大数据在商业银行反洗钱中的应用探讨

张帅　代淑婷

摘要：随着互联网以及电子信息技术的不断发展，我国的商业银行反洗钱手段也逐渐面临着更高的要求。在频繁的信息化数据交易过程中，商业银行如何对相关数据进行分析，通过各种方式对洗钱行为进行监控以及预防，成为一个重要的现实问题。早期我国的交易模式为现金交易，大额现金的流通需要通过银行部门的检查之后才能够继续进行，随着信息化技术的不断发展，如今交易的方式逐渐变更为数据化交易，传统的反洗钱管理方式已经不适应时代的需求。在企业发展的过程中，商业银行必须借助相关的技术手段对洗钱行为展开预防与管理。大数据技术能够为商业银行的交易数据收集以及整理提供相关的技术依据。本研究将对商业银行反洗钱的具体需求，以及大数据技术在商业银行反洗钱工作中的效用及其应用展开相应的探讨。

关键词：大数据  商业银行  应用探讨

洗钱行为的出现，对于国家的经济发展以及社会的稳定发展都有着非常明显的影响，早在上个世纪90年代，我国就已经建立了相关的反洗钱法律法规，通过国家明确规定以及相关管理措施对洗钱这一行为进行管束以及预防。通过这一方式，我国的洗钱行为得到了有效遏制。早期我国的交易模式为现金交易，现金的流通以及交易必须要经过相关部门的审核之后才能够继续进行。随着国家经济的不断发展，金融业以及信息行业得到了快速发展[1]。我国的交易模式逐渐从现金交易转变为数据交易，交易模式的变更导致早期的反洗钱管理措施已不能满足需求。作为洗钱行为最容易出现的商业银行，在银行的发展过程中，必须根据目前的发展趋势，制定并实施更新的反洗钱措施，不断采用新技术来提高商业银行的反洗钱能力。

一、我国的反洗钱工作发展现状

早在20世纪90年代，我国针对洗钱这一行为已经制定了相关的反洗钱规范。随着社会经济的进一步发展，在21世纪初期，我国政府部门的管理人员根据国际的反洗钱现状以及相关经验制定了与洗钱有关的监管体系及反洗钱工作措施。到2006年，我国的反洗钱相关规范已经趋于完善。在反洗钱监管系统这一方面，我国以中国人民银行作为反洗钱监管组织的主要领导，带领相关银行企业建立了反洗钱执行部门。从2000年至今，我国反洗钱监察部门已经协助侦破反洗钱案件数千起，洗钱案件涉及金额达数千亿人民币。这些数据足以证明洗钱这个行为，对于国家经济的发展，以及国民生活的稳步提升有着巨大的影响[2]。想要确保我国在后续的发展过程中不受洗钱影响，就必须针对洗钱行为建立完善的监管规范，通过监管手段遏制洗钱行为的发生和发展。

二、大数据技术的概念

大数据技术是指通过电子信息科技或者其他方式对质量的数据集进行分析。通过这一方式对所有的数据进行分析处理后，就能够提供更加完善的数据基础。相对于其他调查方式，大数据技术所得到的资料更加完善。也具有多样性。同时，大数据技术所提供的资料真实性相对于其他分析方式也较高。在信息化技术发展的今天，大数据技术已经得到了非常广泛的应用。数据软件的处理速度也在逐渐加快。早在2010年，我国的相关企业以及政府部门已经将大数据技术应用到了企业的管理以及政治管理之中。企业通过应用大数据技术，能够对企业未来的发展作出更加准确的规划，同时也能够保证企业所生产的产品更加符合市场的要求。政府部门对于大数据技术的应用能够提高政府对于审计工作的审核力度，提高准确性以及有效性。对于政府工作人员的管理也有着非常重要的意义。如今我国的发展已经逐渐转化为信息化、数据化、技术化为主的发展趋势。商业银行想要得到进一步的发展，就必须应用大数据技术，目前的交易模式逐渐转化数据化交易模式，也就意味着早期商业银行的相关数据处理软件已经无法满足如今商业银行对于银行财产管理的需求。商业银行不仅承载着经济流通的责任，同时也担负着实施反洗钱监管措施的重要责任。针对这一问题，商业银行必须建立以大数据为基础的商业银行管理模式，通过这一方式对反洗钱行为建立有效的管理手段与监控措施，大数据的应用对于商业银行反洗钱工作的有效性提升具有非常重要的意义。

三、大数据技术在商业银行反洗钱工作中的优势

将大数据技术应用在商业银行的反洗钱工作之中，所产生的优势主要有3点：首先，商业银行本身就拥有一定的数据优势，与其他公立银行不同，商业银行在业务方面所接触的交易内容更加广泛。在银行内部实施的系统管理方案以及相关管理措施对于数据的收集也更加有效。从商业银行出现开始，商业银行的业务发展重点就是对于金融数据的挖掘。因此，在商业银行业务展开的过程中，每天都会产生非常巨额的数据信息。无论是交易系统所产生的交易信息，还是业务处理系统在处理过程中所产生的影像视频等内容，甚至包括商业银行自身所设立的客户访问数据资料以及投诉、评价等信息，都能够为大数据技术的实施打下一定的基础。大数据技术其实就是对这些巨额的数据信息进行分析，通过这一方式对商业银行的数据流通相关资料进行挖掘与分析，在商业银行的运转过程中应用大数据技术能够有效提升商业银行的工作效率。其次，大数据技术的应用能够提高商业银行在反洗钱调查过程中的实效性。由于商业银行自身的特殊性，银行部门的相关工作人员在判断交易内容是否存在问题的过程中，可能会由于商业银行自身性质的缘故，相关的验证时效会受到拖延。商业银行在客户的交易内容出现问题之后，银行部门的负责人员首先需要对客户的真实身份进行核实，在确定客户的身份属实之后才能够展开相应的调查，只有在保证客户身份准确度的基础上才能够提高商业银行对于可疑交易反馈的准确度。在商业银行展开相关的反洗钱调查工作中，主要依据的规范标准为我国政府部门制定的《金融机构大额交易和可疑交易报告管理办法》，这一指导性措施更加符合早期的商业银行发展状况，随着数据信息的不断发展，这一指导意见已经不能满足如今商业银行对于反洗钱行为的监控要求，银行的相关工作人员在发现可疑数据之后，如果数据符合本项指导内容的相关标准，工作人員就需要将可疑数据上报给相关的反洗钱机构。但是在如今信息化社会趋势的影响下，在可疑数据传输的过程中，由于可疑数据与客户所属地区行业等相关情况的联系度较低，导致反洗钱工作的时效性以及真实性不足，而大数据技术的应用，能够帮助商业银行的工作人员及时对客户的相关信息展开全方位的了解。通过这一方式能够提高商业银行对于反洗钱监察工作的有效性以及准确性。最后，大数据技术的应用能够有效提升商业银行在反洗钱行为方面的工作效率。由于商业银行自身的特殊性，在管理过程中，商业银行本身就存在多套信息系统。这些信息系统之间的数据，以及相关技术指标并不统一。在发现问题之后，工作人员需要对不同信息系统的数据以及客户资料进行综合分析才能够对可疑交易的内容进行判定。多套信息管理系统的应用导致在可疑交易判定的过程中需要花费大量的时间以及人力去对相关的数据进行整理，这一情况导致商业银行的反洗钱工作一直处于效率较低的状态。大数据技术对于信息系统的要求并不严格，即便是多套信息系统所产生的数据资料，大数据系统也能够对不同的资料进行整合。通过大数据技术，能够将银行部门的多套信息系统所产生的资料统一进行收集整理。通过这一方式为商业银行构建一个更加全面的反洗钱系统，缩短可疑交易出现之后的判定时间，这就有效提升了商业银行对于反洗钱行为的工作效率。

四、商业银行对于大数据系统的具体应用

研究人员认为，想要满足如今商业银行对于反洗钱行为的工作要求，首先就需要对商业银行反洗钱系统的需求进行分析，在商业银行的运转过程中，反洗钱工作的主要需求有以下方面：首先，需要对银行内部的相关数据进行整合，将这些数据整理到统一的数据库内;其次，需要实现相关数据的信息化处理。在这两项内容的基础上，商业银行相关部门需要在系统内部配置相关的反洗钱行为管理规范，通过设置明确的可疑交易行为项目以及相关反洗钱的规范，让系统能够在大数据的支持下主动完成对于相关数据的筛选以及分析。在确定可疑交易这一行为成立之后，系统能够将相关的资料以及报表内容向反洗钱监管机构进行输送。在商业银行构建大数据技术反洗钱系统的过程中，还需要在商业银行内部建立一个基于大数据技术而构成的商业银行整体数据库，然后在这一数据库的基础上，对商业银行内部大数据技术反洗钱系统数据加载，信息处理模块、数据分析模块、可疑数据展示模块等。具体的设置方式如下。

（一）反洗钱系统逻辑分层设置

商业银行反洗钱系统所建立的逻辑分析系统主要可以分为六层，分别为元数据层、数据储存层、数据汇聚层、数据计算层、信息管理层、决策分析层。在具体的运作过程中，商业银行的反洗钱系统要与内部的各个系统产生一定的关联，能够主动将内部不同信息软件的数据进行收集整理，并将其统一归置到大数据信息库内。在数据储存过程中，需要做到大数据系统的相关资料与银行内部各个信息系统的资料具有一致性。在数据信息收集完成之后，反洗钱系统需要在数据汇聚层之中对所收集的数据进行整理，以客户的基础资料为主，将客户的个人资料、账户信息以及相关交易数据进行整合。在整合完毕之后，反洗钱系统需要通过系统之中相关的可疑交易规范对整理收集到的数据进行分析，发现可疑交易并作出相应的报告。在报表生成之后，反洗钱系统需要对数据计算层所得出的可疑交易资料以及报表信息进行进一步分析。通过这一方式，对于可疑交易的具体情况进行判定，确定可疑交易这一内容成立之后，将相关的报表数据直接发送至反洗钱监管机构的信息系统。

（二）反洗钱系统的构架

在商业银行反洗钱系统的构造过程中，相关工作人员需要采用Hadoop以及hive技术对商业银行内部的反洗钱数据仓库进行构建，通过这一信息系统，将商业银行内部多种信息系统的资料进行收集整合，将其归纳到反洗钱系统的数据信息库之中，然后在反洗钱系统之中配置相关的反洗钱业务规范，确保业务规范的准确性以及时效性，采用批量处理的方式对系统中的数据进行分析处理，将相关的可疑交易内容进行展现，将这些信息反馈给商业银行内部的反洗钱监管工作人员，在数据传输的过程中，商业银行所应用的数据系统可以采用sqoop实现银行内部各个信息系统与反洗钱系统之间的数据流通。商业银行反洗钱系统的主要构造如下：

1.源系统。源系统是商业银行反洗钱系统的基础构成，源系统之中包含商业银行内部多有的数据资料，在商业银行反洗钱系统的逻辑分层之中，源系统属于商业银行反洗钱系统的源数据库。

2.数据传输平台。数据传输平台所负责的工作就是将相关的数据资料以及信息资料进行传输，本次研究中认为商业银行可以通过sqoop软件实现商业银行内部的信息传输。

3.反洗钱服务端。反洗钱服务端主要由两个部分组成，分别为批量服务系统以及联机服务系统。批量服务系统能够让商业银行的反洗钱系统自动完成对相关数据的分析以及整理，并在相关规范的基础上完成可疑交易的提取。批量服务系统的工作展开，需要在反洗钱系统本身的源数据库基础上，构建所预设的各项计算指标，对存在的可疑数据进行分析，同时为相关的工作人员提供可疑数据的相关报表。在反洗钱系统的逻辑分层之中，批量服务系统属于商业银行反洗钱系统之中的数据储存以及计算这些逻辑分层。

4.统一web服务端。这一服务端是商业银行反洗钱系统的前台系统，通过这一系统能够让商业银行以及相关反洗钱机构的工作人员对于相关数据进行调查分析，这一服务端属于商业银行反洗钱系统逻辑分层之中的决策分析这一逻辑分层。

五、结论

在如今社会经济发展不断加快的形势之下，洗钱行为也随着社会经济的不断发展出现了更加多样的行为特征，相对于早期现金交易阶段的洗钱行为，数据交易阶段的洗钱行为更加隐蔽也更加快速。商业银行是我国金融行业的重要组成部分，在反洗钱监管工作中，承担着重要的责任。在商业银行的反洗钱系统构建过程中，应用大数据系统能够有效提升反洗錢能力，能对商业银行所产生的巨额数据进行分析。在反洗钱系统中，应用大数据技术能够提升商业银行对于可疑交易这一内容的鉴别速度以及鉴别质量。同时，大数据技术的应用对于商业银行在运行期间对于客户身份信息的掌握，以及对于反洗钱工作的进一步推进都有着非常大的作用。在大数据技术应用之前，商业银行的反洗钱工作只能依靠相关工作人员来完成。只是对商业银行内部的相关数据进行处理以及反馈，进一步的审核、筛选工作仍需要工作人员来完成。而应用大数据技术能够改善商业银行在反洗钱工作中的人力以及物力消耗，同时还能够提升商业银行反洗钱工作的准确度。

参考文献：

[1]王庆存.基于大数据视角商业银行反洗钱策略研究[J].时代金融，2020（26）：36-37.

[2]陶士贵，相瑞.基于大数据技术的商业银行反洗钱风险识别“穿透”研究[J].金融发展研究，2020（07）：73-78.

作者单位：凤台农村商业银行