、自动、智能的新兴金融体系和金融監管模式，更高效地实现金融服务和监管目标。

三、金融科技、监管科技背景下反洗钱监管现状

现如今洗钱活动的复杂化、专业化、跨境化、网络化等趋势加剧了反洗钱工作的难度，反洗钱监管形势日趋严峻。现有的可疑交易信息采集、身份识别等方面的反洗钱监管工作已跟不上金融科技和监管科技的迅猛发展的需求。

（一）客户信息提取依赖人力，客户身份识别穿透性差

反洗钱工作中的重要环节之一是客户身份识别，同时也是识别和预防洗钱活动的有效措施，“了解你的客户（KYC）”是反洗钱领域的基础制度。目前了解客户主要是依靠核对客户本人、身份证及相关证件、公安网等传统途径，做到“人证合一”，但可能会存在证件造假和不能做到穿透式了解交易真实情况的弊端。客户相关信息提取主要依靠人工，缺乏有效的信息提取工具，工作效率不高且存在一定的操作风险隐患。客户名单筛选方式不完善，对重名、输入偏差、音译差别等问题不能做到较高准确的筛查匹配。在移动互联网、人工智能时代，部分情况下客户不进行面对面开户、交易等活动。客户尽职调查工作不务实，流于形式，对资金来源、去向等信息调查不清晰，客户尽职调查缺乏有效的调查及分析，客户身份识别难度加大。

（二）大额与可疑交易监测精准性不高，交易报告分析不足

在网络环境下，资金的交易通过网络进行，无法面对面，这样就无法对一些资金的来源及使用情况进行现场核查与监测，资金链条变得复杂。金融客户群体多样，交易渠道多远，交易数量繁多。现如今跨市场、跨境资金流动涉及面广，这就导致反洗钱可疑交易报告数量增多，可疑资金交易监控难度增大。传统的反洗钱分析手段相对单一，大额与可疑交易的监管数据指标体系不够完善，监测分析方式较为简单，分析数据的能力较弱，监测准确率不高，会有漏报、误报的现象发生。可疑交易识别分析以及报告的撰写主要由人工完成，在有效的交易数据分析上有所欠缺，交易监测容易出现漏洞。

（三）执法检查技术不足，监管机构和数据覆盖率低

执法检查有现场检查和非现场检查两类。在进行现场检查时，根據《金融机构反洗钱监督管理办法（试行）》中有关要求，中国人民银行及其分支机构对相关重点机构开展现场检查，而各地金融机构众多，每年检查的机构只是其中几家，不能做到检查全覆盖。检查中运用的检查系统主要是单机版，被监管机构按要求提供相关数据，将数据导入检查系统筛查和查询，分类整理后，进行核对、取证。没有检查软件的，直接将被检查机构的数据导入数据库，进行筛选和核对。非现场检查时，被监管机构报送纸质或电子材料，监管方对其进行人工查阅和检查，由于金融机构众多，工作量繁重。由此可见在执法检查中，大量依靠人工操作且缺乏先进的技术手段，造成反洗钱监管覆盖率低，监管不到位的情况。

（四）反洗钱人员结构制度落后，综合素质有待提高

当前，我国反洗钱工作人员属于典型的金字塔式结构，顶端分析研究型专业人才较少。尤其是基层地区反洗钱人员，知识结构单一、反洗钱意识不够深入、对开展反洗钱监管工作需要掌握的经济、法律知识等相关法规及政策不熟悉，专业技能不足，人员老化问题严重。一些工作人员在做反洗钱监管工作的同时兼顾其他业务工作，例如人民银行各县支行的国库会计股担负着反洗钱、国库、支付结算、会计核算等多项工作，一人兼职多岗，这样在时间和精力上都有所制约，使得一线反洗钱监管人员对可疑交易的甄别和分析能力不足。影响了反洗钱监管工作。随着信息技术和人工智能在反洗钱领域的深入应用，传统的反洗钱人员并不具备过硬的大数据、人工智能等新兴技术知识，缺乏对数据进行高效分析的能力，其综合素质有待得到进一步提升。

四、加强金融科技、监管科技反洗钱监管的必要性

科技的发展给反洗钱工作既带来机遇也蕴含着相应的挑战，在运用科技手段提升反洗钱工作质量的同时也应依托科技促进反洗钱监管水平和风险防控能力的提高。

（一）适应金融创新，应对新科技外溢风险的需要

随着金融与科技的深度融合，金融创新也随之发展，产生出譬如移动支付、网络借贷等新模式、新渠道，使得金融服务更加便利。但同时这些新模式、新渠道使得资金链变得复杂，资金往来的追踪变得困难，客户身份和交易的真实性难以保证。金融科技发展中潜在的洗钱及其他金融风险日益集聚暴露，导致金融监管必须进行改革，通过大数据等新科技手段升级反洗钱监管是必然趋势。

（二）突出主动监管，提高监管水平的需要

金融机构和反洗钱监管部门之间存在信息不对称，金融机构是占有信息优势的一方，如果缺乏有效的法规制度约束，就会产生风险。大多数金融机构以实现利润最大化为目标，对反洗钱重要性的认识不足且相关工作制度机制不完善，反洗钱监管主要变现为被动监管。监管科技可以打通金融机构与监管部门之间信息通道，降低信息的不对称性，促进金融机构反洗钱工作的积极主动性，提升反洗钱监管的有效性。

（三）适应金融开放，加强跨境资金监管的需要

经济的全球化促进了国际贸易的迅速发展，带动了我国金融面对国际市场全面开放。金融科技的发展使金融服务得到扩展，资金跨地域、跨行业、跨市场流动，金融体系的关联性和复杂性进一步提高。随着国际贸易的发展，一些非法犯罪分子以国际贸易为掩护进行洗钱活动，跨境资金监管除对基本的客户身份识别及资金交易信息监测外，还需对特定的风险信息进行分析和研判。我国金融业对外开放持续加速，新技术手段的运用对跨境资金和反洗钱监管提出了更高要求。

五、金融科技、监管科技助力反洗钱监管的思考

（一）完善制度体系，利用新技术，强化客户身份识别

反洗钱监管部门应完善内部控制制度，建立有效的监管协调机制体系，依托科技，将新技术运用在监管实践中。制定针对移动互联网、人工智能背景下反洗钱法人相关律法和监管规则，切实防范各类反洗钱风险。反洗钱监管工作必须要建立完善的客户身份识别制度，全方位深入了解客户，保证客户信息的真实性、准确性和完整性。对于利用人脸、虹膜、指纹等具有唯一性、稳定性的生物识别与人工智能相结合，提供安全可靠的个人身份识别。对于一些特殊客户，为精确保证客户身份的真实性，可采用实地回访查看等方式。在客户信息的提取方面可利用人工智能，提取并整合客户信息，实现洗钱风险的智能识别。同时可以构建名单筛选模型，完善客户名单筛查。运用人工智能、大数据等技术，完善名单管理和客户尽职调查模式，以机器辅助人工做到客户身份识别工作的自动化。

（二）深度应用智能检测分析技术，构建全过程交易监测系统

反洗钱监管部门应利用大数据、人工智能等技术构建可疑交易智能监测模型、客户与资金交易匹配度分析模型等全过程的风险控制和监测系统，加强信息系统建设。利用人工智能中的相关高端技术，构建智能化可疑交易识别系统，通过数理统计、模型分析、机器学习、深度学习等技术可以强化存储数据，分析数据，有效跟踪资金流动，识别客户行为，将异常交易进行综合分析，进一步提高大额与可疑交易监测的及时性和精准性。运用流程自动化技术及语言处理技术实现可疑交易识别工作的自动化并自动生成可疑交易报告，避免可疑交易分析中人工操作隐患，确保其真实和准确。

（三）构建智能检查系统，加强数据共享，提升反洗钱监管效能

构建主动数据采集系统，实现数据提取的主动性和实时性。同时将公安、法院、工商、税务、海关等行业数据进行有效整合，加强各行业各部门之间信息资源共享，利用大数据技术，对采集的海量数据进行分析研判，进而提升数据分析、挖掘能力，为反洗钱检查提供数据支持。在金融全面开放背景下反洗钱工作还应加强国家之间的合作，运用大数据等技术对跨境资金进行统计监测，分析跨境资金的交易主体、资金关系及流向等，以此挖掘出交易的真实背景，识别其风险，对跨境资金实现有效监管。利用人工智能技术建立反洗钱智能检查系统，与主动数据采集系统相结合，在反洗钱执法检查中，核实客户身份、交易对象、交易情况、可疑交易等检查点，节省人工，缩短检查时间，提高检查效率，实现对洗钱活动的全覆盖式监管。

（四）培养跨界复合性人才，强化监管队伍建设

在新技术广泛应用的未来，反洗钱监管队伍建设一定要着眼提升反洗钱人员的综合化水平。在专业上培养精于分析研究、决策支持和预测判断的人员;在技术上培养掌握大数据、人工智能等技术手段且善用科技思维的技术骨干，构建具有反洗钱专业知识、统计分析、信息技术的跨界复合型人才团队。同时加强教育培训，不断对监管队伍的知识储备和人员结构进行更新优化，提升反洗钱监管人员的综合素质，进而提高反洗钱监管的有效性。

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作者单位：中国人民银行白银市中心支行